Big data: Todo lo que debes saber y cómo aplicarlo a tu negocio.

Big data. Todo lo que debes saber y cómo aplicarlo a tu negocio

Big data es un término que describe la formación conjunta de datos de mayor tamaño y más complejos, especialmente procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que un software de procesamiento de datos convencional no tiene la capacidad de administrarlos. Sin embargo, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para abordar problemas empresariales que antes no hubiera sido posible solucionar. Te invitamos a leer “Big data: Todo lo que debes saber y cómo aplicarlo a tu negocio”.

La cantidad de datos es importante, pero lo que tiene un grado mayor de importancia es lo que las organizaciones hacen con ellos. El Big data puede ser analizado para obtener insights que conlleven a mejores decisiones y acciones de negocios estratégicas.

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Cómo funciona el Big data

El Big data aporta nuevas perspectivas que abren paso a nuevas oportunidades y modelos de negocio. Iniciarse en ello requiere de tres acciones clave:

1. Integrar

El Big data concentra datos de numerosas fuentes y aplicaciones distintas. Los mecanismos de integración de datos convencionales, tales como ETL (extract, transform, load [extraer, transformar, cargar]), generalmente no están a la altura de dicha tarea. Analizar conjuntos de Big data de un tamaño de un terabyte o más, e incluso petabytes, requiere de nuevas estrategias y tecnologías.

Durante la integración, es necesario incorporar los datos, procesarlos y asegurarse de que estén formateados y disponibles de tal forma que los analistas empresariales puedan empezar a utilizarlos.

2. Administrar

El Big data requiere almacenamiento y una solución para ello puede residir en la nube, en las instalaciones o en ambos. Los datos pueden alojarse de cualquier forma que se desee, e incorporar los requisitos de procesamiento de su preferencia y los motores de procesamiento necesarios a dichos conjuntos de datos a pedido. Muchas personas eligen su solución de almacenamiento en función de dónde residan sus datos en cada momento.

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3. Analizar

La inversión en Big data se rentabiliza en cuanto se analizan y utilizan los datos para adquirir una nueva claridad con un análisis visual de sus diversos conjuntos de datos. Hay que explorar continuamente los datos para realizar nuevos descubrimientos y compartirlos con otras personas. Para poner los datos en funcionamiento, una buena opción es construir modelos de datos con aprendizaje automático e inteligencia artificial.

Casos de uso de Big data

El Big data puede ayudar a abordar una serie de actividades empresariales, desde la experiencia de los clientes hasta los análisis. A continuación, enlistamos algunas de ellas:

Desarrollo de productos: Empresas como Netflix y Procter & Gamble usan Big data para prever la demanda de los clientes. Construyen modelos predictivos para nuevos productos y servicios, clasificando atributos clave de productos anteriores y actuales, y modelando la relación entre dichos atributos y el éxito comercial de las ofertas.

Mantenimiento predictivo: Los factores capaces de predecir fallas mecánicas pueden estar profundamente ocultos entre datos estructurados (año del equipo, marca o modelo de una máquina) o entre datos no estructurados que cubren millones de entradas de registros, datos de sensores, mensajes de error y temperaturas de motor. Al analizar estos indicadores de problemas potenciales antes de que se produzcan, las organizaciones pueden implementar el mantenimiento de una forma más rentable y optimizar el tiempo de servicio de componentes y equipos.

Experiencia del cliente: El Big data le permite recopilar datos de redes sociales, visitas a páginas web, registros de llamadas y otras fuentes para mejorar la experiencia de interacción, así como maximizar el valor ofrecido. Empiece a preparar ofertas personalizadas, reducir las tasas de abandono de los clientes y administrar las incidencias de manera proactiva.

Fraude y cumplimiento: En lo que a seguridad se refiere, no se enfrenta a simples hackers solitarios, sino a equipos completos de expertos. Los contextos de seguridad y requisitos de conformidad están en constante evolución. El Big data ayuda a identificar patrones en los datos que pueden ser indicativos de fraude, al tiempo que concentra grandes volúmenes de información para agilizar la generación de informes normativos.

