El término Big Data es algo que va muy de moda en los últimos años y no podría ser de otra forma. Cada día, siempre más programas reciben y gestionan cantidades de información y datos procedentes de diferentes medios: desde aplicaciones, sensores de dispositivos electrónicos, desde el web, las redes sociales, etc. Lo más interesante de toda esta información es que tiene varios usos que pueden aportar muchísimo tanto a nivel operacional como decisional.

Entonces, ¿cuál es la definición real de Big Data? Con esta palabra nos referimos a un conjunto de datos de gran variedad, con volúmenes crecientes y a una velocidad cada vez mayor. De hecho, cuando se hablada de Big Data, se hace referencia las tres V:

Volumen: por volumen nos referimos a todas las grande cantidad de datos no estructurados que deberíamos procesar. Cuanto mayor sea este volumen más complejo resultará procesar todos estos datos.

Velocidad: esta V se refiere a la rapidez con la que se reciben estos datos. No es lo mismo si los transmitimos a un disco y luego a una memoria, o directamente a un disco. Actualmente, hay muchos productos de inteligencia artificial que proporcionan los datos en tiempo real.

Variedad: se hace referencia a los diversos tipos de datos que tenemos que procesar. Es posible encontrarse con datos no estructurados que necesitan de un procesamiento adicional que faciliten su análisis.

Diferencia entre Big Data y Business Intelligence

El término BI (Business Intelligence) muchas veces se confunde o se mezcla con el término Big Data, pero es importante distinguir los dos conceptos. Cuando hablamos de BI hacemos referencia también a la gestión y al procesamiento de un gran número de datos, pero se suele distinguir del Big Data principalmente por dos cosas:

• el volúmen y la magnitud de datos (en el Big Data es mayor)
• en el BI se explota casi siempre informaciones interna de la empresa y se analiza un conjunto de datos estructurados.

Por lo tanto, en el caso de grandes volúmenes de datos, estructurados o no, y muy diversificados donde necesitamos una gran velocidad de procesamiento, estaríamos hablando de Big Data.

¿Cómo funciona el Big Data?

El funcionamiento del Big Data se puede dividir en cinco macro áreas: Fuentes de Datos, Integración, Gestión, Análisis y Entrega o Presentación.

Fuentes de Datos:

Como hemos dicho anteriormente cuando hablamos de Big Data hacemos referencia a grandes volúmenes de datos. Por lo tanto, es importante identificar todos las fuentes y los canales desde los cuales llegará la información, como: redes sociales, sensores de dispositivos electrónicos, páginas webs, aplicaciones móviles, etc.

Integración:

En esta fase toda esta cantidad de información heterogéneas y no estructuradas debe procesarse a través de un mecanismo de integración de datos para asegurarse que estén todos formateados y disponibles para que los analistas puedan utilizarlos.

Gestión:

Una vez integrados los datos hay que almacenarlos e impostar los requisitos de procesamiento de nuestra preferencia. Para realizar esta labor existen diferentes soluciones que tienen su servidores en la nube o en las instalaciones de una empresa. El sistema en la nube es el más implementado, ya que resulta ser el más compatible con diferentes tecnologías y es posible aumentar su capacidad cada vez que se necesita.

Análisis:

Esta es la fase que rentabiliza todo el proceso, ya que nos sirve para tomar decisiones importantes acerca de nuestro negocio, como: el desarrollo de un nuevo producto, la elaboración de una nueva oferta, la inversión hacia un nuevo mercado, etc. Con este análisis podemos aportar una ventaja competitiva a nuestra organización, la cual nos permitirá posicionarnos en un mercado cada día más global y competitivo.

Entrega:

Una vez realizada la análisis podemos decidir la forma de consultar esta información valiosa. Podemos crear unos dashboards interactivos, recibir informes detallados por email, obtener unos reportes hecho por analistas expertos, etc.

Ejemplos de aplicación del Big Data

Partimos de la premisa que el Big Data puede implementarse en cualquier entorno y no solo en el mundo empresarial y de los negocios. Sus aplicaciones son realmente numerosas y pueden servir para diferentes sectores. Aquí os dejamos algunos ejemplos:

Aplicaciones en el mundo empresarial:

• Desarrollo de producto
• Mejorar la experiencia del cliente
• Previsiones de negocio
• Machine learning
• Eficiencia operativa
• Innovación: mejorando la planificación y la toma de decisiones

Aplicaciones en otros sectores:

•  Mejora de la salud pública: puede usarse en la codificación del material genético y el acceso a nuestro historial médico puede dar informaciones importantes para determinar patrones y mejorar los diagnósticos.
• Ciencia e investigación: El CERN usa los datos del acelerador de partículas para sus estudios sobre el universo.
• Mejora de la seguridad: por ejemplo la interceptación de determinadas conversaciones para luchar contra el terrorismo.
• Mejora a nivel urbanístico: se pueden mejorar el flujo del tráfico.

Como se puede apreciar, el Big Data es una solución con múltiples usos y que supone una apuesta segura para no desperdiciar una gran cantidad de información y transformarla para la mejora de la toma de decisiones. Esto es posible gracias a la posibilidad de analizar los resultados y las acciones realizadas en tiempo real, lo que permite distinguir los aspectos con más éxito, o corregir rápidamente los errores y modificar nuestra estrategia previamente diseñada.