El gran alboroto que rodea al análisis de Big Data
Publicado: 2020-02-13“La información es el petróleo del siglo XXI, y la analítica es el motor de combustión”
Esta declaración del ex vicepresidente ejecutivo de Investigación y Asesoramiento de Gartner, Peter Sondergaard, demuestra el poder que tiene el análisis para hacer que los grandes datos sean más significativos, profundos y relevantes para el contexto comercial actual. El mundo de hoy está impulsado por la transmisión de datos voluminosos de innumerables fuentes estructuradas y no estructuradas.
Estos "grandes datos" alimentan la mayoría de las innovaciones tecnológicas del siglo XXI, como la computación en la nube, la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML), la cadena de bloques, el Internet de las cosas (IoT), etc. Mientras que los datos en sí son la columna vertebral de la inteligencia empresarial. , en su forma cruda es solo un elefante en la habitación. Para que realmente funcione su encanto, debe extraerse y procesarse para obtener patrones específicos y conocimientos significativos.
- Definición
- Historia
- Importancia
- Uso de Big Data Analytics en la Industria
- ¿Cómo funciona?
- Tipos
- Pros y contras
- Video
- diferencias
- Crecimiento empresarial utilizando la ciencia de datos
- Herramientas y Tecnologías
- Software de análisis de datos
- Tendencias
¿Qué es Big Data Analytics y por qué es tan relevante en el contexto actual?
En su definición más completa, el análisis de big data es esencialmente análisis avanzado que involucra herramientas y aplicaciones complejas, algoritmos estadísticos y modelos predictivos impulsados por sistemas analíticos de alto rendimiento. En pocas palabras, el análisis es el proceso de analizar minuciosamente conjuntos de datos grandes y complejos recopilados de diversas fuentes, como redes sociales, plataformas digitales, datos de Internet, registros web, encuestas de clientes, registros de ventas, datos de IoT capturados por sensores, etc.
El objetivo principal de la analítica es obtener información crítica, como preferencias de los clientes, patrones y correlaciones de datos ocultos y tendencias actuales del mercado para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones comerciales informadas.
Las organizaciones de todo el mundo se están dando cuenta de la importancia de ejecutar aplicaciones de análisis para interpretar el movimiento a través de la empresa en diferentes formas y silos. Las aplicaciones en el análisis de big data ayudan a los analistas de datos y científicos, estadísticos y profesionales del modelado predictivo a analizar de manera experta todas las formas de datos sin explotar que flotan en la organización.
Una integración y un análisis crítico de datos empresariales estructurados, semiestructurados y no estructurados permite a las organizaciones adquirir los conocimientos prácticos necesarios y aprovecharlos para tomar decisiones comerciales estratégicas.
Historia y Evolución de Big Data y Analytics
El concepto de big data se introdujo inicialmente a mediados de los años noventa y se refería a volúmenes crecientes de datos. A principios de la década de 2000, el término se amplió para abarcar la variedad y la velocidad en la creación de datos.
En consecuencia, se identificaron tres dimensiones clave de big data: volumen (cantidad de datos recopilados), variedad (tipos de datos recopilados) y velocidad (velocidad de procesamiento de datos). Esto llegó a conocerse como las 3V de big data (volumen, variedad y velocidad), un concepto ampliamente popularizado por Gartner en la década de 2000.
Ha alcanzado un nivel diferente con la introducción del marco Hadoop en 2006. Lanzado como un marco de procesamiento distribuido de código abierto de Apache, Hadoop permitió a las organizaciones ejecutar aplicaciones complejas de big data en una plataforma agrupada construida con hardware básico.
A medida que Hadoop y las tecnologías relacionadas continuaron madurando y evolucionando dentro del ecosistema, el análisis avanzado trajo más velocidad y agilidad, lo que permitió a las organizaciones mantenerse a la vanguardia de la competencia.
