El valor del Big Data en los negocios

Internet ha creado nuevas fuentes de información que producen una gran cantidad de datos para las empresa. La era del Big Data ha traído consigo enormes oportunidades para que las organizaciones puedan extraer información y valor, pero esto requiere un enfoque completamente nuevo sobre la gestión y el análisis de los datos; además, de un conjunto de tecnologías completamente nuevo.

Podemos identificar Big Data como datos que se caracterizan por las “3V”: volumen, variedad y velocidad. El gran volumen de información en muchos entornos, la gran variedad de tipos de datos almacenados en sistemas de grandes datos y la velocidad a la que se generan, recopilan y procesan los datos. Estas características fueron identificadas por primera vez por Doug Laney(1).

En realidad Big Data es una combinación de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados:

• Los estructurados son datos formateados como los que se encuentran en las bases de datos.
• Los semiestructurados y no estructurados son datos sin formato, y consisten en todo tipo de información que incluyen contenido multimedia y de redes sociales.

¿Cómo llegamos al Big Data? Las bases de datos relacionales y los almacenes de datos desarrollados durante los primeros años de la informática se optimizaron para el procesamiento rápido de datos críticos que se seleccionan cuidadosamente por los administradores. La información era precisa y se hizo todo lo posible para optimizar su valor.

Los datos que se consideran no esenciales a menudo se descartan. En contraste, la era actual produce muchos más datos de múltiples fuentes; nunca se había generado tanta información como hoy con los dispositivos móviles, el internet de las cosas, los servicios multimedia y las interacciones en redes sociales.

Las herramientas de Big Data están optimizadas para filtrar grandes cantidades de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados, que anteriormente era imposible organizar, filtrar y analizar. El problema actual es cómo extraer información de todos estos datos, y no cómo gestionar el acceso a ellos. La escala y el bajo costo han adquirido nueva importancia porque ahora es práctico almacenar y procesar datos que previamente se habrían destruido.

El uso de Big Data en los negocios

Los negocios que utilizan Big Data tienen una ventaja competitiva potencial sobre aquellos que no lo hacen; ya que pueden tomar decisiones comerciales más rápidas y más informadas, siempre que utilicen los datos de manera efectiva. Las empresas utilizan los datos acumulados en sus sistemas para mejorar las operaciones, proporcionar un mejor servicio al cliente, crear campañas de marketing personalizadas basadas en preferencias y, en última instancia, aumentar la rentabilidad.

Esto permite a los negocios centrarse cada vez más en el cliente. Los datos históricos y en tiempo real se pueden utilizar para evaluar las preferencias cambiantes de los consumidores, lo que permite a las negocios actualizar y mejorar sus estrategias de marketing y responder mejor a los deseos y necesidades de los clientes.

Por ejemplo, en la industria energética, los grandes datos ayudan a las compañías de petróleo y gas a identificar posibles ubicaciones de perforación y monitorear las operaciones de las tuberías.

Mientras que las empresas de servicios financieros utilizan sistemas de Big Data para la gestión de riesgos y el análisis en tiempo real de los datos del mercado. Los fabricantes y los negocios de transporte confían en Big Data para gestionar sus cadenas de suministro y optimizar las rutas de entrega.

Otros usos del gobierno incluyen respuesta a emergencias, prevención del delito e iniciativas de ciudades inteligentes.

Ventajas y desventajas del Big Data

Una de las ventajas al utilizar plataformas preparadas para estos enfoques es la capacidad de concentrar información de innumerables fuentes diferentes que hoy como sociedad usamos; como sistemas de transacciones comerciales, bases de datos de clientes, registros médicos, registros de flujo de clics de Internet, aplicaciones móviles, redes sociales, repositorios de investigación científica, datos generados por máquina y sensores de datos en tiempo real utilizados en Internet de cosas.

Los datos pueden dejarse en su forma cruda en sistemas de Big Data o pre-procesarse usando tecnología de minería de datos, o software de preparación de datos para que esté listo para usos analíticos particulares.

La nueva generación de bases de datos NoSQL, que administran datos que no encajan perfectamente en las bases de datos tradicionales y sus abundantes ecosistemas, se han combinado para reducir el costo de la gestión de datos hasta cien veces, permitiendo a las empresas profundizar en información que anteriormente era demasiado costosa o compleja de almacenar y administra.

Pero, si tenemos que destacar una desventaja de esto es la necesidad de adecuar y adoptar las arquitecturas de software y hardware actuales, y contar con los perfiles adecuados para manejar este tipo de plataformas.

Un impulsor tecnológico en esta transformación es que las plataformas de Big Data se basan en una infraestructura de escalamiento horizontal. Con esta innovación, las arquitecturas proporcionan niveles mucho más altos en cuanto a crecimiento y disponibilidad.

A medida que las plataformas de Big Data se han apoderado de las empresas, las organizaciones de TI han cambiado sus prioridades de compra hacia una arquitectura de escalamiento horizontal con servidores desagregados y descentralizados, y almacenamiento en la nube que puede combinarse rápidamente.

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Fuentes:

1. Patgiri, Ripon & Ahmed, Arif. ResearchGate. (2016). Big Data: The V’s of the Game Changer Paradigm https://www.researchgate.net/publication/311642627_Big_Data_The_V's_of_the_Game_Changer_Paradigm consultado febrero, 2020.