¿Qué es Big Data? ¿Por qué es importante el análisis de Big Data?

Publicado: 2019-11-02

Desde hace siglos, los datos juegan un papel importante en nuestras vidas. Dicho esto, creamos diariamente 2,5 quintillones de bytes de datos. Esto significa que el 90% de los datos del mundo se crearon solo en los últimos dos años. Y este vasto y voluminoso conjunto de datos que es tan grande que no se puede analizar con métodos tradicionales se llama Big Data. Para examinar estos datos estructurados y no estructurados se utiliza la técnica de análisis de Big Data.

En este artículo, discutiremos qué es este gran volumen de datos, qué es Big Data Analytics y por qué es importante.

¿Qué es Big Data?

¿Es un producto?
¿Es un conjunto de herramientas?
¿Es un conjunto de datos que solo utilizan las grandes empresas?
¿Cómo manejan las grandes empresas los grandes repositorios de datos?
¿Cuál es el tamaño de estos datos?
¿Qué es el análisis de grandes datos?
¿Cuál es la diferencia entre Big Data y Hadoop?

Estas y varias otras preguntas vienen a la mente cuando buscamos la respuesta a ¿qué es el big data? Ok, la última pregunta puede no ser lo que preguntas, pero hay otras posibilidades.

De ahí que aquí definiremos qué es, cuál es su finalidad o valor y por qué utilizamos este gran volumen de datos.

Las empresas de hoy buscan nuevas y mejores formas de mantenerse competitivas, rentables y preparadas para el futuro y, según los expertos de la industria, el análisis de Big Data ofrece formas de aprender nuevas ideas, extraer nuevos conocimientos y mantenerse a la vanguardia.

Big Data se refiere a un volumen masivo de datos estructurados y no estructurados que domina a las empresas en el día a día. Pero no es el tamaño de los datos lo que importa, lo que importa es cómo se usan y procesan. Se puede analizar utilizando análisis de big data para tomar mejores decisiones estratégicas para que las empresas se muevan.

Según Gartner:

Big data son activos de información de gran volumen, alta velocidad y gran variedad que exigen formas innovadoras y rentables de procesamiento de información para mejorar la comprensión y la toma de decisiones.

Importancia de los grandes datos

La mejor manera de entender una cosa es conocer su historia.

Los datos existen desde hace años; pero el concepto cobró impulso a principios de la década de 2000 y, desde entonces, las empresas comenzaron a recopilar información y ejecutar análisis de big data para descubrir detalles para uso futuro. Por lo tanto, brinda a las organizaciones la capacidad de trabajar rápidamente y mantenerse ágiles.

Este fue el momento en que Doug Laney definió estos datos como las tres V (volumen, velocidad y variedad):

Volumen : es la cantidad de datos movidos de Gigabytes a terabytes y más.

Velocidad: La velocidad de procesamiento de datos es la velocidad.

Variedad: los datos vienen en diferentes tipos, desde estructurados hasta no estructurados. Los datos estructurados suelen ser numéricos mientras que los no estructurados: texto, documentos, correo electrónico, video, audio, transacciones financieras, etc.

Donde estas tres V facilitaron la comprensión de big data, incluso dejaron en claro que manejar este gran volumen de datos utilizando el marco tradicional no será fácil. Este fue el momento en que nació Hadoop y ciertas preguntas como:

¿Qué es Hadoop?
¿Es Hadoop otro nombre de big data?
¿Hadoop es diferente a los grandes datos?

Todos estos llegaron a existir.

Entonces, comencemos a responderlas.

Grandes datos y Hadoop

Tomemos la analogía del restaurante como ejemplo para comprender la relación entre Big Data y Hadoop.

Tom abrió recientemente un restaurante con un chef donde recibe 2 pedidos por día y puede manejar fácilmente estos pedidos, al igual que RDBMS. Pero con el tiempo, Tom pensó en expandir el negocio y, por lo tanto, para atraer a más clientes, comenzó a recibir pedidos en línea. Debido a este cambio, la velocidad a la que estaba recibiendo pedidos aumentó y ahora, en lugar de 2, comenzó a recibir 10 pedidos por hora. Esto mismo sucedió con los datos. Con la introducción de varias fuentes como teléfonos inteligentes, redes sociales, etc., el crecimiento de datos se volvió enorme, pero debido a un cambio repentino, manejar grandes pedidos/datos no es fácil. Por lo tanto, surge la necesidad de un tipo diferente de estrategia para hacer frente a este problema.

