El big data es una combinación de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados que las organizaciones recopilan, analizan y extraen para obtener información y conocimientos. Se utiliza en proyectos de aprendizaje automático, modelado predictivo y otras aplicaciones de análisis avanzado.
Los sistemas que procesan y almacenan big data se han convertido en un componente común de las arquitecturas de gestión de datos en las organizaciones. Se combinan con herramientas que respaldan los usos analíticos de big data.
El big data se caracteriza a menudo por las tres V:
- El gran volumen de datos en muchos entornos.
- La amplia variedad de tipos de datos que se almacenan con frecuencia en los sistemas de big data.
- La alta velocidad con la que se generan, recopilan y procesan los datos.
Doug Lany identificó por primera vez estas tres V del big data en 2001 cuando era analista en la consultora Meta Group Inc. Gartner las popularizó después de adquirir Meta Group en 2005. Más recientemente, se han agregado varias otras V a diferentes descripciones del big data, incluidas veracidad, valor y variabilidad.
Si bien el big data no equivale a ningún volumen específico de datos, las implementaciones de big data a menudo involucran terabytes, petabytes e incluso exabytes de puntos de datos creados y recopilados a lo largo del tiempo.
¿Por qué es importante el big data y cómo se utiliza?
Las empresas utilizan el big data en sus sistemas para mejorar la eficiencia operativa, ofrecer un mejor servicio al cliente, crear campañas de marketing personalizadas y tomar otras medidas que pueden aumentar los ingresos y las ganancias.
Las empresas que utilizan el big data de manera eficaz tienen una posible ventaja competitiva sobre las que no lo hacen, porque pueden tomar decisiones comerciales más rápidas y mejor informadas.
Por ejemplo, el big data proporciona información valiosa sobre los clientes que las empresas pueden utilizar para perfeccionar sus estrategias de marketing, publicidad y promociones con el fin de aumentar la interacción con los clientes y las tasas de conversión.
Se pueden analizar datos históricos y en tiempo real para evaluar las preferencias cambiantes de los consumidores o compradores corporativos, lo que permite a las empresas responder mejor a los deseos y necesidades de los clientes.
Los investigadores médicos utilizan macrodatos para identificar signos de enfermedades y factores de riesgo. Los médicos los utilizan para diagnosticar enfermedades y afecciones médicas en los pacientes.
Además, una combinación de datos de registros médicos electrónicos, sitios de redes sociales, la web y otras fuentes brinda a las organizaciones de atención médica y a las agencias gubernamentales información actualizada sobre amenazas y brotes de enfermedades infecciosas.
A continuación se muestran algunos ejemplos más de cómo las organizaciones de diversas industrias utilizan big data:
- Los macrodatos ayudan a las compañías de petróleo y gas a identificar posibles ubicaciones de perforación y a monitorear las operaciones de los oleoductos. Asimismo, las empresas de servicios públicos los utilizan para rastrear las redes eléctricas.
- Las empresas de servicios financieros utilizan sistemas de big data para la gestión de riesgos y el análisis en tiempo real de datos del mercado.
- Los fabricantes y las empresas de transporte confían en el big data para gestionar sus cadenas de suministro y optimizar las rutas de entrega.
- Las agencias gubernamentales utilizan datos sobre errores para respuestas a emergencias, prevención del delito e iniciativas de ciudades inteligentes.
¿Cuáles son ejemplos de big data?
Los macrodatos proceden de muchas fuentes, entre ellas, sistemas de procesamiento de transacciones, bases de datos de clientes, documentos, correos electrónicos, registros médicos, registros de clics de Internet, aplicaciones móviles y redes sociales.
También incluyen datos generados por máquinas, como archivos de registro de servidores y redes, y datos de sensores de máquinas de fabricación, equipos industriales y dispositivos de Internet de las cosas.
Además de los datos de los sistemas internos, los entornos de big data suelen incorporar datos externos sobre consumidores, mercados financieros, condiciones meteorológicas y de tráfico, información geográfica, investigación científica y más.
Las imágenes, los vídeos y los archivos de audio también son formas de big data, y muchas aplicaciones de big data implican la transmisión de datos que se procesan y recopilan de forma continua.
Desglosando las V del big data: volumen, variedad y velocidad
El volumen es la característica más citada de los macrodatos. Un entorno de macrodatos no tiene por qué contener una gran cantidad de datos, pero la mayoría lo hace debido a la naturaleza de los datos que se recopilan y almacenan en ellos.
