El término Big Data está muy presente en nuestro día a día. Las noticias lo nombran constantemente y las empresas integran cada vez más procesos con este paradigma de gestión de información.

El Big Data tiene multitud de aplicaciones y, sin saberlo, dependemos de él para realizar muchas tareas en nuestro día a día. ¿Quieres saber más sobre esta forma de gestión de datos? Sigue leyendo para saber cuál es su importancia.

¿Qué es el Big Data?

El término Big Data hace referencia a la variedad de datos recogida de forma masiva, con un volumen que crece de forma constante y que se analizan a gran velocidad. 

De la definición hay que destacar 3 palabras: variedad, volumen y velocidad. Estas palabras conforman las 3 uves del Big Data, algo de lo que hablaremos a continuación.

En la era digital en la que vivimos, generamos datos todo el tiempo de forma constante. Nuestra huella digital no para de crecer y, como imaginarás, esa información es de gran valor para las empresas. Las rutas de acceso a páginas web, nuestra ubicación o nuestros patrones de búsqueda son datos clave que, bien tratados, pueden ayudar a mejorar considerablemente nuestra calidad de vida. 

El Big Data lleva años creciendo exponencialmente, y no parará de crecer en las próximas décadas. Por ello es importante conocerlo y, en el caso de que quieras dedicarte al mundo tecnológico, saber relacionarte con este tipo de información. 

Diferencias entre Big Data y data

Para mucha gente, no hay diferencia entre Big Data y Data o datos convencionales. Esta forma de pensar impide ver la inmensa multitud de aplicaciones que tiene el Big Data. Para aclararlo, te dejamos por aquí algunas de las diferencias más destacables: 

  • Los datos convencionales suelen generarse de forma interna en el seno de la organización. El Big Data va mucho más allá, ya que recoge información de multitud de fuentes propias y ajenas.

  • Los datos convencionales pueden albergarse en Gigabytes o Terabytes. Las bases de datos de Big Data suelen ocupar Petabytes, Exabytes o Zettabytes.

  • Se puede trabajar con los datos convencionales si están estructurados. El Big Data permite trabajar con datos semiestructurados o no estructurados de igual forma. 

  • La velocidad de generación de los datos convencionales suele ser diaria, semanal, mensual, etc. Los datos analizados en el Big Data se recopilan cada segundo. 

  • Los datos convencionales son administrados de forma centralizada. El Big Data permite descentralizar la información y así obtener datos de fuentes muy diversas. 

  • Las funciones capaces de gestionar datos convencionales son comunes. No ocurre lo mismo en el caso del Big Data.

  • Los datos convencionales en el mundo de la empresa suelen provenir de las siguientes fuentes: sistemas ERP o CRM, sector financiero, web corporativa, base de datos administrativa de la empresa, etc. El Big Data se recoge gracias a las redes sociales, sensores de datos mejorados, multitud de archivos de audio, imagen o vídeo, IoT, etc. 

Las ¿tres? uves del Big Data

Como exponemos más arriba, la definición de Big Data incluye tres palabras clave que empiezan por “v”: variedad, volumen y velocidad. Son conocidas como las tres uves del Big Data. Sin embargo, como suele ocurrir en el mundo tecnológico, las definiciones se amplían a medida que la tecnología se extiende. Por ello, hay expertos que hablan de las cuatro uves, o incluso de las seis uves del Big Data.

Todas son claves para entender el concepto “Big Data” en mayor profundidad. Te las definimos a continuación:

Variedad

Uno de los aspectos clave del Big Data es que permite recopilar información en infinidad de formatos. Video, audio, imagen, datos no organizados, emails y demás documentación. Poner orden en este “caos” requiere tener sistemas de gestión de datos muy sofisticados.

Volumen

Como indica su propio nombre, el Big Data se refiere a enormes cantidades de información. No hablamos de gigabytes, sino de terabytes o petabytes que requieren un entorno de almacenamiento y unas tecnologías mucho más potentes que las tradicionales.

Velocidad

Un aspecto clave del Big Data es la velocidad a la que se generan los datos recopilados. El flujo de información es constante y los motores de gestión de la misma tienen que estar preparados para trabajar recibiendo datos por segundo.

Valor

La información procesada gracias al Big Data ha de tener un valor específico para la organización. Hay que establecer objetivos concretos (que pueden ser muy diversos) para buscar recoger y analizar la información más apropiada posible.

Veracidad

El correcto tratamiento de los datos es vital para que el big data sea útil en una organización. La utilización de datos intoxicados condiciona el éxito en la toma de decisiones.