Importancia de Big Data Analytics para organizaciones globales
El análisis de datos avanzado abarca software y soluciones altamente especializados respaldados por potentes sistemas informáticos basados en la nube. Esto permite a las organizaciones aprovechar los datos empresariales de la manera correcta; validar los modelos de datos existentes; y aproveche la nueva información para tomar decisiones comerciales más inteligentes, lo que a su vez maximiza la rentabilidad.
Ayuda a las organizaciones a obtener valor en términos de:
- Mayores oportunidades de crecimiento
- Eficiencias operativas mejoradas
- Iniciativas de comercialización mejoradas
- Servicio al cliente superior
- Costos reducidos de almacenamiento de grandes volúmenes de datos
- Toma de decisiones rápida e instantánea mediante análisis en memoria
- Lanzamiento dirigido de nuevos productos y servicios alineados con las necesidades del cliente
- Mayor ventaja competitiva en el mercado
Análisis de Big Data: Casos de uso típicos de la industria
Servicios bancarios y financieros
Permite a los bancos y las instituciones financieras tomar decisiones financieras acertadas al proporcionar información analítica sólida sobre grandes volúmenes de datos de clientes no estructurados.
Lea también: Cómo usar Big Data Analytics para mejorar la industria financiera
Fabricación
Analytics ayuda a los fabricantes a ahorrar costos y aumentar los ingresos al proporcionar información detallada sobre cadenas de suministro complejas, sistemas de IoT y estado y mantenimiento de equipos.
Cuidado de la salud
La gestión de los registros de salud de los pacientes, la información del seguro médico y otros datos de salud de los pacientes puede resultar abrumadora dada la enorme cantidad de información disponible.
La aplicación de análisis avanzados permite a los profesionales de la salud obtener información útil que luego se puede utilizar para proporcionar diagnósticos y opciones de tratamiento más rápidos.
Venta minorista
La satisfacción del cliente es un imperativo clave para el éxito minorista y los clientes de hoy se han vuelto más exigentes en términos de sus necesidades personales y preferencias de marca. Al aprovechar los grandes datos y el análisis, los minoristas ahora pueden estudiar el comportamiento de compra del consumidor y predecir las tendencias de compra clave, lo que les permite enviar recomendaciones de productos personalizadas y, por lo tanto, aumentar el índice de satisfacción del cliente.
Gobierno
La mayoría de las instituciones gubernamentales, especialmente las agencias de aplicación de la ley, a menudo se enfrentan al desafío de aumentar la productividad mientras mantienen presupuestos ajustados. Las herramientas de análisis de big data ayudan a las agencias gubernamentales al optimizar las operaciones centrales y proporcionar información integral que facilita la toma de decisiones rápida y precisa.
El funcionamiento real de Big Data Analytics
El mundo en el que vivimos es un gran almacén de datos. Hay billones de petabytes de datos generados todos los días y las marcas aprovechan los conocimientos de estos datos para mejorar sus ofertas de productos y servicios y, por lo tanto, mejorar las experiencias de los clientes. La tecnología no solo ha influido mucho en cómo vivimos y llevamos a cabo nuestras actividades diarias; además, ha permitido una recopilación y análisis sistemáticos de información capaz de alterar nuestras vidas de manera espectacular.
Considera esto:
casi todas las personas usan un teléfono inteligente y están conectadas a Internet a través de algún dispositivo u otro. Las redes sociales se han convertido en un cambio de juego en la forma en que las personas interactúan con su familia, amigos, compañeros de trabajo y las marcas que usan todos los días. Esta interconectividad compleja ha impulsado una explosión masiva de datos en los canales digitales y sociales. Las marcas recopilan estos grandes datos, aplican análisis avanzados y extraen información pertinente que les permite servir mejor a los consumidores.
Tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han creado nuevos paradigmas de satisfacción del cliente al ayudar a las marcas a crear experiencias de compra más personalizadas.
Las organizaciones se despliegan para estudiar el comportamiento humano básico y los patrones de vida intrínsecos para mejorar sus productos y servicios, lo que impacta cada aspecto de nuestras vidas.
Tipos de análisis de Big Data
El análisis de Big Data se puede clasificar ampliamente en los siguientes tipos, y los algoritmos juegan un papel muy importante para garantizar la implementación exitosa del tipo correcto de análisis relevante para las necesidades principales de la organización.