Los flujos de clics, los registros del sistema y los sistemas de procesamiento de flujos se encuentran entre las fuentes que suelen producir volúmenes masivos de datos de forma continua.
En términos de variedad, el big data abarca varios tipos de datos, incluidos los siguientes:
- Datos estructurados, como transacciones y registros financieros.
- Datos no estructurados, como texto, documentos y archivos multimedia.
- Datos semiestructurados, como registros de servidores web y datos de transmisión de sensores.
En los sistemas de big data es necesario almacenar y gestionar distintos tipos de datos. Además, las aplicaciones de big data suelen incluir varios conjuntos de datos que no se pueden integrar de antemano. Por ejemplo, un proyecto de análisis de big data podría intentar pronosticar las ventas de un producto mediante la correlación de datos sobre ventas pasadas, devoluciones, reseñas en línea y llamadas de servicio al cliente.
La velocidad se refiere a la velocidad a la que se generan los datos y deben procesarse y analizarse.
En muchos casos, los conjuntos de big data se actualizan en tiempo real o casi real, en lugar de las actualizaciones diarias, semanales o mensuales que se realizan en muchos almacenes de datos tradicionales.
La gestión de la velocidad de los datos se está volviendo más importante a medida que el análisis de big data se expande al aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA), donde los procesos analíticos encuentran automáticamente patrones en los datos y los utilizan para generar información.
Más características del big data: Veracidad, valor y variabilidad
Más allá de las tres V originales, hay otras que suelen asociarse con el big data, entre ellas las siguientes:
- Veracidad. La veracidad se refiere al grado de precisión de los conjuntos de datos y a su fiabilidad. Los datos sin procesar recopilados de diversas fuentes pueden provocar problemas de calidad de los datos que pueden resultar difíciles de detectar. Si no se solucionan mediante procesos de limpieza de datos, los datos incorrectos dan lugar a errores de análisis que pueden socavar el valor de las iniciativas de análisis empresarial. Los equipos de gestión y análisis de datos también deben asegurarse de disponer de suficientes datos precisos para producir resultados válidos.
- Valor. Algunos científicos de datos y consultores también añaden valor a la lista de características del big data. No todos los datos que se recopilan tienen un valor o beneficios comerciales reales. Como resultado, las organizaciones deben confirmar que los datos se relacionan con cuestiones comerciales relevantes antes de utilizarlos en proyectos de análisis de big data.
Variabilidad. La variabilidad suele aplicarse a conjuntos de datos masivos, que pueden tener múltiples significados o tener formatos diferentes en distintas fuentes de datos. Estos factores pueden complicar la gestión y el análisis de datos masivos.
¿Cómo se almacenan y procesan los grandes datos?
Los macrodatos suelen almacenarse en lagos de datos.
Si bien los almacenes de datos suelen estar basados en bases de datos relacionales y contienen solo datos estructurados, los lagos de datos pueden admitir varios tipos de datos y por lo general, se basan en clústeres Hadoop, servicios de almacenamiento de objetos en la nube, bases de datos NoSQL u otras plataformas de macrodatos.
Muchos entornos de big data combinan varios sistemas en una arquitectura distribuida. Por ejemplo, un lago de datos central podría estar integrado con otras plataformas, incluidas bases de datos relacionales o un almacén de datos.
Los datos de los sistemas de big data podrían dejarse en su forma original y luego filtrarse y organizarse según sea necesario para usos analíticos específicos, como inteligencia empresarial (BI).
En otros casos, se procesan previamente utilizando herramientas de minería de datos y software de preparación de datos para que estén listos para las aplicaciones que se ejecutan con regularidad.
El procesamiento de grandes volúmenes de datos exige mucho de la infraestructura informática subyacente. Los sistemas en clúster suelen proporcionar la potencia informática necesaria. Se encargan del flujo de datos mediante tecnologías como Hadoop y el motor de procesamiento Spark para distribuir las cargas de trabajo de procesamiento entre cientos o miles de servidores básicos.
Obtener ese tipo de capacidad de procesamiento de una manera rentable es un desafío. Como resultado, la nube es un lugar popular para los sistemas de big data. Las organizaciones pueden implementar sus propios sistemas basados en la nube o utilizar ofertas de big data como servicio administradas de proveedores de la nube.