Consciente de esta situación, Tom comenzó a pensar en una solución. Del mismo modo, con el avance de la tecnología, los datos comenzaron a generarse a un ritmo alarmante. Para manejar la gran cantidad de pedidos, Tom contrató a 4 chefs más. Todo iba bien, pero como el estante de comida que usaban 4 chefs era el mismo, se estaba convirtiendo en un cuello de botella, por lo que la solución no era tan eficiente.

Del mismo modo, para abordar el problema de los datos, se instalaron grandes conjuntos de datos, varias unidades de procesamiento, pero esto tampoco fue efectivo ya que la unidad de almacenamiento centralizado se convirtió en el cuello de botella. Esto significa que si la unidad centralizada falla, todo el sistema se ve comprometido. Por lo tanto, era necesario buscar una mejor solución tanto para los datos como para el restaurante.

Tom llegó con una solución eficiente, dividió a los chefs en dos jerarquías, es decir, chef junior y jefe, y asignó a cada chef junior un estante de alimentos. Digamos, por ejemplo, que el plato es salsa para pasta. Ahora, según el plan de Tom, un chef junior preparará la pasta y el otro chef junior preparará la salsa. Avanzando, le entregarán la pasta y la salsa al jefe de cocina, donde el jefe de cocina preparará la salsa para pasta después de combinar ambos ingredientes y se entregará el pedido final. Esta solución funcionó perfectamente para el restaurante de Tom y para Big Data esto lo hace Hadoop.

Hadoop es un marco de software de código abierto que se utiliza para almacenar y procesar datos de manera distribuida en grandes grupos de hardware básico. Hadoop almacena los datos de forma distribuida con replicaciones, para proporcionar tolerancia a fallas y dar un resultado final sin enfrentar un problema de cuello de botella. Ahora, debe tener una idea de cómo Hadoop resuelve el problema de Big Data, es decir

Almacenamiento de gran cantidad de datos.
Almacenamiento de datos en varios formatos: no estructurados, semiestructurados y estructurados.
La velocidad de procesamiento de los datos.

Entonces, ¿esto significa que tanto Big Data como Hadoop son iguales?

No podemos decir eso, ya que hay diferencias entre ambos.

¿Cuál es la diferencia entre Big Data y Hadoop?

Big data no es más que un concepto que representa una gran cantidad de datos, mientras que Apache Hadoop se usa para manejar esta gran cantidad de datos.
Es complejo con muchos significados, mientras que Apache Hadoop es un programa que logra un conjunto de metas y objetivos.
Este gran volumen de datos es una colección de varios registros, con múltiples formatos, mientras que Apache Hadoop maneja diferentes formatos de datos.
Hadoop es una máquina de procesamiento y el big data es la materia prima.

Ahora que sabemos qué son estos datos, cómo funcionan Hadoop y Big Data. Es hora de saber cómo las empresas se están beneficiando de estos datos.

¿Cómo se benefician las empresas del Big Data?

Algunos ejemplos para explicar cómo esta gran cantidad de datos ayuda a las empresas a obtener una ventaja adicional:

Coca Cola y el Big Data

Coca-Cola es una empresa que no necesita presentación. Durante siglos, esta empresa ha sido líder en bienes de consumo envasados. Todos sus productos se distribuyen a nivel mundial. Una cosa que hace que Coca Cola gane son los datos. ¿Pero cómo?

Coca Cola y Big Data :

Utilizando los datos recopilados y analizándolos a través de análisis de big data, Coca Cola puede decidir sobre los siguientes factores:

Selección de la mezcla de ingredientes correcta para producir productos de jugo
Abastecimiento de productos en restaurantes, retail, etc.
Campaña en redes sociales para comprender el comportamiento del comprador, programa de fidelización
Creación de centros de servicios digitales para el proceso de compras y recursos humanos.