Análisis predictivo
Como su nombre lo indica, la ruta futura se predice de antemano respondiendo preguntas críticas de "por qué" y "cómo" que revelan patrones de datos específicos. Las tecnologías avanzadas de aprendizaje automático se aplican para aprender sobre la marcha a medida que se presentan nuevos patrones de datos.
Análisis de diagnóstico
Esto implica estudiar datos pasados e identificar la causa de la ocurrencia de eventos específicos. El análisis de diagnóstico, también llamado análisis de comportamiento, identifica y elimina las lagunas analíticas y proporciona información procesable después de responder las preguntas de "por qué" y "cómo" de manera sistemática.
Analítica prescriptiva
Este tipo se enfoca en análisis específicos basados en un conjunto fijo de reglas y recomendaciones para prescribir un modelo analítico claro para el negocio. El análisis prescriptivo facilita la automatización de la toma de decisiones: se aplican redes neuronales y heurísticas avanzadas a los algoritmos analíticos existentes para proporcionar recomendaciones sobre las mejores acciones capaces de lograr los resultados comerciales deseados.
Analítica descriptiva
Este tipo implica la extracción de datos que ingresan a la empresa y la aplicación de análisis para derivar una descripción basada en el tipo de datos recopilados. El análisis descriptivo responde a la pregunta "qué pasó" para proporcionar una visión general de alto nivel del panorama empresarial.
Beneficios y desafíos asociados con Big Data Analytics
La implementación de una solución robusta se ha convertido en un componente integral de la estrategia comercial y las empresas de todo el mundo están aprovechando las innumerables ventajas del análisis de datos. Sin embargo, antes de ejecutar realmente una implementación completa, es importante comprender algunos de los beneficios y desafíos inherentes asociados con su implementación.
Beneficios
- Toma de decisiones mejorada respaldada por conocimientos empresariales basados en datos
- Mayor productividad y eficiencia operativa a través de herramientas y tecnologías avanzadas de análisis de big data
- Costos de operación reducidos debido a mayores eficiencias
- Servicio al cliente superior logrado utilizando información de datos para lanzar nuevos productos y enviar recomendaciones personalizadas
- Detección fácil de fraudes, especialmente en industrias sensibles a la información, como la banca y la atención médica
- Mayor crecimiento organizacional e ingresos debido a una toma de decisiones superior y un mejor servicio al cliente
- Innovación enfocada a través de conocimientos oportunos y rápidos sobre las tendencias del mercado global.
Desafíos
- Falta de talento con las habilidades necesarias y altos costos involucrados en la contratación y capacitación de profesionales de datos calificados (científicos de datos, analistas de datos, expertos)
- Problemas relacionados con la calidad de los datos que surgen de la implementación de análisis en datos inexactos e irrelevantes en un formato inadecuado
- Problemas de cumplimiento debido a la incapacidad de cumplir con los estándares de la industria y las regulaciones gubernamentales relacionadas con datos personales confidenciales
- Riesgos relacionados con la ciberseguridad, especialmente en relación con el almacenamiento de datos confidenciales que pueden estar sujetos a piratería.
- Tecnologías en rápida evolución en el ecosistema global que hacen que las antiguas inversiones sean casi obsoletas
- Altos costos relacionados con la infraestructura de TI (centros de datos, ancho de banda de la red), mantenimiento de hardware, dotación de personal, etc.
- Problemas relacionados con la integración de sistemas empresariales heredados que incorporan conjuntos de datos en silos con plataformas de análisis avanzadas
(Descargar documento técnico: 5 formas de transformar Big Data en gran valor)
¿Big Data o ciencia de datos o análisis de datos? ¿Hay una diferencia?