Los usuarios de la nube pueden ampliar la cantidad necesaria de servidores durante el tiempo suficiente para completar proyectos de análisis de big data. La empresa solo paga por el almacenamiento de datos y el tiempo de procesamiento que utiliza, y las instancias de la nube se pueden desactivar cuando no se necesitan.
Cómo funciona el análisis de big data
Para obtener resultados válidos y relevantes de las aplicaciones de análisis de big data, los científicos de datos y otros analistas de datos deben tener una comprensión detallada de los datos disponibles y una idea de lo que buscan en ellos.
Eso hace que la preparación de datos sea un primer paso crucial en el proceso de análisis. Incluye la elaboración de perfiles, la limpieza, la validación y la transformación de los conjuntos de datos.
Una vez que se han recopilado los datos y se han preparado para su análisis, se pueden aplicar diversas disciplinas de ciencia de datos y análisis avanzados para ejecutar diferentes aplicaciones, utilizando herramientas que brindan funciones y capacidades de análisis de big data.
Utilizando los datos de los clientes como ejemplo, las diferentes ramas de análisis que se pueden realizar con conjuntos de big data incluyen las siguientes:
- Análisis comparativo. Examina las métricas de comportamiento del cliente y la interacción con el cliente en tiempo real para comparar los productos, servicios y marcas de una empresa con los de sus competidores.
- Escucha de redes sociales. Analiza lo que dicen las personas en las redes sociales sobre una empresa o un producto, lo que puede ayudar a identificar posibles problemas y audiencias objetivo para campañas de marketing.
- Análisis de marketing. Proporciona información que puede utilizarse para mejorar las campañas de marketing y las ofertas promocionales de productos, servicios e iniciativas comerciales.
- Análisis de sentimientos. Todos los datos que se recopilan sobre la experiencia del cliente se pueden analizar para revelar qué piensan sobre una empresa o marca, los niveles de satisfacción del cliente, los posibles problemas y cómo se podría mejorar el servicio al cliente.
Tecnologías de gestión de big data
Hadoop, un marco de procesamiento distribuido de código abierto lanzado en 2006, estuvo inicialmente en el centro de la mayoría de las arquitecturas de big data.
El desarrollo de Spark y otros motores de procesamiento relegó a MapReduce, el motor integrado en Hadoop, a un segundo plano. El resultado es un ecosistema de tecnologías de big data que se pueden utilizar para diferentes aplicaciones, pero que a menudo se implementan juntas.
Los proveedores de TI ofrecen plataformas de big data y servicios gestionados que combinan muchas de esas tecnologías en un único paquete, principalmente para su uso en la nube. Para las organizaciones que desean implementar sistemas de big data por sí mismas, ya sea en las instalaciones o en la nube, hay varias herramientas disponibles además de Hadoop y Spark.
Incluyen las siguientes categorías de herramientas:
- Repositorios de almacenamiento.
- Marcos de gestión de clústeres.
- Motores de procesamiento de flujo.
- Bases de datos NoSQL.
- Plataformas de data lake y data warehouse.
- Motores de consulta SQL.
Beneficios del big data
Las organizaciones que utilizan y gestionan correctamente grandes volúmenes de datos pueden obtener muchos beneficios, como los siguientes:
- Toma de decisiones mejorada. Una organización puede extraer información, riesgos, patrones o tendencias importantes de los macrodatos. Los grandes conjuntos de datos están pensados para ser exhaustivos y abarcar toda la información que la organización necesita para tomar mejores decisiones. Los macrodatos permiten a los líderes empresariales tomar decisiones rápidamente basadas en datos que afectan a sus organizaciones.
- Mejor conocimiento del mercado y de los clientes. Los macrodatos que cubren las tendencias del mercado y los hábitos de los consumidores brindan a las organizaciones los conocimientos importantes que necesitan para satisfacer las demandas de sus audiencias objetivo. Las decisiones de desarrollo de productos, en particular, se benefician de este tipo de conocimiento.
- Ahorro de costes. Los macrodatos se pueden utilizar para identificar formas en las que las empresas pueden mejorar la eficiencia operativa. Por ejemplo, el análisis de macrodatos sobre el uso de energía de una empresa puede ayudarla a ser más eficiente.
