Big Data es más que una gran acumulación de datos, bien implementada, se convierte en una poderosa herramienta para generar insights y dotar de ventajas competitivas al negocio.
2.5 x 10^18 bytes (2.500.000.000.000.000.000) o 2.5 exabytes (EB) es la cantidad de datos que a finales de 2022 se generaban en promedio por día a nivel mundial, según G2 Inc. Esta exorbitante cantidad de datos se relaciona con el Big Data empresarial.
Esta colosal cantidad de información se genera principalmente, por nuestras búsquedas y transacciones en la web, interacciones en redes sociales, compras online, comentarios y todo lo que hacemos en la internet a través de distintos dispositivos inteligentes. Las empresas toman parte en este océano de información y lo procesan vía herramientas de Big Data empresarial.
Se habla de un mercado que alcanzó en 2022 los 271.830 millones de dólares solo en herramientas de análisis de Big Data para las empresas y proyecta una tasa de crecimiento anual promedio no menor al 13.5% hasta el año 2030 según Fortune Business Insights.
La cantidad de datos generados por individuos y empresas en todo el mundo crece a ritmo casi exponencial, al punto que en 2023 generamos 3 veces más datos que en 2019, y según la fuente antes mencionada, a un internauta promedio le tomaría 180 millones de años descargar esa información.
A tales niveles de generación de información las herramientas convencionales de procesamiento se ‘quedan cortas’ dando paso al Big Data corporativo, dedicamos esta entrega a la definición, importancia y retos del Big Data para los negocios.
¿Qué es Big Data?
Como se indicó en la introducción, Big Data es un término asociado a enormes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados y su procesamiento. Aquellos que son tan grandes que las técnicas tradicionales de procesamiento de datos no pueden manejar de manera eficiente.
Este término no sólo se refiere a la cantidad de datos (volumen), sino también a la variedad de tipos de datos y la velocidad a la que estos datos se generan y se procesan. De allí que los expertos hablan de las 3 V’s del Big Data, que se describirán más adelante.
IBM define al Big Data como los conjuntos de datos cuyo volumen y variedad está más allá de la capacidad y alcance de las bases de datos y herramientas relacionales tradicionales, en materia de captura, procesamiento y gestión.
Por su parte, el análisis de Big Data empresarial se refiere al uso de técnicas y herramientas de analítica avanzadas para la gestión de Big Data, o datos grandes y diversos (estructurados o no estructurados) hoy medidos en terabytes, exabytes o zettabytes.
Comparado con la estadística tradicional o el análisis de datos convencional, que a menudo se enfocan en muestras de datos relativamente pequeñas y homogéneas, el Big Data se ocupa de conjuntos de datos extremadamente grandes y heterogéneos.
Además, el Big Data implica una generación y recopilación de datos en tiempo real o casi en tiempo real, que es menos común en el análisis de datos tradicional. Y por ello, requiere de tecnologías y técnicas especializadas para su almacenamiento, procesamiento y análisis, que van más allá de las utilizadas en el análisis de datos tradicional.
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El análisis de Big Data se fundamenta en herramientas como Data Mining para generar insights
Conozca sobre el proceso de minería de datos y su importancia para las empresas
Las tres “Vs” de Big Data
Como se mencionó en el apartado anterior, el Big Data se caracteriza por tres atributos principales: volumen, variedad y velocidad, a veces referidos como las «Tres Vs». SAS reseña cómo el analista Doug Laney, articuló la definición de Big Data con base en estas características:
- Volumen: Big Data implica manejar enormes volúmenes de datos, que pueden ser terabytes (TB) petabytes (PB) o zettabytes (ZB) de información. Este volumen proviene de diversas fuentes como trazas de transacciones comerciales, interacción en redes sociales, sensores tipo IoT, dispositivos digitales inteligentes, entre otros.
- Variedad: Los datos vienen en diferentes formatos, desde datos estructurados (por ejemplo, números, fechas, información en bases de datos SQL) hasta datos no estructurados (como correos electrónicos, imágenes, vídeos, tweets, textos libres, etc.).
- Velocidad: Se refiere a la velocidad con la que los nuevos datos se generan y se mueven hacia el destinatario. En el mundo actual, los datos fluyen casi en tiempo real y deben ser procesados por plataformas y software con capacidad de brindar monitoreo y generar reportes a esa misma velocidad.
Con el desarrollo de nuevas tecnologías, grandes proveedores como Oracle agregan otras dos dimensiones más a esta lista:
- Veracidad: La calidad y precisión de los datos, previendo acciones para minimizar el sesgo producto de errores humanos, problemas de fiabilidad de las fuentes usadas y otras fuentes de distorsión.
5. Valor: La capacidad para convertir datos en valor empresarial y proveer un beneficio medible y ayudar en competitividad y resiliencia a las empresas.
¿Por qué es importante Big Data empresarial?
La importancia del Big Data empresarial radica en cómo se utilizan estos datos. Cuando se analizan correctamente, estos datos masivos pueden revelar patrones, tendencias y asociaciones, especialmente en relación con el comportamiento humano y las interacciones.
Aquí es donde entran en juego los analistas de datos y las herramientas de Big Data los que emplean algoritmos avanzados y sistemas para extraer información valiosa que puede utilizarse para:
- Tomar decisiones mejor informadas
- Mejorar la eficiencia operativa
- Crear experiencias de cliente personalizadas
- Optimizar la eficiencia de equipos como operaciones, logística, marketing.
- Identificar nuevas oportunidades de mercado, entre otras aplicaciones.
