Qué es la Big Data y cómo funciona

Ya sea a través de internet o en una base de datos pública, la big data siempre ha permanecido presente. Claro que está relacionada con términos como datos estructurados y no estructurados. Pero es claro que actualmente se le saca un grandísimo provecho a los datos masivos.

Principalmente la big data está asociada con la inmensa cantidad de datos que recibe una empresa diariamente. Estos pueden venir o no de manera organizada. Es aquí donde se emplea el análisis de bigdata y se va descartando o seleccionando lo más importante y relevante.

Así pues, en el presente artículo estaremos hablando sobre qué es la big data y cómo funciona. También algunos aspectos importantes como los datos estructurados y no estructurados entre otros temas de importancia.

¿Qué es la big data y qué utilidad tiene?

Se define como la cantidad de información y datos que una empresa y organización reciben diariamente. Un punto importante de toda esta cantidad de información es lo que se puede hacer con ella. Todo se hace con el fin de conseguir los mejores insights para una buena toma de decisiones y aplicar estrategias eficaces.

Dichos datos se dividen de dos formas, datos estructurados y no estructurados. Claro que dependiendo de la empresa, se tendrá uno más que otro; pero siempre existirán ambos. Principalmente dos archivos e información en forma de texto, mientras que el resto de la información varía en cuanto a su formato.

Principales Beneficiados

La verdadera pregunta a todo esto es ¿quién utiliza la big data de forma estructurada? Quizás no lo sabes, pero los principales organismos y empresas que se benefician de esto son:

• Bancos. La cantidad de información que estos reciben es inmensa. Dado a que es constante, buscas formas más eficientes e innovadoras de lidiar con la big data. Haciendo de los procesos, fáciles de llevar, comprender y analizar. Todo esto con el objetivo de minimizar riesgos y fraudes, así como proporcionar satisfacción a los clientes.
• Institutos educativos y universidades. Básicamente utilizan la data analytics  para la toma de decisiones acertadas y fomentar un mejor sistema educativo. Otra aplicabilidad de la big data es hacer seguimientos en cuanto al rendimiento de estudiantes; principalmente en universidades donde la matrícula de estudiantes es elevada.
• Los gobiernos y el estado. Ideal para dar solución a la tasa de criminalidad, congestionamiento de tráfico terrestre, gestión de servicios públicos, entre otros. El análisis de big data está presente en cada gobierno existente, o al menos de manera ideal debería estarlo.
• El sector de salud. Importantísimo que hospitales, clínicas y centros de atención médica  basen su operatividad en el análisis de la big data. Al ser un tema de extrema delicadeza, estos tienen que manejarse con datos estructurados. De otra forma, las listas de espera, la atención en emergencias y urgencias; planes de tratamiento y demás no tendría ningún orden ni prioridad.

¿Qué son los datos estructurados y no estructurados?

¿Te has puesto a pensar en por qué o cómo una empresa clasifica la información que recibe y para que lo hace? Es sencillo. Aquellos datos que son fáciles de procesar e interpretar son catalogados como los estructurados. Mientras que el resto de información en las diferentes formas existente se clasifica como no estructurados.

Los datos estructurados es toda la información que se encuentra en una base de datos en forma de texto. Por lo general este tipo de información se muestra en filas por columnas, utilizando siempre títulos. Es como si tuvieses un archivador en donde catalogas de diferentes formas cada información. Cabe destacar que esta big data tiene que ser de fácil acceso y tener etiquetas claras.

Por otra parte, los datos no estructurados son todos aquellos que vienen en todos los formatos. A pesar que engloba un gran número de formatos, también incluye los de tipo texto. Entre los datos de este tipo se encuentran:

• Archivos de texto.
• Correos electrónicos
• Redes sociales y páginas web
• Datos móviles, imágenes, audio y video.
• Imágenes satelitales y vigilancia digital

Una clara diferencia entre ambos tipos de datos es que una se guarda en una base de datos mientras que la otra no. Otra también es que los de tipo estructurados son más fáciles de manejar e interpretar; mientras que los no estructurados requieren de herramientas de análisis big data.

¿Cómo funciona la big data?

Para el análisis bigdata es fundamental basarse en las 5Vs, las cuales son velocidad, variedad, volumen, veracidad y valor. Ahora bien ¿Por qué esto es importante saberlo? Es debido a que son una serie de pasos y/o procedimientos que fomenten el business analytics, entre otros aspectos.

1.   Lo principal es realizar un filtrado de información. Esto implica recibir datos; analizarlos y decidir cuáles datos se quedan, cuáles se desechan y cuáles son lo más ideales para un mejor análisis. Esto puede ser beneficioso en cuanto al business analytics. Es imperativo que el proceso de análisis se centre en la información de redes sociales; resulta beneficioso para el marketing y ventas de productos y servicios.

2.   Al manejar grandes cantidades de datos, hay que contar con fuentes confiables y con información actualizada. Luego de esto proceder con su almacenaje y establecer las estrategias necesarias para dar con big data solutions.

3.   Dependiendo de las herramientas big data que poseas, puedes o no excluir datos. Pero lo ideal es que no omitas nada. Además, si quieres enfocar la recolección de información, desde el inicio debes enfocar los temas más relevantes para ser analizados.

4.   La idea principal de utilizar la big data es conseguir el mayor conocimiento posible. Esto para poder lograr los mejores insights y así fomentar el crecimiento de la empresa, en caso tal que tengas estrategias de marketing en mente.

5.   Lo último que tienes que hacer es indagar acerca de cuál tecnología big data te conviene más. Esto dependerá tanto de la información que recolectes así como de los objetivos de tu empresa. Para ello, debes considerar:

• Tener un excelente espacio de almacenaje y que sea accesible.
• Que los computadores y servidores tengan un alto procesamiento de datos.
• Facilidad de procesar información de forma paralela, conectividad de primera y manera de virtualización.
• Acceso a la nube para poder distribuir los recursos e información.

