Big Data: ¿qué es?, ¿por qué es importante?, ¿cómo funciona? 📊
Definición de Big Data
¿Qué es Big Data?
Big data se refiere a conjuntos de datos grandes y diversos compuestos de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Estos datos se generan de forma continua y siempre crecen en tamaño, lo que hace que su volumen, complejidad y velocidad sean demasiado altos para ser procesados por los sistemas de gestión de datos tradicionales. Los macrodatos se utilizan en casi todas las industrias para extraer conocimientos, realizar análisis, entrenar modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, así como para ayudar a tomar decisiones comerciales basadas en datos.
¿Por qué es importante Big Data?
Los datos se generan cada vez que abrimos una aplicación, utilizamos un motor de búsqueda o simplemente viajamos de un lugar a otro con nuestros dispositivos móviles. ¿El resultado? Colecciones masivas de información valiosa que empresas y organizaciones gestionan, almacenan, visualizan y analizan.
Aunque la naturaleza a gran escala del big data puede ser abrumadora, esta cantidad de datos proporciona una gran cantidad de información que las organizaciones pueden utilizar en su beneficio. Se pueden extraer grandes conjuntos de datos para deducir patrones sobre sus fuentes originales, creando conocimientos para mejorar la eficiencia empresarial o predecir resultados empresariales futuros.
Como resultado, el análisis de big data se utiliza en casi todas las industrias para identificar patrones y tendencias, responder preguntas, obtener información sobre los clientes y abordar problemas complejos. Las empresas y organizaciones utilizan la información por multitud de motivos, como automatizar procesos, optimizar costes, comprender el comportamiento de los clientes, realizar previsiones y dirigirse a audiencias clave para la publicidad.
Las 3 V del Big Data
Los big data se caracterizan comúnmente por tres V:
Volumen
El volumen se refiere a la enorme cantidad de datos que se generan y almacenan. Mientras que los datos tradicionales se miden en tamaños familiares como megabytes, gigabytes y terabytes, los big data se almacenan en petabytes y zettabytes.
Variedad
Variedad se refiere a los diferentes tipos de datos que se recopilan de diversas fuentes, incluidos texto, video, imágenes y audio. La mayoría de los datos no están estructurados, lo que significa que no están organizados y son difíciles de analizar para las herramientas de datos convencionales. Todo, desde correos electrónicos y vídeos hasta datos científicos y meteorológicos, puede constituir un gran flujo de datos, cada uno con sus propios atributos únicos.
Velocidad
Los big data se generan, procesan y analizan a altas velocidades. Las empresas y organizaciones deben tener la capacidad de aprovechar estos datos y generar conocimientos a partir de ellos en tiempo real; de lo contrario, no serán muy útiles. El procesamiento en tiempo real permite a los tomadores de decisiones actuar rápidamente.
¿Cómo funcionan Big Data?
Los macrodatos se producen a partir de múltiples fuentes de datos, como aplicaciones móviles, redes sociales, correos electrónicos, transacciones o sensores de Internet de las cosas (IoT), lo que da como resultado un flujo continuo de material digital variado. La diversidad y el crecimiento constante de los big data hacen que sea intrínsecamente difícil extraer valor tangible de ellos en su estado original. Esto da como resultado la necesidad de utilizar herramientas y sistemas especializados de big data, que ayudan a recopilar, almacenar y, en última instancia, traducir estos datos en información utilizable. Estos sistemas hacen que el big data funcione aplicando tres acciones principales: integración, gestión y análisis.
1. Integración
Primero es necesario recopilar big data de sus diversas fuentes. Esto se puede hacer mediante web scraping o accediendo a bases de datos, almacenes de datos, API y otros registros de datos. Una vez recopilados, estos datos se pueden incorporar a una arquitectura de canalización de big data, donde se preparan para su procesamiento.
Los big data a menudo se recopilan sin procesar, lo que significa que se encuentran en su estado original, sin procesar. El procesamiento de big data implica limpiar, transformar y agregar estos datos sin procesar para prepararlos para el almacenamiento y el análisis.
2. Gestión
Una vez procesados, los big data se almacenan y administran en la nube o en servidores de almacenamiento locales (o ambos). En general, los big data suelen requerir bases de datos NoSQL que puedan almacenar los datos de forma escalable y que no requieran un cumplimiento estricto de un modelo en particular. Esto proporciona la flexibilidad necesaria para analizar de forma coherente fuentes de datos dispares y obtener una visión holística de lo que está sucediendo, cómo actuar y cuándo actuar sobre los datos.
3. Análisis
El análisis es uno de los pasos finales del ciclo de vida de big data, donde los datos se exploran y analizan para encontrar conocimientos, tendencias y patrones aplicables. Esto se lleva a cabo frecuentemente utilizando herramientas y software de análisis de big data. Una vez que se encuentra información útil, se puede aplicar para tomar decisiones comerciales y comunicar a las partes interesadas en forma de visualizaciones de datos.
Usos de Big Data
A continuación se muestran algunos ejemplos de industrias donde la revolución del big data ya está en marcha:
Finanzas
Las industrias financiera y de seguros utilizan big data y análisis predictivos para la detección de fraudes, evaluaciones de riesgos, clasificaciones crediticias, servicios de corretaje y tecnología blockchain, entre otros usos. Las instituciones financieras también utilizan big data para mejorar sus esfuerzos de ciberseguridad y personalizar las decisiones financieras de los clientes.
Cuidado de la salud
Hospitales, investigadores y empresas farmacéuticas adoptan soluciones de big data para mejorar y hacer avanzar la atención sanitaria. Con acceso a grandes cantidades de datos de pacientes y población, la atención médica está mejorando los tratamientos, realizando investigaciones más efectivas sobre enfermedades como el cáncer y el Alzheimer, desarrollando nuevos medicamentos y obteniendo conocimientos críticos sobre los patrones de salud de la población.