Netflix y los grandes datos

Para mantenerse a la vanguardia de otros servicios de transmisión de video, Netflix analiza constantemente las tendencias y se asegura de que las personas obtengan lo que buscan en Netflix. Buscan datos en:

Programas más vistos
Tendencias, muestra que los clientes consumen y esperan
Imágenes promocionales, clics, tiempo dedicado a verlo
Dispositivos utilizados por los clientes para ver sus programas
Lo que a los espectadores les gusta ver en exceso, ver por partes, espalda con espalda o una serie completa.

Para muchas empresas de transmisión de video y entretenimiento, el análisis de big data es la clave para retener suscriptores, asegurar ingresos y comprender el tipo de contenido que les gusta a los espectadores en función de las ubicaciones geográficas. Estos datos voluminosos no solo le dan a Netflix esta capacidad, sino que incluso ayudan a otros servicios de transmisión de video a comprender lo que quieren los espectadores y cómo Netflix y otros pueden ofrecerlo.

Además, hay empresas que almacenan los siguientes datos que ayudan al análisis de big data a dar resultados precisos como:

Tweets guardados en los servidores de Twitter
Información almacenada del seguimiento de viajes en automóvil por Google
Resultados de las elecciones locales y nacionales
Tratamientos tomados y el nombre del hospital
Tipos de tarjetas de crédito utilizadas y compras realizadas en diferentes lugares
Qué, cuándo la gente mira en Netflix, Amazon Prime, IPTV, etc. y por cuánto tiempo

Hmm, así es como las empresas conocen nuestro comportamiento y diseñan servicios para nosotros.

¿Qué es el análisis de grandes datos?

El proceso de estudiar y examinar grandes conjuntos de datos para comprender patrones y obtener información se denomina análisis de big data. Implica un proceso algorítmico y matemático para derivar una correlación significativa. El enfoque del análisis de datos es derivar conclusiones basadas en lo que saben los investigadores.

Importancia del análisis de big data

Idealmente, los grandes datos manejan predicciones/pronósticos de la gran cantidad de datos recopilados de varias fuentes. Esto ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones. Algunos de los campos en los que se utilizan los datos son el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, la robótica, la atención médica, la realidad virtual y varias otras secciones. Por lo tanto, necesitamos mantener los datos libres de desorden y organizados.

Esto brinda a las organizaciones la oportunidad de cambiar y crecer. Y es por eso que el análisis de big data se está volviendo popular y es de suma importancia. En base a su naturaleza podemos dividirlo en 4 partes diferentes:

Además de esto, los grandes datos también juegan un papel importante en los siguientes campos:

Identificación de nuevas oportunidades.
Aprovechamiento de datos en las organizaciones
Obtener mayores ganancias y operaciones eficientes
Mercadeo efectivo
Mejor servicio al cliente
Ventajas competitivas sobre los rivales

Ahora, que sabemos en qué campos todos los datos juegan un papel importante. Es hora de entender cómo funcionan los grandes datos y sus 4 partes diferentes.

Análisis de Big Data y Ciencias de Datos

El análisis de datos implica el uso de técnicas y herramientas avanzadas como el aprendizaje automático, la minería de datos y las estadísticas. Los datos así extraídos de diferentes fuentes y en diferentes tamaños se utilizan para proporcionar análisis.

Data Sciences, por otro lado, es un término general que incluye métodos científicos para procesar datos. Data Sciences combina múltiples áreas como matemáticas, limpieza de datos, etc. para preparar y alinear big data.

Debido a las complejidades involucradas, las ciencias de datos son bastante desafiantes, pero con el crecimiento sin precedentes de la información generada a nivel mundial, el concepto de datos voluminosos también está evolucionando. Por lo tanto, el campo de las ciencias de datos que involucran big data es inseparable. Los datos abarcan información estructurada y no estructurada, mientras que la ciencia de datos es un enfoque más centrado que involucra áreas científicas específicas.