Ventajas y desventajas

Como bien ya sabes hasta este punto, la big data se basa en la obtención y el procesamiento de datos masivos. Claro que como toda tecnología y herramientas disponibles, presentan ventajas y desventajas. Por tal motivo, estos son algunas de ellas:

Ventajas

• Aumento en cuanto a la toma de decisiones. Disponer de una gran cantidad de datos estructurados implica mejores insights. Proporcionándole a la empresa una mejor aceptabilidad en el mercado y mejorando su alcance y estrategias de marketing.
• Recepción de información en tiempo real, así como un mejoramiento en el feedback. No por nada es una tecnología muy usada; dado a que se obtiene información en tiempo real; así como también poder ver el resultado de un producto lanzado.
• Puedes llegar a conocer mejor el mercado. Tener una clara visión tanto de los competidores así como de los consumidores. Esto implica adelantar  posibles fallas o a tendencias en auge.
• La data science está comenzando a repercutir positivamente en empresas, organizaciones y demás. Principalmente para aquellas empresas que buscan mejorar tanto su marketing digital como el convencional.

Desventajas

• El exceso de datos puede no ser un buen aliado. El indiscriminado uso de análisis de datos puede causar problemas como: ataques cibernéticos, malas elecciones, estrategias de marketing poco efectivas, entre otros.
• La seguridad cibernética es el pilar fundamental para mantener de pie a la tecnología big data. Para expertos en programación;  les resulta relativamente fácil colar datos con códigos dañinos que puede afectar la estructura interna digital de cualquier empresa.
• Es difícil establecer protocolos que concreten la cantidad de información a procesar. Esto a manera de proteger tanto lo obtenido como lo analizado.

Algunas herramientas

Lo primordial al incluir big data en tu empresa es convertir la información adquirida en conocimiento; no importa si es estructurada o no, es lo principal a conseguir. Para lograr esto, es necesario usar herramientas big data. Ayudándote a procesar, analizar y almacenar los datos recolectados. Así pues, estos son solo algunas de las herramientas más usadas:

1. Hadoop

2. MongoDB

3. Elasticsearch

4. Apache Spark

5. Apache Storm

6. Lenguaje R

7. Python

Lo recomendable a tener en cuenta en cuanto a la big data es tener a un equipo profesional; muchas veces puede resultar un poco complicado conseguir personal calificado, pero es necesario. No servirá de nada que utilices las mejores herramientas para  data analytics y que no tengas quién lo haga.

Conociendo la big data marketing

Es todo lo relacionado en cuanto a la recolección y procesamiento de big data;

al comportamiento de una marca y consumidores se clasifica como  big data marketing. Principalmente aplicado para saber en tiempo real la aceptación de clientes y no clientes ante un producto o servicio ofrecido. Siempre orientado al incremento de las ventas.

Una empresa como IBM ofrece hardware de almacenamiento y servidor, software de bases de datos, aplicaciones analíticas, y más. Tienen que estar constantemente al pendiente de lo que sus productos generan en sus clientes. Si sus programas presentan algún fallo, si las versiones betas funcionan y tienen buena aceptación, entre otros.

Todos esos datos son recolectados y analizados. De acuerdo con los resultados, se procede a establecer las mejores estrategias de marketing y a conseguir ingresos millonarios. No por nada en el 2012 esta empresa obtuvo más de 1.3 mil millones de dólares en ingresos.

Ahora bien, te presentamos algunas de las empresas a nivel mundial que incursionan en el mundo de la big data.

1.   IBM.  Una empresa que fabrica y comercializa hardware y software desde su fundación en 1911. También abarca lo que es alojamiento en internet, consultorías, servicios de infraestructura.

2.   HP. Un claro competidor de IBM dado a que fue el segundo en incluir tecnología big data a sus intereses y objetivos. Ofrece una amplia gama en software y hardware para computadoras; desde plugins para impresoras, hasta la fabricación de impresoras, fotocopiadoras y otros dispositivos similares.

3.   Teradata. Con más de 400 millones de ingresos en el 2012, es la tercera empresa en emprender en big data. Desarrolla principalmente herramientas de análisis específicas para industrias de distribución y transporte.

4.   Amazon. Es seguro que no te esperabas que esta empresa digital estuviera en esta lista. Al ser una página de compra y venta de casi todo tipo de artículos a nivel mundial, es necesario que posea un alto procesamiento de datos estructurados.

5.   Microsoft. Una empresa guiada y creada por el famoso Bill Gates. Esta está asociada con empresas nuevas de big data y es el noveno proveedor actualmente.

La lista puede seguir hasta unas 15 empresas más. Así que si quieres  iniciar o incluir big data a tu empresa; es claro que tenés muchas opciones y diversas herramientas en la web que podés utilizar. Y para aquellos que tienen planes de marketing para su empresa, usar la tecnología de big data lo puede ayudar a entender mejor a su competencia y clientes. Así como también a potenciales clientes, cómo captarlos y cómo satisfacerlos.

Además, es necesario y casi obligatorio que si tienes una empresa bajo tu supervisión o funcionamiento depende de ti que utilices la tecnología big data. Te ayudará a tener ventaja ante la competencia. Lo que es claramente ventajoso si la competencia es bastante elevada. Estar un paso adelante es necesario,  más cuando en el mundo actual hay demasiadas empresas y pocas oportunidades de emprendimiento.

Todo lo que te queda por hacer es identificar tus necesidades, cuáles son los objetivos que quieres conseguir y elegir la tecnología big data que se adapte a tus exigencias y estrategias a implementar.