- Impacto social positivo. Los macrodatos pueden utilizarse para identificar problemas solucionables, como mejorar la atención sanitaria o combatir la pobreza en una zona determinada.
Desafíos del Big Data
Los expertos en datos se enfrentan a desafíos comunes cuando trabajan con big data, entre ellos:
- Diseño de arquitectura. Diseñar una arquitectura de big data centrada en la capacidad de procesamiento de una organización es un desafío común para los usuarios. Los sistemas de big data deben adaptarse a las necesidades particulares de una organización. Este tipo de proyectos suelen ser proyectos que se realizan por cuenta propia y que requieren que los equipos de TI y de gestión de datos reúnan un conjunto personalizado de tecnologías y herramientas.
- Requisitos de habilidades. La implementación y gestión de sistemas de big data también requiere nuevas habilidades en comparación con las que suelen poseer los administradores de bases de datos y los desarrolladores que se centran en software relacional.
- Costos. El uso de un servicio de nube administrado puede ayudar a mantener los costos bajo control. Sin embargo, los administradores de TI deben seguir de cerca el uso de la computación en la nube para asegurarse de que los costos no se salgan de control.
- Migración. Migrar conjuntos de datos locales y cargas de trabajo de procesamiento a la nube puede ser un proceso complejo.
- Accesibilidad. Uno de los principales desafíos en la gestión de sistemas de big data es lograr que los datos sean accesibles para los científicos y analistas de datos, especialmente en entornos distribuidos que incluyen una combinación de diferentes plataformas y almacenes de datos. Para ayudar a los analistas a encontrar datos relevantes, los equipos de gestión y análisis de datos están creando cada vez más catálogos de datos que incorporan funciones de gestión de metadatos y linaje de datos.
- Integración. El proceso de integración de grandes conjuntos de datos también es complicado, en particular cuando la variedad y la velocidad de los datos son factores importantes.
Claves para una estrategia de big data eficaz
Para desarrollar una estrategia de big data es necesario comprender los objetivos de la empresa y los datos disponibles para su uso, además de evaluar la necesidad de contar con datos adicionales para ayudar a cumplir los objetivos. Los siguientes pasos son los siguientes:
- Priorizar casos de uso y aplicaciones planificados.
- Identificar nuevos sistemas y herramientas que se necesitan.
- Creación de una hoja de ruta de implementación.
- Evaluar las habilidades internas para ver si es necesario volver a capacitar o contratar personal.
Para garantizar que los grandes conjuntos de datos estén limpios, sean coherentes y se utilicen correctamente, también deben ser prioritarios un programa de gobernanza de datos y los procesos asociados de gestión de la calidad de los datos.
Otras prácticas recomendadas para gestionar y analizar grandes conjuntos de datos incluyen centrarse en las necesidades de información de la empresa sobre las tecnologías disponibles y utilizar la visualización de datos para facilitar el descubrimiento y el análisis de datos.
El futuro del big data
Es probable que una serie de tecnologías emergentes afecten la forma en que se recopilan y utilizan los macrodatos. Las siguientes tendencias tecnológicas tendrán la mayor influencia en el futuro de los macrodatos:
Análisis de IA y aprendizaje automático. Los grandes conjuntos de datos son cada vez más grandes y, por lo tanto, su análisis por parte del ojo humano es menos eficiente. Los algoritmos de IA y aprendizaje automático se están volviendo clave para realizar análisis a gran escala e incluso tareas preliminares, como la limpieza y el preprocesamiento de conjuntos de datos. Es probable que las herramientas de aprendizaje automático automatizado sean útiles en esta área.
Almacenamiento mejorado con mayor capacidad. Las capacidades de almacenamiento en la nube mejoran continuamente. Los lagos de datos y los almacenes, que pueden estar en las instalaciones o en la nube, son opciones atractivas para almacenar grandes volúmenes de datos.
- Énfasis en la gobernanza. La gobernanza y la reglamentación de los datos se volverán más integrales y comunes a medida que aumente la cantidad de datos en uso, lo que requerirá un mayor esfuerzo para protegerlos y regularlos.
- Computación cuántica. Aunque es menos conocida que la IA, la computación cuántica también puede acelerar los análisis de big data gracias a una mayor capacidad de procesamiento. Se encuentra en sus primeras etapas de desarrollo y solo está disponible para grandes empresas con acceso a amplios recursos.