27 Jun Qué es y para qué sirve el Big Data

Qué es y para qué sirve el Big Data

Seguramente has oído hablar del término Big Data y no hayas entendido muy bien qué es o para qué sirve, aunque lo que sí sabemos es que está revolucionando sectores como el empresarial y el digital. 

Pues bien, cuando se habla de Big Data, se está haciendo referencia a un volumen grandísimo de datos tanto estructurados como no estructurados. Al ser volúmenes y cantidades  tan complejas, ninguna herramienta tradicional de administración de datos ha sido capaz de almacenar ni procesar de manera eficiente y eficaz dicho volumen.

Millones de dispositivos comparten información en internet, y las estimaciones sobre esta cifra son cada vez más elevadas, por lo que dentro de todo este cóctel de datos, es el Big Data el encargado de analizarlos para convertirlos en información útil que está transformando el mundo.

¿Cómo funciona el Big Data?

Al ser tan complejo, se necesitan sistemas que sean capaces de procesar todas sus diferencias tanto estructurales como semánticas. Para lo que se requieren, bases de datos NoSQL especializadas, capaces de almacenar los datos de la mejor manera posible para que no suponga un cumplimiento estricto de un modelo en particular. Lo que hará posible y nos proporcionará flexibilidad para estudiar numerosas fuentes de información diferentes, y poder obtener una visión más global de qué está sucediendo, cómo poder actuar y en qué momento.

Cuando se recoge, procesa y analiza Big Data, puede hablarse de datos operativos o datos analíticos. 

Los sistemas operativos, se encargan de gestionar lotes de datos amplios a través de muchos servidores. Dentro de éstos, podría incluirse entradas de datos de clientes o compras, e inventarios.

Los sistemas analíticos, se encargan de procesar análisis de datos más complejos y nos dan información para la toma de decisiones.

¿Para qué sirve el Big Data?

Cada vez que accedemos a una página web, independientemente desde que dispositivo lo hagamos, estamos facilitando una serie de datos que se van a ir almacenando y que sirve a las empresas para conocer más sobre nosotros como pueden ser ejemplos de ello, si somos visitantes habituales, a qué sitios webs accedemos, y cómo lo hacemos.
Pero no solo estamos expuestos cuando nos conectamos en internet, si no que a través de la geolocalización de nuestros dispositivos, las redes wifi etc., pueden ser otros puntos de acceso de recopilación de datos.
Esto es algo que la mayoría de los usuarios pasa por alto y que las empresas aprovechan para conseguir nuevas oportunidades de negocio. Les permite conocer muy en profundidad a sus clientes, conociendo también sus necesidades, gustos, preferencias, y manera de actuar frente a sus productos o servicios.
Por lo que cada vez son más variados los sectores de empresas que se unen y recurren a esta técnica.

Ventajas

• Aumenta la eficiencia y productividad debido a que las herramientas procesan los datos de una manera más rápida, facilitando a los empleados su trabajo.
• Reduce costes, ya que el aumento de productividad puede conllevar al ahorro en costes y mejoras de la rentabilidad.
• Puede ayudar a mejorar la toma de decisiones.
• Facilita la detección de posibles fraudes y desviaciones.
• Perfecciona la atención que se le da al consumidor y la experiencia que se le proporciona al usuario.
• Aumento en la velocidad de comercialización.

Tipos de datos en Big Data

1 Datos estructurados

Son todos aquellos datos que se pueden almacenar, acceder y procesar en un formato fijo.

Este tipo de datos representa un 20% de los datos disponibles y suelen ser números, grupos de palabras y fechas. Los más comunes y que se pueden almacenar en bases de datos.

2 Datos no estructurados

No siguen un formato concreto. Son tal y cómo fueron recogidos, tienen su forma original. Este tipo de datos representa un 80% de los datos disponibles.
Al no tener un formato concreto, no se pueden almacenar de manera habitual. Serían archivos PDF, emails, PowerPoint etc.

3 Datos semiestructurados

Estarían en medio de los dos tipos de datos mencionados anteriormente. No tienen una estructura establecida como para poder clasificarlos pero contienen etiquetas u otro tipo de marcadores para separar elementos y cumplir categorías de registros y campos. estos serían HTML, archivos comprimidos etc.

Desafíos e el mundo del Big Data

La mayoría de empresas que deciden iniciar procesos y proyectos de Big Data, se quedan en los primeros pasos. Y no son conscientes de la importancia y del valor que puede tener.

Un motivo principal de ello es la falta de comprensión y formación en el ámbito. Ya que la mayoría no tiene equipos equipados o empleados no especialistas en este campo, que no sepan cómo procesar ni almacenar los datos.

Otro desafío es saber cómo almacenar de la mejor manera posible estos datos. Ya que los datos van aumentando cada vez más y esto lo va a ir haciendo más difícil y complejo de procesar.

El tipo de herramientas escogidas para el análisis y almacenamiento de estos datos, también podría suponer un desafío ya que si no se elige la correcta, se podría perder dinero, y tiempo invertido.