¿Qué es el Big Data y para qué se utiliza en las empresas?

¿Qué es el Big Data?

Sin embargo, el Big Data no engloba simplemente los datos masivos en sí. Se trata de un concepto que abarca la capacidad de poder explotar estos datos en cuestión, de obtener información útil para la empresa, aplicable consecuentemente a decisiones estratégicas como el diseño de un nuevo producto o servicio.

¿Cómo funciona el Big Data?

• Para poner en marcha el Big Data, las empresas tienen que seguir una serie de pasos. Así pues, tras establecer por qué estrategia de datos se quiere apostar, deben identificarse las fuentes de Big Data que quieran usarse, gestionar y analizar los datos. Posteriormente, se deben tomar las decisiones pertinentes siendo una herramienta muy útil para calcular la rentabilidad de los clientes.

• Por lo tanto, el funcionamiento del Big Data parte de una integración a gran escala, procede a su consecuente gestión (que requiere un elevado espacio de almacenamiento) y finaliza con un análisis, en el que la inversión realizada se rentabiliza. Cabe destacar también el papel del modelado de datos, esencial para que la información esté lo más presentable y comprensible que sea posible para entender qué es el modelado de datos.

¿Para qué sirve el Big Data?

El Big Data permite un procesamiento de datos eficaz y ágil, y sirve de punto de referencia para la cantidad ingente de información que gestionan las empresas. No solo es esencial para la toma de decisiones, sino que permite detectar patrones de problemas que pasarían desapercibidos de no ser por este análisis.

En otras palabras, sirve para que las compañías saquen el máximo provecho a sus datos, que los usen para entender mejor a sus clientes y, así, identificar cuál es el mejor movimiento empresarial en el futuro.

Características del Big Data. Las V del Big Data

Hablamos de las V del Big Data para referirnos sus características principales: volumen, velocidad y variedad (definidas por el analista Doug Laney), por un lado, y veracidad, variabilidad y valor, por el otro.

Volumen

Hace referencia al gran volumen de datos que gestiona el big data, desde datos de valor desconocido hasta aplicaciones para móviles. Estamos hablando de más de decenas de terabytes e incluso petabytes de datos.

Veracidad

La calidad de los datos es también algo a tener en cuenta, más aún si tenemos en cuenta que los datos provienen de muchas fuentes diferentes. Por ese motivo, es esencial que las compañías contrasten la confianza y limpieza de los datos.

Velocidad

El Big Data lleva un ritmo increíblemente acelerado en lo que a generación de datos se refiere, debido a la inmediatez actual de los contenidos. Así pues, una velocidad de análisis paralela es clave para que las empresas puedan ofrecer una respuesta a tiempo (casi) real.

Variedad 

Desde datos tradicionales hasta datos estructurados, e incluso documentos no estructurados y correos electrónicos o transacciones financieras: los macrodatos se presentan en una gran variedad de formatos y tipos.

Valor

Se trata del valor intrínseco de los datos, y está directamente relacionado con su veracidad. Identificarlo es esencial para que la información que nos proporcionan sea realmente útil, por lo que es necesario analizarlos exhaustivamente.

Variabilidad

La difícil predictibilidad de los datos es un factor muy importante, ya que supone todo un reto entender y gestionar las modas cambiantes de los clientes (cuándo hay picos de carga en las redes sociales, por ejemplo).

Tipos de Big Data

Existen tres tipos de Big Data principales si tenemos en cuenta su estructura:

Estructurados

Son aquellos datos cuyo formato, tamaño y longitud está definido. Tradicionalmente, estos son los datos que se usaban en el tratamiento de datos, y son, por ejemplo, números y fechas o bases de datos relacionales.

No estructurados

Datos que no tienen un formato específico, en su forma original, como contenido multimedia (vídeos, imágenes y audios) o documentos de texto (Words, PDFs, etc.).

Semiestructurados

Son datos cuya estructura es flexible; es decir, con una especie de estructura, pero no lo regular que debería ser para considerarles estructurados. Se trata de, por ejemplo, documentos XML o HTML, u hojas de cálculo (como un documento Excel).

Ventajas del uso de Big Data

Las ventajas del uso del Big Data se ven claramente reflejadas en las empresas que escogen integrarlo:

• Agilidad y flexibilidad a la hora de detectar fallos y problemas, pudiendo hacerlo casi en tiempo real.
• Reducción de costes y posibilidad de aumentar la rentabilidad de la empresa.
• Rapidez en la toma de decisiones, las cuales estarán mucho más fundamentadas en el conocimiento y la información proporcionada por la inteligencia de datos.

• Posibilidad de crear experiencias personalizadas para los clientes.

5 Ejemplos de uso de Big Data en empresas

El ejemplo por antonomasia del big data en la actualidad es Netflix. Se estima que han podido reducir 1000 millones de dólares al año gracias a la arquitectura big data. A partir de un algoritmo creado mezclando herramientas tradicionales y tecnologías big data, Netflix escoge un 80% de su contenido.

El resultado es una oferta elaborada siempre en base a las opiniones de los clientes, permitiendo de esta forma el tipo de personalización precisa que se ha convertido en la marca de la empresa.

Otro ejemplo popular y en la misma línea es el del uso de big data herramientas en los medios audiovisuales, en especial en la programación de entretenimiento. Valiéndose de los datos obtenidos por las redes sociales, han podido elaborar una mejor predicción de los picos de audiencia y, consecuentemente, escoger mejor qué anuncios poner y cuándo ponerlos.

Por otro lado, el sector bancario es otro de los grandes beneficiados por el big data y las big data aplicaciones, especialmente después de la pandemia. El análisis de este tipo de Big Data acelera la detección de problemas e incidencias, como un mal uso de tarjetas de débito o crédito o el lavado de dinero.

Cegid Profiture

En Cegid Profiture, el uso de Big Data combinado con la Inteligencia Artificial también ha sido todo un éxito, ya que ha permitido el impulso de la rentabilidad inteligente. De esta forma, los usuarios de la última versión del software Cegid Profiture dispondrán de un algoritmo que evitará que deban introducir información en el sistema manualmente, gracias a la automatización de ciertos procesos.