Aprendizaje automático: El aprendizaje automático es un tema candente en la actualidad. Los datos, concretamente Big data, es uno de los motivos de que así sea. Ahora, en lugar de programarse, las máquinas pueden aprender. Esto es posible gracias a la disponibilidad de Big data para crear modelos de aprendizaje automático.

Eficiencia operativa: Puede que la eficiencia operativa no sea la noticia más importante, pero es el área en que el Big data tiene un mayor impacto. Este permite analizar y evaluar la producción, la opinión de los clientes, las devoluciones y otros factores para reducir las situaciones de falta de stock y prever la demanda futura. El Big data también puede utilizarse para mejorar la toma de decisiones en función de la demanda de mercado del momento.

Impulse la innovación: El Big data puede ayudar a innovar mediante el estudio de las interdependencias entre seres humanos, instituciones, entidades y procesos, y, posteriormente, mediante la determinación de nuevas maneras de usar dicha información. Se pueden utilizar las perspectivas que ofrecen los datos para mejorar decisiones financieras y consideraciones de planificación, así como la posibilidad de estudiar las tendencias y lo que desean los clientes para ofrecer nuevos productos y servicios e implementar políticas de precios dinámicas. Las posibilidades son infinitas.

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Las “cinco V” del Big data

Lo primero que nos viene a la mente al considerar qué es Big Data y para qué sirve, está relacionada con cuán grandes son los datos para ser considerados como “Big”. Finalmente, el enfoque correcto está en no establecer un tamaño en absoluto, sino relativo. Lo que ahora puede parecernos un gran tamaño de datos, en dos o tres años puede ser normal o hasta irrelevante. La mayoría de expertos definen el Big Data en términos de las cinco “Vs”:

Volumen: Con el Big data, se tendrán que procesar grandes volúmenes de datos no estructurados de baja densidad. Puede tratarse de datos de valor desconocido, como feeds de datos de Twitter, flujos de clics de una página web o aplicación para móviles, o equipo con sensores. Para algunas organizaciones, esto puede suponer decenas de terabytes de datos. Para otras, incluso cientos de petabytes.

Velocidad: La velocidad es el ritmo al que se reciben los datos y (posiblemente) al que se utilizan. Por lo general, la mayor velocidad de los datos se transmite directamente a la memoria, en vez de escribirse en un disco. Algunos productos inteligentes habilitados para Internet funcionan en tiempo real o prácticamente en tiempo real, y requieren una evaluación y actuación a la misma velocidad.

Variedad: La variedad hace referencia a los diversos tipos de datos disponibles. Los tipos de datos convencionales eran estructurados y podían organizarse claramente en una base de datos relacional. Con el auge del Big data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como el texto, audio o video, requieren un preprocesamiento adicional para poder obtener significado y habilitar los metadatos.

Valor: Los datos poseen un valor intrínseco. Sin embargo, no tienen ninguna utilidad hasta que dicho valor se descubre. No se puede identificar el valor del Big data simplemente por analizarlo (que es ya una ventaja en sí misma). Se trata de todo un proceso de descubrimiento que requiere que los analistas, usuarios empresariales y ejecutivos se planteen las preguntas correctas, identifiquen patrones, tomen decisiones informadas y predigan comportamientos.

Veracidad: Además, los datos tienen que ser confiables y han que ser mantenidos limpios. Una gran cantidad de datos no tiene valor si son incorrectos y puede ser altamente perjudicial, sobre todo en la toma de decisión automatizada.

La clave está en comprender, a raíz de todo lo anterior explicado, el mejor uso del Big data, así como llevarlo a cabo en cualquier negocio. Por ejemplo, para calcular patrones de ventas y planificar los niveles de existencias en función de los datos, o para recortar gastos de personal mediante el análisis de las horas extra y la reconfiguración de los horarios de trabajo, o bien, para emplear las redes sociales como estimación de lo que opinan los clientes de tu empresa y de la competencia.

Para el líder empresarial experto en tecnología, esta es una tendencia tecnológica que los años venideros traen consigo, con áreas de oportunidad y soluciones que no deben ser ignoradas.

 

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