Negocios y Big Data Analytics

Debido al aumento de la demanda, el uso de herramientas para analizar datos está aumentando, ya que ayudan a las organizaciones a encontrar nuevas oportunidades y obtener nuevos conocimientos para administrar sus negocios de manera eficiente.

Además, al centrarse en los clientes, las empresas pueden mejorar sus operaciones y obtener más beneficios. Herramientas como Hadoop ayudan a reducir los costos de almacenamiento. De este modo, aumenta la eficiencia empresarial, lo que, a su vez, conduce a ahorrar dinero, energía y tomar decisiones más rápidas.

Beneficios en tiempo real de Big Data Analytics

Los datos a lo largo de los años han experimentado un enorme crecimiento debido a que el uso de datos ha aumentado en industrias que van desde:

Bancario
Cuidado de la salud
Energía
Tecnología
Consumidor
Fabricación

Con todo, el análisis de datos se ha convertido en una parte esencial de las empresas de hoy.

Oportunidades de trabajo y análisis de big data

Los datos están en casi todas partes, por lo que existe una necesidad urgente de recopilar y preservar los datos que se generan. Esta es la razón por la que el análisis de big data se encuentra en las fronteras de la TI y se ha vuelto crucial para mejorar los negocios y tomar decisiones. Los profesionales expertos en el análisis de datos tienen un océano de oportunidades. Ya que son ellos quienes pueden cerrar la brecha entre las técnicas de análisis de negocios tradicionales y las nuevas que ayudan a las empresas a crecer.

Beneficios del análisis de Big Data

Reducción de costo
Mejor toma de decisiones
Nuevos productos y servicios
Detección de fraude
Mejores perspectivas de ventas
Entender las condiciones del mercado
Precisión de los datos
Precios mejorados

Cómo funciona el análisis de big data y sus tecnologías clave

Ninguna tecnología por sí sola puede abarcar grandes volúmenes de datos, pero se pueden aplicar análisis avanzados de grandes volúmenes de datos a los datos para obtener el máximo valor de la información.

Aquí están los jugadores más importantes:

Aprendizaje automático : el aprendizaje automático entrena una máquina para aprender y analizar datos más grandes y complejos para ofrecer resultados más rápidos y precisos. El uso de un subconjunto de aprendizaje automático de las organizaciones de IA puede identificar oportunidades rentables, evitando riesgos desconocidos.

Gestión de datos: con los datos que entran y salen constantemente de la organización, necesitamos saber si son de alta calidad y se pueden analizar de forma fiable. Una vez que los datos son confiables, se usa un programa de administración de datos maestros para que la organización esté en la misma página y analice los datos.

Minería de datos: la tecnología de minería de datos ayuda a analizar patrones ocultos de datos para que puedan usarse en análisis posteriores para obtener una respuesta a preguntas comerciales complejas. El uso de algoritmos de minería de datos permite a las empresas tomar mejores decisiones e incluso identificar áreas problemáticas para aumentar los ingresos mediante la reducción de costos. La minería de datos también se conoce como descubrimiento de datos y descubrimiento de conocimiento.

Hadoop: Hadoop es un software de código abierto que ayuda a administrar el procesamiento de datos y el almacenamiento de aplicaciones de datos de manera organizada en servidores informáticos. Hadoop se ha convertido en una tecnología clave que admite iniciativas avanzadas de análisis de big data, incluido el aprendizaje automático, la minería de datos, etc. El sistema Hadoop puede manejar diferentes formas de datos estructurados y no estructurados, lo que brinda una ventaja adicional para recopilar, procesar y analizar datos fácilmente.

Análisis en memoria: esta metodología de inteligencia comercial (BI) se utiliza para resolver problemas comerciales complejos. Al analizar los datos de la memoria del sistema de la computadora RAM, el tiempo de respuesta a las consultas se puede acortar y se pueden tomar decisiones comerciales más rápidas. Esta tecnología incluso elimina la sobrecarga de almacenar tablas agregadas de datos o indexar datos, lo que da como resultado un tiempo de respuesta más rápido. No solo este análisis en memoria ayuda a la organización a ejecutar análisis iterativos e interactivos de big data.