La explosión masiva de datos, especialmente durante la última década, ha abierto nuevas perspectivas en el campo, como el análisis de datos y la ciencia de datos, y el análisis de big data generalmente se asocia con la ciencia de datos. Si bien estas terminologías se usan indistintamente, cada concepto funciona de manera única dentro del panorama de la tecnología de datos.
| Grandes datos | Ciencia de los datos | Análisis de datos |
|---|---|---|
| Se refiere a los voluminosos datos estructurados, semiestructurados y no estructurados generados a través de múltiples fuentes sociales, digitales y en línea. | Incluye el proceso de segmentar grandes volúmenes de datos y obtener información y tendencias basadas en el valor utilizando tecnologías avanzadas. | Proporciona inteligencia comercial procesable mediante el estudio de datos empresariales históricos y actuales para predecir resultados futuros |
Los tres conceptos son relevantes dentro del ámbito de los datos y tienen un gran impacto en las operaciones comerciales globales de manera significativa. Las organizaciones están pasando rápidamente de estar centradas en el producto a estar centradas en los datos, utilizando toda la información disponible sobre los clientes y el mercado para mejorar sus productos y servicios, brindar un servicio al cliente superior y vencer a la competencia.
¿Cómo puede hacer crecer su negocio utilizando la ciencia de datos?
El advenimiento de las tecnologías de la nueva era como IoT, AI y ML ha simplificado el análisis de big data y la implementación de la ciencia de datos en todas las industrias. La ciencia de datos beneficia a todo tipo de organizaciones, independientemente del tamaño y el negocio, de varias maneras tangibles.
- Permite que el liderazgo tome decisiones comerciales informadas
- Ayuda a validar decisiones comerciales críticas al proporcionar información profunda sobre los datos
- Identifica las tendencias clave del mercado para mantenerse por delante de la competencia.
- Mejora la eficiencia operativa y la productividad empresarial
- Permite el despliegue de planes de acción basados en datos y de bajo riesgo
Principales herramientas y tecnologías de análisis de Big Data
No incorpora ninguna solución o tecnología única. De hecho, es una combinación de varias herramientas y tecnologías avanzadas que funcionan en conjunto para obtener el máximo valor de los datos analizados.
| Pila de tecnología Apache | Herramientas y plataformas de Big Data | Lenguajes de programación |
|---|---|---|
| apache hadoop | Talend | Pitón |
| chispa apache | splunk | Programación R |
| cerdo apache | Kafka | sql |
| Apache HBase | S.A.S. | |
| apache impala |
Hoy en día, los profesionales utilizan arquitecturas de lago profundo de Hadoop que sirven como bóveda principal para almacenar datos sin procesar entrantes. La gestión de datos es de vital importancia en el proceso de análisis de datos y los datos recopilados deben estar bien almacenados, organizados, formateados y configurados correctamente, y particionados para lograr el mejor rendimiento. Luego, los datos almacenados están listos para el análisis utilizando un software de análisis avanzado que incorpora herramientas para lo siguiente:
Minería de datos: examinar grandes conjuntos de datos para descubrir patrones para su posterior procesamiento y análisis
Análisis predictivo: creación de modelos de datos avanzados que pronostican el comportamiento futuro de los clientes
Aprendizaje automático: entrene máquinas para aprender en tiempo real para analizar conjuntos de datos más grandes y complejos
Análisis en memoria: análisis de datos voluminosos de la memoria del sistema para probar escenarios más nuevos y crear modelos de datos viables
Minería de texto: análisis de datos textuales de libros, encuestas, Internet y otras fuentes de datos basadas en texto
(Lea también: Principales herramientas de análisis de Big Data a tener en cuenta para las empresas)
Software de análisis de datos para 2020 y más allá
A continuación se muestra una lista de algunos de los principales software de análisis de datos que probablemente implementarán la mayoría de las organizaciones en los próximos años.
