¿Qué es el Big Data y por qué es crucial en la era digital?

Has escuchado hablar mucho de él pero no lo tienes claro del todo: ¿qué es Big Data? Este término describe el gran volumen de datos que inundan una empresa todos los días. Pero dentro de esa enorme cantidad de datos, el Big Data se encarga de analizar los más importantes para convertirlos en información que conlleve a tomar mejores decisiones y acciones de negocios estratégicas.

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¿Qué es el Big Data?

El Big Data es el concepto que engloba enormes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados. Hay que tener en cuenta que hoy en día hay más de 7.000 millones de dispositivos comparten información en internet, una cifra que se estima que para el 2025 aumente a 20.000 millones. De esta manera, entre la enorme cantidad de datos, el Big Data se encarga de analizarlos para convertirlos en la información que transforma el mundo.

Por eso, en la era digital el Big Data es crucial porque hoy en día cualquier dispositivo es capaz de almacenar y procesar información, es decir, es una fuente generadora de datos. De ahí que haya que organizarlos para que estos datos se conviertan en información útil para las empresas.

Así, el análisis de datos es usado por la mayoría de empresas para identificar patrones y tendencias de comportamiento. ¿Con qué fin? Para mejorar sus negocios, entender las decisiones de los clientes, realizar investigaciones, hacer pronósticos y, sobre todo, para dirigirse a audiencias clave,

¿Cómo funciona el Big Data?

Teniendo en cuenta que la idea principal del Big Data es que permite tener acceso a más información, hay que analizar esta para obtener el mejor resultado posible. Pero para conseguirlo, es necesaria la ayuda de las herramientas analísticas, el aprendizaje automático o incluso la inteligencia artificial, por eso hay que saber cómo y configurar cada elemento correctamente.

Lo primero que hay que tener en cuenta es que para gestionar tantos datos se requiere de una infraestructura estable y bien estructurada. ¿El motivo? Porque es necesario procesar rápidamente grandes volúmenes de datos que en un único servidor o clúster se puede sobrecargar.

Por eso es necesaria que el sistema que gestione el Big Data tenga una capacidad suficiente para soportar todos los procesos necesarios. Así, cuanto más grande es una empresa, más herramientas se requieren ya que seguramente se necesiten cientos o miles de servidores.

Las tres acciones principales del análisis de datos

Hay que tener en cuenta cuáles son las tres acciones principales que se realizan con las grandes cantidades de datos:

• Integración: el Big Data normalmente procede de diversas fuentes, por lo que es necesario integrar toda esa información en un sistema. Recibir los datos, procesarlos y formatearlos de la forma más adecuada para cada empresa, de tal forma que puedan entenderse.
• Gestión: los datos necesitan ubicarse en algún lugar, bien en una nube, en las instalaciones de la empresa o en ambas. También se puede elegir el que los datos estén disponibles en tiempo real o no.
• Análisis: los datos se analizan y utilizan para tomar decisiones importantes como, por ejemplo, definir una oferta según las preferencias de los clientes. Así, cada empresa puede sacarle el mayor provecho posible y obtener la ventaja más competitiva.

¿Para qué sirve el Big Data?

El Big Data se ha convertido en una gran vía de negocio, sobre todo porque permite a las empresas conocer en profundidad a sus clientes, además de profundizar en sus necesidades  y en la forma que tienen de actuar frente a los productos y servicios.

Por eso, hay que tener en cuenta que la enorme cantidad de datos que llega se convierte en una jugosa base que será muy útil mediante el análisis de datos. Ya quedaron atrás el completar formularios o registrarnos para realizar una compra por internet. Ahora se puede conocer en profundidad a los clientes y descubrir nuevas oportunidades de negocio.

De esta manera, todos los sectores empresariales utilizan el Big Data buscando el retorno de inversión de sus campañas, sobre todo gracias a observar la forma en la que sus clientes actúan frente a los productos y servicios. Por ejemplo, si se trabaja en sectores como la medicina, gracias a la gran cantidad de datos de los pacientes, se permite mejorar su calidad de vida a través de las prevención y el control de enfermedades.

¿Cómo difiere el Big Data de las bases de datos tradicionales?