Análisis predictivo: el análisis predictivo es el método de extraer información de los datos existentes para determinar y predecir resultados y tendencias futuras. Se utilizan técnicas como la minería de datos, el modelado, el aprendizaje automático y la IA para analizar los datos actuales y hacer predicciones futuras. El análisis predictivo permite a las organizaciones ser proactivas, prever el futuro, anticipar el resultado, etc. Además, va más allá y sugiere acciones para beneficiarse de la predicción y también proporciona una decisión para beneficiar sus predicciones e implicaciones.

Minería de texto: la minería de texto, también conocida como minería de datos de texto, es el proceso de obtener información de alta calidad a partir de datos de texto no estructurados. Con la tecnología de minería de texto, descubre información que no había notado antes. La minería de texto utiliza el aprendizaje automático y es más práctica para que los científicos de datos y otros usuarios desarrollen plataformas de big data y ayuden a analizar datos para descubrir nuevos temas.

Desafíos del análisis de big data y formas en que pueden resolverse

Cada minuto se produce una gran cantidad de datos, por lo que almacenarlos, administrarlos, utilizarlos y analizarlos se está convirtiendo en un trabajo desafiante. Incluso las grandes empresas luchan con la gestión y el almacenamiento de datos para hacer una gran cantidad de uso de datos. Este problema no se puede resolver simplemente almacenando datos, por lo que las organizaciones necesitan identificar desafíos y trabajar para resolverlos:

Comprensión y aceptación inadecuadas de los grandes datos
Perspectivas significativas a través de análisis de big data
Almacenamiento y calidad de datos.
Seguridad y privacidad de los datos
Recopilación de datos significativos en tiempo real: Escasez de habilidades
sincronización de datos
Representación visual de datos
Confusión en la gestión de datos
Estructuración de grandes datos
Extracción de información a partir de datos

Beneficios organizacionales de Big Data

Big Data no es útil para organizar datos, pero incluso trae una multitud de beneficios para las empresas. Los cinco primeros son:

Comprender las tendencias del mercado : mediante el uso de big data y el análisis de big data, las empresas pueden pronosticar fácilmente las tendencias del mercado, predecir las preferencias de los clientes, evaluar la eficacia del producto, las preferencias de los clientes y obtener una previsión del comportamiento de los clientes. Estos conocimientos, a cambio, ayudan a comprender los patrones de compra, los patrones de compra, las preferencias y más. Tal información de antemano ayuda a planificar y administrar las cosas.
Comprender las necesidades del cliente: el análisis de Big Data ayuda a las empresas a comprender y planificar una mejor satisfacción del cliente. Por lo tanto impactando el crecimiento de un negocio. Soporte las 24 horas, los 7 días de la semana, resolución de quejas, recopilación constante de comentarios, etc.
Mejorar la reputación de la empresa : Big data ayuda a lidiar con rumores falsos, brinda un mejor servicio a las necesidades de los clientes y mantiene la imagen de la empresa. Con las herramientas de análisis de big data, puede analizar las emociones negativas y positivas que ayudan a comprender las necesidades y expectativas de los clientes.
Promueve medidas de ahorro de costes : los costes iniciales de la implementación de Big Data son altos, pero los beneficios y la información valiosa son más de lo que paga. Big Data se puede utilizar para almacenar datos de manera más efectiva.
Hace que los datos estén disponibles : las herramientas modernas en Big Data pueden, en tiempo real, porciones requeridas de datos en cualquier momento en un formato estructurado y fácil de leer.

Sectores donde se utiliza Big Data:

Comercio minorista y comercio electrónico
Servicios financieros
telecomunicaciones

Conclusión

Con esto, podemos concluir que no existe una definición específica de lo que es big data, pero aún así todos estaremos de acuerdo en que una gran cantidad voluminosa de datos es big data. Además, con el tiempo, la importancia del análisis de big data aumenta, ya que ayuda a mejorar el conocimiento y llegar a una conclusión rentable.

Si está interesado en beneficiarse de los grandes datos, el uso de Hadoop seguramente lo ayudará. Ya que es un método que sabe gestionar el big data y hacerlo comprensible.