- Apache Hadoop: solución de código abierto para el almacenamiento y procesamiento de grandes conjuntos de datos dentro de enormes clústeres informáticos complejos
- IBM Watson: plataforma de análisis en la nube habilitada para IA para inteligencia predictiva automatizada y descubrimiento de datos
- Google Analytics: la herramienta de análisis web basada en tablero más popular para rastrear e informar el tráfico del sitio web
- SAP Business Intelligence Platform: una solución avanzada de inteligencia comercial para monitorear las métricas clave de los clientes para analizar el comportamiento del cliente
- Zoho Analytics: una plataforma colaborativa de análisis de datos comerciales para generar informes para llegar a decisiones basadas en datos
- GoodData: un sistema integral basado en la nube con análisis integrado para proporcionar soluciones de análisis de datos específicas de la industria
- IBM Analytics: una herramienta de análisis de datos prescriptiva y predictiva para proporcionar información basada en evidencia para respaldar la toma de decisiones cruciales
Tendencias en Big Data y Analytics: ¿Qué nos depara el futuro?
2019 fue testigo de una puesta en funcionamiento de los sistemas empresariales con análisis impulsados en gran medida por marcos de automatización. Otro desarrollo notable fue la consolidación masiva de proveedores que brindan soluciones de big data, dejando el mercado abierto solo para los innovadores y verdaderos revolucionarios. La integración de IA y ML con las soluciones tradicionales de análisis de datos alcanzó alturas significativas para impulsar la eficiencia operativa en toda la cadena de valor empresarial.
Si bien estas tendencias continúan evolucionando, se anticipan ciertos avances profundos que impactarán masivamente al mundo.
1. Adopción creciente de IoT y gemelos digitales:
El análisis de datos de IoT continúa disparándose a gran velocidad, con el concepto emergente de gemelos digitales alcanzando una adopción más rápida entre las organizaciones. Los gemelos digitales son simplemente réplicas digitales de objetos físicos, sistemas y personas; y funcionan con datos recopilados por sensores en tiempo real. Extraer valor de todos estos datos requiere la integración en una plataforma de datos avanzada y es aquí donde los gemelos digitales crearán inmensas oportunidades comerciales en el futuro.
2. Análisis aumentado:
El futuro pertenece a los flujos de datos aumentados donde los sistemas de análisis implementarán tecnologías de IA y ML para adelantarse a los conocimientos clave. Gartner predice el surgimiento de 'científicos de datos ciudadanos' con análisis aumentados, lo que hace que los usuarios consulten fácilmente los datos mediante el procesamiento de lenguaje natural (NLP).
3. Monetización de datos oscuros:
Gartner define los datos oscuros como información comercial de rutina recopilada, procesada y registrada únicamente para cumplir con los estándares de cumplimiento; y por lo general ocupa un gran espacio de almacenamiento. Los próximos años serán testigos de cómo las organizaciones aprovecharán sus datos oscuros digitalizando registros empresariales analógicos e integrando estos datos en su plataforma de análisis para obtener información comercial pertinente.
4. Optimización de costos en la nube mediante el despliegue de almacenamiento en frío:
El futuro se trata de sistemas en la nube optimizados en costos con organizaciones que se mueven hacia el almacenamiento de datos en frío, como Nearline y Coldline de Google y Azure Cool Blob para almacenar datos históricos y no utilizados, lo que genera un ahorro de hasta un 50 % en los costos de almacenamiento de datos5.
5. Operaciones de datos:
La demanda de herramientas de integración y gobernanza, junto con las complejidades inherentes a las canalizaciones de datos existentes, han llevado al surgimiento de DataOps. DataOps incorpora metodologías DevOps y Agile en todo el ciclo de vida del análisis de big data e implementa mecanismos automatizados de prueba y entrega para brindar información de calidad.
Pensamientos finales
El próximo capítulo de evolución en big data y análisis ya se está presentando ante el mundo. Las organizaciones adoptan rápidamente nuevas tecnologías, herramientas y conceptos que prometen una calidad de datos mejorada, métricas más perspicaces y análisis predictivos basados en hechos capaces de impulsar decisiones comerciales informadas. La transformación digital revolucionará las estrategias de big data y las organizaciones invertirán en plataformas y soluciones que se adapten a múltiples casos de uso empresarial. Los datos se volverán más grandes que la vida en los próximos años y el análisis jugará un papel importante en la configuración de caminos futuros en un ecosistema digital densamente interconectado.
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