A continuación, más detalles sobre los beneficios de Big Data a nivel empresarial:
Potenciando la Toma de Decisiones
IBM reconoce cómo el primer y más importante beneficio de Big Data es su potencial para mejorar la toma de decisiones.
A través de análisis sofisticados, las empresas pueden extraer información valiosa que puede ayudarles a tomar decisiones más informadas.
Esta capacidad puede traducirse en una mayor eficiencia operativa, una mejor comprensión del comportamiento del consumidor, y una mayor capacidad para anticipar las tendencias del mercado.
Impulsando la Innovación
“Los exabytes de big data de hoy abren innumerables oportunidades para capturar conocimientos que impulsan la innovación» .- SAS.
Big Data también puede desempeñar un papel crucial para fomentar la innovación.
Al permitir a las empresas y organizaciones identificar nuevas oportunidades o problemas emergentes, pueden adaptarse y responder de manera más rápida y efectiva.
Una práctica que puede llevar a nuevos productos y servicios, así como a mejoras significativas en los existentes, en la gestión o en los procesos.
Mejorando la Seguridad y el Control de Riesgos
El análisis de Big Data empresarial también puede ser de gran ayuda en la identificación y gestión de riesgos.
Por ejemplo, en el sector financiero y asegurador, las empresas pueden usar Big Data para detectar actividades fraudulentas. En la ciberseguridad, las organizaciones pueden usar Big Data para identificar patrones de comportamiento anormal que pueden indicar un ataque cibernético.
Potenciando la Investigación y el Desarrollo
En el mundo de la investigación y el desarrollo (I+D), Big Data está revolucionando la forma en que se realiza la ciencia.
Los científicos pueden utilizar enormes conjuntos de datos para detectar patrones y correlaciones que podrían haber sido imposibles de ver de otra manera. Algo que puede llevar a descubrimientos revolucionarios en campos como la medicina, la biología, la electrónica o la industria TI.
Promoviendo una sociedad más justa
Harvard Business Review Magazine (HBR) resalta cómo el Big Data también puede desempeñar un papel importante en la promoción de una sociedad más justa. Al identificar patrones en los datos, es posible detectar y abordar problemas sociales como la discriminación y la desigualdad.
Los datos también pueden ser utilizados para mejorar los servicios públicos, la eficiencia en la gestión de programas sociales y agencias gubernamentales, garantizando que sean accesibles y equitativos para todos.
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Desafíos para la implementación del Big Data empresarial
Para que una estrategia de implementación de Big Data empresarial sea efectiva y redunde en beneficios para el negocio deben atenderse una serie de previsiones que van desde el resguardo y la seguridad de los datos, hasta la variedad y fiabilidad de las fuentes de información.
Estos son algunos detalles sobre los puntos de atención para una implementación de Big Data empresarial exitosa:
Almacenamiento de datos
El volumen de datos que generamos cada día es asombroso. Con este crecimiento exponencial, uno de los desafíos más grandes es cómo almacenar todos estos datos. Las empresas necesitan soluciones de almacenamiento (data storage) eficientes y escalables para el resguardo seguro y la recuperación de esta creciente acumulación de información.
Procesamiento de datos
Analytics Vidhya argumenta que no solo es importante almacenar los datos, sino que también deben procesarse de manera eficiente. Este procesamiento implica depurar los datos, categorizarlos y analizarlos para extraer información verdaderamente útil. El desafío radica en cómo lograrlo de manera eficiente a medida que aumenta el volumen y la variedad de datos.
Seguridad de los datos
Con la creciente cantidad y variedad de la información, también surge la necesidad de la seguridad y privacidad. Los ciberataques se han vuelto más frecuentes y sofisticados de manera progresiva y las empresas están en el deber de proteger los datos que almacenan de estos ataques, lo que puede resultar en un desafío considerable dado el volumen y la variedad de información que se manejan y resguardan.
Privacidad de los datos
En la era de la información, la privacidad de los datos es un tema de debate constante.
Las regulaciones de protección de datos están en constante evolución, lo que significa que las empresas deben estar siempre al tanto de estas leyes y asegurarse de que sus prácticas de manejo de datos estén en conformidad.
Calidad de los datos
Asegurar la calidad de los datos es otro desafío significativo. Los datos de baja calidad pueden llevar a decisiones equivocadas y resultados inexactos echando por tierra cualquier implementación de Big Data empresarial.
Por lo tanto, los negocios deben implementar prácticas sólidas de gestión de la calidad de los datos que captan y gestionan.
Escasez de habilidades
El Big Data requiere un conjunto específico de habilidades. La escasez de profesionales capacitados en este campo es un desafío importante. Las empresas deben invertir en formación y educación para desarrollar estas habilidades en sus empleados.
Una de las fases del análisis de Big Data es la recolección de datos
¿Qué es la recolección de datos y por qué es importante para su negocio?
Big Data empresarial - Conclusión
Big Data es más que una simple acumulación de datos, es una valiosa mina de oro para generar insights u hojas de ruta que puede proporcionar ventajas competitivas significativas para las empresas.
Sin embargo, para aprovechar plenamente estos beneficios, los pequeños negocios necesitan tener las herramientas y habilidades adecuadas para recopilar, almacenar, analizar e interpretar eficazmente el Big Data. Aquellos que lo hagan estarán a la vanguardia en la era digital.
En Cidei impulsamos implementaciones de Big Data y analítica de datos para pequeñas y medianas empresas nacionales, desde el diagnóstico y análisis de brechas en la gestión de la información, pasando por el entendimiento y la preparación de las fuentes de información, captura y depuración de data, definición de roles y formación del personal; hasta el diseño de reportes inteligentes y despliegue de resultados.
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