El Big Data se refiere a los megadatos recogidos por las empresas de todos los sectores, analizados para obtener información valiosa. Descubre todo lo que tienes que saber al respecto.
Antes de definir el Big Data, o los megadatos, es importante entender bien qué son los datos. Los datos se definen como cantidades, caracteres o símbolos con los que opera un ordenador. Los datos pueden almacenarse o transmitirse como señales eléctricas y grabarse en un soporte mecánico, óptico o magnético.
El término Big Data se refiere a las grandes series de datos recogidas por las empresas que pueden ser extraídas y analizadas para obtener información procesable o utilizada para proyectos de Machine Learning.
El Big Data suele definirse por las «3 V» que lo caracterizan: el volumen y la variedad de los datos, y la velocidad con la que se generan, recogen y procesan. Esto es lo que diferencia los «megadatos» de los datos tradicionales.
Estas tres características fueron identificadas por primera vez en 2001 por Doug Laney, analista de Meta Group Inc. y posteriormente fueron popularizadas por Gartner tras la adquisición de Meta Group en 2005. Hoy en día, a veces se atribuyen otras características del Big Data, como la veracidad, el valor y la variabilidad.
En las empresas de todos los sectores, se han vuelto indispensables los sistemas para procesar y almacenar el Big Data. Esto se debe a que las herramientas tradicionales de gestión de datos no son capaces de almacenar o procesar series de datos tan masivas.
¿Para qué sirve el Big Data?
En todos los sectores, las empresas utilizan el Big Data almacenado en sus sistemas para diferentes fines. Esto puede ser para mejorar las operaciones, proponer un mejor servicio al cliente, crear campañas de marketing personalizadas basadas en las preferencias de los consumidores, o simplemente para aumentar los ingresos.
Con el Big Data, las empresas pueden disfrutar de una ventaja competitiva sobre sus competidores que no procesan datos. Pueden tomar decisiones más rápidas y precisas basándose directamente en la información.
Por ejemplo, una empresa puede analizar el Big Data para descubrir información valiosa sobre las necesidades y expectativas de sus clientes. Esta información puede utilizarse después para crear nuevos productos o campañas de marketing específicas para aumentar la fidelidad de los clientes o las tasas de conversión. Una empresa que se basa totalmente en los datos para impulsar su evolución se dice que es una empresa “data-driven” (impulsada por los datos).
Además, el Big Data se utiliza en el campo de la investigación médica. En particular, permite identificar factores de riesgo de enfermedades o realizar diagnósticos más fiables y precisos. Los datos médicos también pueden utilizarse para anticipar y hacer un seguimiento de posibles epidemias.
Los megadatos se utilizan en casi todos los sectores sin excepción. El sector energético lo utiliza para descubrir zonas potenciales de perforación y controlar sus operaciones o la red eléctrica. Los servicios financieros lo utilizan para gestionar el riesgo y analizar los datos del mercado en tiempo real.
Los fabricantes y las empresas de transporte, por su parte, gestionan sus cadenas logísticas y optimizan sus rutas de entrega gracias a los datos. Del mismo modo, los gobiernos explotan el Big Data para prevenir la delincuencia o en iniciativas de Smart City.
¿Cuáles son sus fuentes?
Los megadatos pueden proceder de una gran variedad de fuentes. Algunos ejemplos comunes son los sistemas de transacciones, las bases de datos de clientes y los registros médicos.
Del mismo modo, la actividad de los internautas genera un sinfín de datos. Los registros de clics, las aplicaciones móviles, o incluso las redes sociales capturan mucha información. El Internet de las cosas también es una fuente de datos gracias a sus sensores, ya sean máquinas industriales u objetos conectados “para el gran público”, como las pulseras inteligentes deportivas.
Para entenderlo mejor, estos son algunos ejemplos concretos de fuentes de Big Data. Solo la Bolsa de Nueva York genera alrededor de un terabyte de datos al día.
Esto es muchísimo, pero no es nada comparado con las redes sociales. Por ejemplo, Facebook introduce cada día más de 500 terabytes de datos nuevos en sus bases de datos. Estos datos se generan principalmente mediante la subida de fotos y vídeos, los intercambios de mensajes y los comentarios que se dejan en las publicaciones.
En tan solo 30 minutos de vuelo, un simple motor de avión puede generar más de 10 terabytes de datos. Como puedes ver, el Big Data está fluyendo desde múltiples fuentes y los datos son cada vez más grandes a medida que la tecnología avanza…
Los diferentes tipos de Big Data
Los datos del Big Data proceden de diversas fuentes y, por tanto, pueden adoptar muchas formas. Hay varias categorías principales.