Variabilidad

Los datos analizados pueden variar con el tiempo. Este parámetro es importante porque incluso pequeñas desviaciones en los datos pueden afectar significativamente a los resultados. Si la variabilidad es alta, hay que revisar las conclusiones que hemos sacado habitualmente.

Fases y tipos de Big Data

Para trabajar con Big Data en proyectos concretos es importante establecer una estrategia de partida. Esta estrategia debe estar pensada para integrar, gestionar y analizar datos. En muchas ocasiones, estas estrategias se basan en lo siguiente:

  • Identificar las principales fuentes accesibles de datos a gran escala.
  • Acceder a las mismas y almacenar la mayor cantidad posible de datos valiosos.
  • Analizar la información con herramientas actualizadas, teniendo en cuenta los objetivos del proyecto.
  • Diseñar el plan para la implementación de decisiones basadas en la información obtenida.

Puede haber ligeras variaciones a la hora de implementar las estrategias, pero estas son las fases clave. La naturaleza del proyecto influye en el tipo de Big Data que vayamos a utilizar. Estos son los principales tipos de Big Data que existen:

Big Data estructurado

Cualquier dato que pueda ser almacenado, accedido y procesado en forma de formato fijo se denomina dato «estructurado». Esto se suele asociar a las bases de datos relacionales que tradicionalmente se han utilizado en las empresas para gestionar la información.

Big Data semiestructurado

Los datos semiestructurados pueden contener ambas formas de datos. Podemos ver los datos semiestructurados como una forma estructurada, pero en realidad no están definidos, por ejemplo, con la definición de una tabla en una base de datos relacional. Un ejemplo de datos semiestructurados son los datos representados en un archivo XML.

Big Data desestructurado

Cualquier dato con forma o estructura desconocida se clasifica como dato no estructurado. Además de su enorme tamaño, los datos no estructurados plantean múltiples retos en cuanto a su procesamiento para obtener valor de ellos. Un ejemplo típico de datos no estructurados es la información mostrada por Google tras una búsqueda. Esta incluye una combinación de archivos de texto simple, imágenes, vídeos, etc.

Ejemplos de empresas que utilizan Big Data

Esta tecnología es utilizada por muchas empresas como una herramienta de diferenciación con su competencia hoy en día. Cada vez son más las organizaciones que empiezan a utilizarla para mejorar su propuesta de valor. Te dejamos aquí algunos ejemplos:

Amazon

Amazon tiene millones de clientes en todo el mundo. Necesita albergar una gran cantidad de información, y los equipos de la empresa deben poder acceder a ella de forma rápida y segura. Por ello, Amazon utiliza el Big Data para disponer de datos de pago, direcciones, y demás información relevante de sus clientes.

Seguramente te ha sorprendido lo pertinentes que eran los anuncios de Amazon en alguna ocasión. La tecnología Big Data les permite serlo. El hecho es que utilizan estas bases de datos para generar predicciones de compra específicas por cliente.

Netflix

¿Te has preguntado cómo crea Netflix sus series de éxito? Su proceso creativo depende mucho del Big Data. Éxitos de audiencia como House of Cards o Stranger Things surgieron a partir del estudio de preferencias de sus clientes. Gracias al Big Data, Netflix descubre cuáles son los temas y protagonistas preferidos por la audiencia. Una vez analizada la información, crean contenido con los protagonistas y tramas preferidas por los consumidores.

American Express

American Express utiliza Big Data para mejorar su gestión interna. Gracias a esta tecnología son capaces de descubrir patrones de fidelidad y consumo de sus clientes. De esta forma, pueden premiar a sus mejores clientes con promociones, nuevas tarifas, etc. 

En resumen…

La información es poder. Trabajar con Big Data permite gestionar y analizar grandes cantidades de datos. Para muchas organizaciones, tener acceso a información organizada con Big Data implica obtener respuestas a preguntas que, incluso en algunos casos, no sabían que tenían a su alcance.

A la hora de tomar decisiones se intenta tener la mayor cantidad de información posible, es así como se pueden idear mejores estrategias dentro del mundo de la empresa. Por eso estas herramientas son tan importantes en el futuro.

Como sabes, las personas generamos información cada día. Esta es clave para muchos sectores de la empresa: marketing, ventas, administración, etc. Además, se sabe que el Big Data puede ser implementado en casi todos los sistemas productivos de las economías desarrolladas.

Para la publicidad, el Big Data es fundamental. El desarrollo de campañas en redes sociales, programática o en buscadores (entre otras muchas opciones) requiere de información actualizada y con un flujo constante. Además de publicidad, el Big Data es vital a día de hoy en otros muchos sectores como el sanitario, financiero, turismo, retail, seguridad, criptodivisas, etc.

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