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Big Data

Big Data

Cuando hablamos de Big Data, hacemos referencia al almacenamiento de grandes cantidades de datos y a los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de dichos datos. Si bien esta técnica también es llamada «datos a gran escala», en los textos científicos en español con frecuencia se usa directamente el término en inglés Big Data, tal como aparece en el ensayo seminal de Viktor Schönberger Big data: La revolución de los datos masivos.1

Ya en el año 2001, el analista de la industria Doug Laney articulaba la definición principal manejada actualmente, interpretando la Big Data como  tres grandes V: volumen, velocidad y variedad.2

Volumen: Muchos factores contribuyen al aumento de volumen de datos: datos basados en transacciones, almacenados a través de los años; datos no estructurados que fluyen desde los medios y las redes sociales; mayor cantidad de datos capturados por sensores y comunicaciones máquina a máquina, etc. En el pasado, el volumen excesivo de datos era un problema de almacenamiento; sin embargo, con la disminución de los costos de almacenamiento, surgen otros problemas, incluyendo la forma de determinar la pertinencia dentro de grandes volúmenes de datos y cómo usar la analítica para crear valor a partir de los datos pertinentes.

Velocidad: Los datos se transmiten a una velocidad sin precedentes y deben ser tratados de manera oportuna. Las etiquetas RFID, sensores y contadores inteligentes están impulsando la necesidad de tratar con ráfagas de datos en tiempo casi real. Reaccionar con la suficiente rapidez para hacer frente a la velocidad de datos es un reto para la mayoría de las organizaciones.

Variedad: Al día de hoy, los datos viene en todo tipo de formatos: datos numéricos estructurados en bases de datos tradicionales; información generada desde las aplicaciones de línea de negocio, documentos de texto no estructurados, correo electrónico, vídeo, audio,  transacciones financieras, etc. Gestionar y fusionar  las diferentes variedades de datos es algo con lo que muchas organizaciones luchan todavía.

¿Por qué debe importarnos la Big Data?

El verdadero problema no está en poseer grandes cantidades de datos, es lo que se hace con los datos lo que cuenta. La visión que se tiene es que las organizaciones serán capaces de tomar datos de cualquier fuente, aprovechar los datos relevantes y analizarlos para encontrar respuestas que permitan: 1) la reducción de costes, 2) las reducciones de tiempo, 3) desarrollo de nuevos productos y ofertas optimizadas, y 4) que la toma de decisiones de negocio sea más inteligente. Por ejemplo, mediante la combinación de Big Data y análisis de alta potencia, sería posible:

  • Determinar las causas fundamentales de los fracasos, problemas y defectos en  tiempo casi real, ahorrando potencialmente mucho dinero.
  • Analizar millones de SKUs para determinar los precios que maximicen los beneficios y el manejo del inventario existente.
  • Generar cupones de venta al por menor en el punto de venta basado en las compras actuales y anteriores del cliente.
  • Enviar recomendaciones adaptadas a dispositivos móviles mientras que los clientes están en el área correcta para aprovechar las ofertas.
  • Volver a calcular las carteras enteras de riesgo en cuestión de minutos,  identificando rápidamente a los clientes que más importan.
  • Utilizar el análisis de clics y la minería de datos para detectar comportamientos fraudulentos.

Es importante entonces tomar en cuenta esta potente herramienta a la hora de la toma de decisiones, puesto que podría significar la diferencia entre un negocio exitoso y uno infructuoso. Por supuesto, esta información siempre debería ser analizada junto al contexto en el que se obtuvo, de forma tal de evitar conclusiones erradas.

Referencias
  1.  http://www.eldiario.es/turing/Big-data_0_161334397.html
  2. http://www.sas.com/en_ph/insights/big-data/what-is-big-data.html