Todo lo que debes saber sobre Big Data

Seguro que alguna vez has escuchado hablar del término Big Data pero, ¿Sábes realmente qué es? ¿Para qué sirve? ¿Sabes cómo funciona? 

Pues bien, en este artículo resolveremos todas tus dudas. Para empezar denominamos Big Data al estudio y manejos de gran cantidad de datos, esta última revolución tecnológica se ha convertido en una pieza clave en el gran rompecabezas de la digitalización y la conectividad en el mundo entero.

En el ámbito empresarial, el análisis de datos se ha convertido en estos últimos años en una herramienta esencial y fundamental. La tecnología Big Data es capaz de manejar y tramitar gran cantidad de datos cuyo análisis ofrece a las empresas una serie de datos concluyentes que son de gran ayuda a la hora de tomar decisiones independientente del sector al que pertenezca.

El término Big Data tiene su origen en una definición que aportó Doug Laney allá por el año 2000, en la que decía que la base del Big Data estaba sustentado por tres pilares fundamentales, a los que denominamos como  las "3 V": velocidad, volumen y variedad.

1. Volumen: se refiera a la gran cantidad de datos que es capaz de gestionar, de la manera tradicional sería imposible recopilar y tratar tal cantidad de datos. Cuando decimos que el Big Data es capaz de manejar grandes volúmenes de datos, es porque alcanza medidas de almacenamiento de hasta varios Petabytes. (1 petabytes equivale a 1 millon de GB)

2. Velocidad: A día de hoy el desarrollo de la red 5G ha conseguido evolucionar los procesos de digitalización y la conectividad. Si comparamos las infraestucturas que había a principios del año 2010 con las de ahora, 12 años después hemos conseguido multiplicar por mil el alcance de la conectividad.

Un dato bastante curioso y que quizás no sabías, es que más o menos unos 7 trillones de dispositivos fijos y móviles se conectan e intercambian datos constantemente.

3. Variedad: este es el tercer y último pilar de la base del Big Data. Todos los dispositivos conectados a los que hemos hecho referencia en líneas anteriores no dejan de generar datos, datos de todo tipo, de ahí el concepto de variedad.

A la vez de ser un pilar fundamental es uno de los retos a los que aún se enfrenta en Big Data,  nos referimos a la clasificación, antes de analizar los datos es necesario clasificar toda la variedad de datos que se mueven por la red.

Tipos de datos que analiza el Big Data.

La cantidad y la variedad de datos que maneja y gestiona el Big Data es muy tan grande que hay que claficarlo por tipos. Por un lado se encuentran los datos estructurados y por otro los datos no estructurados.

1. Datos estructurados: se trata de los datos que se extraen de grandes bases de datos. Por norma general estos datos suelen estar ordenados, podríamos compararlo incluso con un archivador gigante perfectamente clasificado y de fácil acceso.

2. Datos no estructurados: son los datos generados por empresas y particulares procedentes de diferentes fuentes, se tratan de datos binarios sin estructura interna identificable. Se podría comparar como un conglomerado masivo y desorganizado de varios objetos que no tienen valor hasta que se identifican y almacenan de manera organizada.

Una vez obtenidos los datos, independientemente del tipo que sea, es necesario comenzar a gestionarlo, en esta gestión entra en juego la que se podría considerar la cuarta "V" de la base del Big Data, la veracidad.

La veracidad de los datos extraídos es muy importante para su posterior análisis pues de no ser así podríamos alterar los resultados. Por esos las herramientas deben discernir sobre la calidad del dato a la hora de gestionarlo.

Ventajas del análisis masivo de datos

Estos son algunos de los beneficios que puede aportar el Big Data a las compañías:

1. Pueden conocer hábitos de consumo.

2. Precedir tendencias.

3.  Permite reducir el tiempo en la toma de decisiones.

4. Diseño de planes estratégicos a tiempo real.

5. Reducción de costes.

6. Mejorar eficiencia del servicio.

En definitiva el análisis de datos optimiza muchos procedimientos, gracias a su capacidad para estudiar la respuesta (o feedback) de un mercado o a la competencia en tiempo real.