Educación
El uso de big data en educación permite a las instituciones y profesionales educativos comprender mejor los patrones de los estudiantes y crear programas educativos relevantes. Esto puede ayudar a personalizar los planes de lecciones, predecir los resultados del aprendizaje y realizar un seguimiento de los recursos escolares para reducir los costos operativos.
Minorista
El comercio minorista utiliza big data al recopilar grandes cantidades de datos de clientes a través de historiales de compras y transacciones. La información de estos datos se utiliza para predecir el comportamiento futuro del consumidor y personalizar la experiencia de compra.
Gobierno
El big data en el gobierno pueden funcionar para recopilar información sobre los ciudadanos a partir de datos públicos financieros, de salud y demográficos y ajustar las acciones gubernamentales en consecuencia. Se pueden promulgar determinadas leyes, procedimientos financieros o planes de respuesta a crisis basándose en estos conocimientos de big data.
Marketing
El big data en marketing ayudan a proporcionar una visión general del comportamiento de los usuarios y consumidores para las empresas. Los datos recopilados de estas partes pueden revelar información sobre las tendencias del mercado o el comportamiento de los compradores, que pueden utilizarse para dirigir campañas de marketing y optimizar las estrategias de marketing.
Medios de comunicación
Si alguna vez ha utilizado Netflix, Hulu o cualquier otro servicio de transmisión que brinde recomendaciones, habrá sido testigo del big data en acción. Las empresas de medios analizan nuestros hábitos de lectura, visualización y escucha para crear experiencias individualizadas. Netflix incluso utiliza datos sobre gráficos, títulos y colores para tomar decisiones sobre las preferencias de los clientes.
Grandes desafíos de datos
1. Volumen y complejidad de los datos
Los macrodatos son masivos, complicados y están en constante crecimiento. Esto hace que sea difícil capturar, organizar y comprender la naturaleza, especialmente a medida que pasa el tiempo. Para gestionar big data, es necesario desarrollar nuevas tecnologías de forma indefinida y las estrategias organizacionales de big data deben adaptarse continuamente.
2. Requisitos de integración y procesamiento
Aparte de los desafíos del almacenamiento, el big data también deben procesarse, limpiarse y formatearse adecuadamente para que sean útiles para el análisis. Esto puede requerir una cantidad considerable de tiempo y esfuerzo debido al tamaño del big data, las múltiples fuentes de datos y las combinaciones de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Los esfuerzos de procesamiento e identificación de qué información es útil también pueden verse agravados en el caso de exceso de datos ruidosos o corrupción de datos.
3. Riesgos de ciberseguridad y privacidad
Los sistemas de big data a veces pueden manejar información sensible o personal de los usuarios, haciéndolos vulnerables a ataques de ciberseguridad o violaciones de la privacidad. A medida que más datos personales residen en el almacenamiento de big data, y a escalas tan masivas, esto aumenta la dificultad y los costos de salvaguardar estos datos de los delincuentes. Además, la forma en que las empresas recopilan datos personales a través de sistemas de big data puede no cumplir con las leyes o regulaciones regionales de recopilación de datos, lo que genera una violación de la privacidad de los usuarios afectados.
Tecnologías de Big Data
Las tecnologías de big data describen las herramientas utilizadas para manejar y gestionar datos a escalas enormes. Estas tecnologías incluyen las utilizadas para el análisis, la recopilación, la extracción, el almacenamiento y la visualización de big data.
Herramientas de análisis de datos
Las herramientas de análisis de datos implican software que se puede utilizar para análisis de big data, donde se identifican conocimientos, correlaciones y patrones relevantes dentro de datos determinados.
Herramientas de grandes datos
Las herramientas de big data se refieren a cualquier plataforma de datos, base de datos, herramienta o aplicación de inteligencia empresarial donde se almacenan, procesan o analizan grandes conjuntos de datos.
Herramientas de visualización de datos
Las herramientas de visualización de datos ayudan a mostrar los hallazgos extraídos del análisis de big data en forma de cuadros, gráficos o paneles.
Historia del Big Data
El término "big data" se popularizó a mediados de la década de 1990 por el científico informático John Mashey, quien usaba el término para referirse al manejo y análisis de conjuntos de datos masivos. En 2001, Doug Laney, analista de Gartner, caracterizó el big data por tener tres características principales: volumen, velocidad y variedad, que llegaron a conocerse como las tres V del big data. A partir de la década de 2000, las empresas comenzaron a realizar investigaciones sobre big data y a desarrollar soluciones para manejar la afluencia de información procedente de Internet y las aplicaciones web.
Google creó el sistema de archivos de Google en 2003 y MapReduce en 2004, ambos sistemas destinados a ayudar a procesar grandes conjuntos de datos. Utilizando la investigación de Google sobre estas tecnologías, el diseñador de software Doug Cutting y el informático Mike Cafarella desarrollaron Apache Hadoop en 2005, un marco de software utilizado para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos para aplicaciones. En 2006, Amazon lanzó Amazon Web Services (AWS), un servicio de computación en la nube bajo demanda que se convirtió en una opción popular para almacenar datos sin utilizar hardware físico.
En
la década de 2010, el big data gano mayor prevalencia a medida que
aumentó la adopción de dispositivos móviles y tabletas. Según IBM, en 2020, los seres humanos producen 2.5 quintillones de bytes de datos
diariamente, y se espera que el mundo produzca 175 zettabytes de datos
para 2025. A medida que los dispositivos conectados y el uso de Internet
sigan creciendo, también lo harán los big data y sus posibilidades de
análisis mejorados e información en tiempo real.