21 de Abril

¿Qué es el Big data y por qué es tan importante?

Universitat Carlemany

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El término big data se utiliza en la actualidad para describir las grandes cantidades de datos que manejan las empresas, sin importar si esos datos son estructurados o no. No obstante, es mucho más importante qué hacen las empresas con esos datos que la cantidad de los que se disponen. Por ejemplo, las grandes cantidades de datos se pueden estudiar y analizar para conseguir la información de forma que se pueda tomar decisiones informadas.

El uso adecuado del big data puede permitir aplicarlo a muchas funciones diferentes, como por ejemplo, el rastreo de enfermedades. Con este tipo de análisis de datos las empresas y organizaciones pueden encontrar un gran beneficio. Es más, una empresa puede recopilar sus datos de fuentes muy diversas y analizarlos para conseguir, entre otras cosas, las siguientes:

  • Reducir los costes que debe asumir la empresa.
  • Realizar las distintas operaciones empresariales.
  • Desarrollar nuevos productos y servicios de forma mucho más eficiente
  • Tomar decisiones más adecuadas.

Ahora bien, ¿qué es el big data?

Se podría indicar que el big data es conjunto de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados que las empresas recopilan para buscar información acerca de algún tema y que se pueden utilizar para el machine learning, para realizar modelos predictivos y otras cuestiones analíticas.

Cuando el big data se combina con los datos analizados correctamente puede ayudar, no solo a encontrar problemas, sino también a encontrar soluciones que permitan a la empresa a mejorar sus procesos. Eso sí, es necesario tenerlo en cuenta, estas grandes cantidades de datos son de utilidad siempre y cuando las medidas que garanticen su integridad se implementen.

¿Por qué es importante el big data?

Las empresas utilizan el big data de múltiples formas, siempre para mejorar las operaciones, ofrecer un mejor servicio al cliente, crear campañas de marketing personalizadas y segmentadas en base a las preferencias específicas de los clientes y, en resumen, con miras a aumentar la rentabilidad. Estas empresas tienen una ventaja competitiva sobre las que no lo hacen, puesto que gracias a esos datos tienen la posibilidad de tomar decisiones empresariales más rápidas y disponiendo de mejor información.

Por ejemplo, puede dar a las empresas información relevante sobre sus clientes. Esta información las puede usar para perfeccionar y afinar las campañas de marketing, de modo que haya una mejor interacción y una mayor tasa de conversión.

¿Quién lo usa?

En el sector de la investigación médica se hace uso de esos datos, por ejemplo, para poder encontrar cuáles son los factores de riesgo de las enfermedades y patologías. Además, los datos de las historias o redes sociales pueden proporcionar mucha información sobre posibles riesgos para la salud.

En el sector de la energía el big data también es muy útil. Por ejemplo, todos los datos que se recogen sirven a petroleras y empresas de gas para encontrar los mejores sitios para hacer perforaciones. Pero también les permite supervisar cualquier actividad de oleoductos o gasoductos.

Por otro lado, las empresas de servicios lo usan para asegurarse del buen funcionamiento de las redes de electricidad, mientras que aquellas que ofrecen servicios relacionados con las finanzas hacen uso de estos datos para gestión y análisis de riesgos del mercado. Igualmente, el sector del transporte confía la gestión de las cadenas de suministro y la optimización de las rutas al big data. Y naturalmente, no se puede olvidar a los gobiernos, que usan esta tecnología para prevenir la delincuencia o crear ciudades inteligentes.

Usos más concretos de esta tecnología

Como ya se ha mencionado anteriormente, los datos recogidos proceden de fuentes diversas, como pueden ser bases de datos, historiales médicos, registros de clicks en internet, apps, redes sociales o repositorios distintos.

En el caso de utilizar datos de clientes, se pueden realizar analíticas como las que se mencionan a continuación:

  • Análisis comparativos en los que se incluye la evaluación de las métricas que indican cómo se comportan los usuarios. Así mismo, se observa la interacción de los clientes en tiempo real con la marca.
  • Evaluación del sentimiento del cliente y su satisfacción. En este sentido, gracias al big data se puede recoger información de cómo se sienten los usuarios con una marca o producto. Con estos datos, las empresas pueden mejorar mucho tanto sus productos como sus servicios.
  • Escuchar al usuario en Social Media. Usando bien este medio, puede ser una fuente de información fantástica para saber qué dicen los usuarios sobre la marca, incluso mucho mejor que una encuesta. Los datos que se recogen aquí se pueden utilizar para conocer bien cuál es el público objetivo en base a cómo se comporta el usuario respecto a temas concretos.

¿A qué retos se enfrenta?

En la actualidad, el big data es una tecnología que mejora cada día. Es por esto que debe enfrentarse a varios desafíos en un futuro próximo. Sin contar con la capacidad de procesamiento de una cantidad tan grande de datos y de su coste, se hace necesario el diseño de una arquitectura.

Es importante que estos sistemas se adapten a lo que necesitan las empresas, y no todas requieren lo mismo. Además de equipos y aplicaciones, es necesario contar con profesionales con habilidades específicas. Esto se puede solucionar utilizando un buen software, pero los responsables deben vigilar cómo se ejecuta este en la nube. Y, además, suele ser difícil para las empresas migrar los datos locales y el procesamiento a la nube.

Otro de los retos es el de lograr que estos sistemas que hoy parecen difíciles de conseguir, sean completamente accesibles para analistas. Para ello, para que los analistas encuentren los mejores datos, se trabaja en crear catálogos con funciones de gestión de metadatos.