La mayor diferencia que encontramos a la hora de manipular bases de datos tradicionales frente al Big Data, es que las primeras utilizan un esquema fijo que es estático y preconfigurado, mientras que el Big Data usa un esquema dinámico.

Así, los datos tradicionales por lo general derivan de la planificación de recursos empresariales (ERP), la administración de la relación con el cliente (CRM), las transacciones en línea y otros datos empresariales.

Mientras tanto, el Big Data deriva de una gama más amplia de datos a nivel empresarial y no empresarial, en los que se pueden incluir información obtenida en redes sociales, datos de dispositivos y sensores, y datos audiovisuales.

Además, otra de la diferencias que encontramos es que mientras que los datos tradicionales pueden ayudar a las empresas a comprender los impactos de estrategias, el análisis del Big Data les ofrece a las empresas una comprensión más dinámica de sus necesidades y estrategias.

Las 5Vs del Big Data: Volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor

Para una gestión adecuada del Big Data es necesario conocer las 5 dimensiones que lo forman, conocidas como las 5V. A continuación, te contamos en qué consisten cada una de ellas:

• Volumen: en el pasado los datos se obtenían de forma manual, pero ahora gracias al Big Data se pueden extraer datos, almacenarlos y clasificarlos de forma automática y adecuada.
• Velocidad: los datos se generan a una gran velocidad por lo que es necesario reaccionar lo más rápido posible y almacenar esos datos antes de que pierdan valor. Algo que consigue el Big Data, ya que identifica rápidamente los datos más útiles.
• Variedad: los datos provienen de diferentes canales, por lo que es necesario reconocer la información en los variados formatos para almacenar, clasificar y recopilar datos útiles para la empresa.
• Veracidad: existe la posibilidad de que debido al gran volumen de datos que recibimos, algunos lleguen incompletos o no sean fiables. El Big Data se encarga de hacer un filtrado, algo clave para saber si son datos válidos o no.
• Valor: se refiere a la información útil que se puede extraer de los datos. Con la ayuda de esta, se podrán lanzar por ejemplo ofertas personalizadas a clientes y alcanzar los objetivos en el tiempo previsto.

Ventajas del big data en empresas

Sin duda alguna, el Big Data supone un gran avance para las empresas ya que permite responder a múltiples preguntas de las empresas, sobre todo porque resuelve de forma ágil retos que antes suponían mucho tiempo y recursos.

1. Mejora la toma de decisiones: mediante el análisis de datos, se reducen los riesgos estudiando la información, por lo que es posible llegar a decisiones inteligentes con gran probabilidad de éxito.
2. Mejora en la eficiencia y optimización de costes: gracias al Big Data se acelera la velocidad con la que se desarrolla un producto, lo que se traduce en reducción de costes y grandes beneficios para la empresa.
3. Segmentación de los clientes: una de las mayores ventajas del Big Data para las empresas es que permite orientar productos y servicios para satisfacer las necesidades de los consumidores, gracias a poder utilizar los datos de los clientes que permite desarrollar un marketing personalizado.
4. Seguridad de datos: es posible detectar si hay información sensible que no está protegida de manera adecuada gracias al Big Data, que mantiene un control rápido y eficaz del sistema de datos.
5. Mejora de la accesibilidad de la información dentro de la empresa: esto se debe que al digitalizar los datos y habilitar herramientas que facilitan la búsqueda de información, se genera una dinámica de trabajo más fluida.
6. Nuevas fuentes de ingresos: con la información que se obtiene gracias al análisis que realiza el Big Data, se abre una nueva vía de ingresos.
7. Ventajas competitivas: el actualizar, optimizar y afinar inventarios en la función de la demanda real es posible gracias al Big Data, que extrae y analiza los datos para determinar el comportamiento de los clientes.

Tecnologías habilitadoras del Big Data

Las tecnologías del Big Data crecen de manera imparable, al mismo tiempo que este se vuelve más complejo. En este contexto nacen herramientas como son Hadoop o Spark.

Por un lado, Hadoop no es una herramienta aislada para el manejo del Big Data, sino que es un exosistema capaz de soportar sus exigencias. Mientras que por su parte, Spark nace para mejorar el paradigma de Hadoop.