Cuando los datos pueden almacenarse y procesarse en un formato fijo y bien definido, se denominan datos «estructurados». Gracias a los numerosos avances en informática, hoy se dispone de técnicas para trabajar eficazmente con estos datos y extraer todo su valor.
Sin embargo, incluso los datos estructurados pueden ser problemáticos debido a su enorme volumen. Dado que el volumen de un conjunto de datos alcanza ahora varios zettabytes, su almacenamiento y procesamiento presentan verdaderos desafíos.
En cambio, los datos con formato o estructura desconocidos se consideran datos «no estructurados». Ese tipo de datos presenta muchos desafíos en términos de procesamiento y aprovechamiento, más allá de su enorme volumen.
Un ejemplo típico es una fuente de datos heterogénea que contiene una combinación de archivos de texto, imagen y vídeo. En la era digital y multimedia, ese tipo de datos es cada vez más frecuente. Por ello, las empresas tienen grandes cantidades de datos a su alcance, pero les cuesta aprovecharlos por la dificultad de procesar esta información no estructurada…
Por último, los datos «semiestructurados» están entre medias de esas dos categorías. Por ejemplo, puede tratarse de datos estructurados en términos de formato, pero no claramente definidos dentro de una base de datos.
Antes de poder procesar y analizar los datos no estructurados o semiestructurados, es necesario prepararlos y transformarlos utilizando diferentes tipos de herramientas de Data Mining o de preparación de datos.
Las técnicas de análisis del Big Data
Se utilizan diferentes técnicas para analizar el Big Data. Estos son algunos ejemplos.
El análisis comparativo, por ejemplo, permite a una empresa comparar el rendimiento de sus productos y servicios con los de sus competidores. El análisis de marketing consiste en analizar los datos para promover nuevos productos y servicios de forma más informada e innovadora.
El análisis de sentimientos tiene como objetivo evaluar la satisfacción de los clientes con una marca, por ejemplo, revisando las reseñas o los comentarios dejados en Internet. Del mismo modo, el análisis de las redes sociales puede arrojar luz sobre la reputación de una empresa basándose en lo que la gente dice de ella en Internet. Así es posible identificar nuevos públicos objetivos para las campañas de marketing.
¿Cómo se almacena y procesa?
El volumen, la velocidad y la variedad de los megadatos exigen necesidades específicas de infraestructura informática. Un único servidor, o incluso un clúster de servidores, se verá rápidamente sobrecargado por el Big Data.
Para lograr una potencia de procesamiento suficiente, puede ser necesario combinar miles de servidores para distribuir el trabajo de procesamiento. Esos servidores deben colaborar en una arquitectura de clúster, a menudo basada en tecnologías dedicadas como Hadoop o Apache Spark.
Los costes pueden ser muy elevados, por lo que muchos directivos de empresas son reacios a invertir en una infraestructura adecuada para almacenar y procesar las cargas de trabajo del Big Data.
Como alternativa, muchas organizaciones están recurriendo a la nube pública. A día de hoy es la solución preferida. Por ello, el crecimiento de la computación en nube va de la mano del crecimiento del Big Data.
Un proveedor de nube pública puede ampliar su capacidad de almacenamiento indefinidamente en función de las necesidades de sus clientes en términos de procesamiento del Big Data. La empresa paga por los recursos que utiliza. No hay restricciones de capacidad ni costes innecesarios.
Entre las soluciones de almacenamiento en la nube más utilizadas para el Big Data se encuentran Hadoop Distributed File System (HDFS), Amazon Simple Storage Service (S3) y varias bases de datos relacionales, y NoSQL.
Además del almacenamiento, muchos proveedores de nubes públicas ofrecen servicios de procesamiento y análisis del Big Data. Entre ellos se encuentran Amazon EMR, Microsoft Azure HADInsight, o incluso Google Cloud Dataproc.
Sin embargo, también hay soluciones para el Big Data diseñadas para la implantación in situ. Estas soluciones suelen utilizar tecnologías Apache de código abierto en combinación con Hadoop y Spark. Algunos ejemplos son el gestor de recursos YARN, el framework de programación MapReduce, la plataforma de streaming de datos Kafka, la base de datos HBase y los motores de consulta SQL como Drill, Hive, Impala o Presto.
¿Cómo puedo formarme en Big Data?
El tratamiento y la explotación del Big Data requieren el dominio de las diferentes herramientas y técnicas que se comentan en este artículo. Esas competencias están muy demandadas por empresas de todos los sectores, ya que muchas organizaciones quieren sacar provecho a los datos de los que disponen.
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