Hadoop

Hadoop es un proyecto de código abierto desarrollado por la Apache Software Foundation. Se trata de un framework de software que permite programar aplicaciones distribuidas, es decir aplicaciones capaces de trabajar con enormes cantidades de nodos en red y de datos.

¿Y esto que quiere decir? Que esta herramienta se basa en distribuir los datos y paralelizar el procesamiento de los mismos, de modo que se encarga de procesar una parte de la totalidad de los datos durante el procesamiento del Big Data. De ahí que Hadoop sea tan importante en la implementación de este.

Spark

Spark, al igual que Hadoop, es un proyecto de código abierto que puede ser modificado para crear versiones personalizadas dirigidas a problemas específicos.

A diferencia de Hadoop, Spark no viene con su propio sistema de archivos, en lugar de eso integra otros. Una de sus mayores ventajas es que es su velocidad es 100 veces mayor que la de Hadoop.

Aplicaciones prácticas del Big Data

El Big Data está muy presente en nuestro día a día y, aunque no lo creamos, forma parte de nuestra vida cotidiana. ¿Cómo? Mira estos ejemplos:

• Maps en el móvil y GPS: el Big Data permite la continua mejora de los mapas para el móvil, lo que permite que, por ejemplo, si entras en Google Maps en tu dispositivo las instrucciones sean cada vez mejores y más detalladas, incluso si usas el transporte público.
• Compras por internet: el Big Data también afecta al comercio en espacio real, con lo que podemos conseguir un transporte de bienes rápido y concreto en tiempo real.
• Urbanismo: el Big Data se usa en contextos de las 'smart cities' para planificar centros urbanos. Esto permite desarrollar nuevas perspectivas del funcionamiento de las ciudades mucho más rápidamente que antes.
• Consumo de energía: los medidores inteligentes pueden regular autónomamente el consumo de energía para un uso más eficiente gracias al Big Data. De esta forma la energía se redistribuye a través de toda la red para ir a los lugares de más demanda.
• Tomar decisiones basadas en datos: en el mundo de los negocios es una de las áreas de nuestra vida cotidiana en las que el Big Data tiene un mayor impacto. Esto se traduce en que las compañías pueden obtener información de valor sobre los consumidores.

Desafíos a los que se enfrenta el Big Data

El Big Data es una de las tendencias tecnológicas más importantes en la transformación digital de las empresas, ya que ha representado uno de los mayores impactos en diferentes sectores económicos y empresariales.

De ahí que las empresas deban analizar los desafíos que supones el Big Data y determinar de qué manera impactará en cada uno de sus procesos a la hora de implementarla.

Por eso, se han identificado varios retos de los que hablamos a continuación:

• Necesidad de talento: los profesionales del Big Data son los más codiciados del mercado debido al gran impacto que ha supuesto este para las empresas.
• Calidad de datos: el implementar soluciones de Big Data supones que la información que se analice sea precisa y relevante para el negocio, y hay que asegurarse de ello a pesar de que conlleve una ralentización de los procesos.
• Ciberseguridad: las empresas deben asegurarse de que cuentan con las medidas de seguridad necesarias para proteger sus datos, ya sea en servidores físicos o virtuales, porque suelen ser uno de los objetivos de los ciberataques.
• Cambio dinámico: una mala implementación puede dar lugar a una pérdida importante de dinero para una empresa, por lo que es importante invertir en herramientas de Big Data.

Perspectivas laborales en la ingeniería de datos

Las nuevas tecnologías digitales proporcionan ingentes cantidades de datos que resultan útiles a las empresas. Su recopilación y análisis corresponde a los especialistas de Big Data. Según señala LinkedIn, las perspectivas laborales en la ingeniería de datos son altas ya que es uno de los tres trabajos más demandados en 2023 y de los mejores pagados en el ámbito de las TIC (Tecnologías de la Información y la Comunicación).

De hecho, las 'soft skills' más solicitadas por las empresas en el terreno Big Data, según señala Infojobs, serían “pensamiento abstracto, trabajo en equipo, capacidad de resolución de problemas, visión de negocio y habilidades de comunicación”. Pero además, el candidato debe también desarrollar su trabajo con autonomía, ya que son vacantes con un muy elevado porcentaje de teletrabajo.