¿Que es el Big Data analytics y porqué lo necesito para mi negocio?

¿Que es el Big Data analytics y porqué lo necesito para mi negocio? Big data se define principalmente por el volumen de un conjunto de datos. Los grandes conjuntos de datos son generalmente enormes (se miden en decenas de terabytes) y, a veces, cruzan el umbral de petabytes.

El término big data estaba precedido por bases de datos muy grandes (VLDB) que se gestionaban utilizando sistemas de gestión de bases de datos (DBMS). Hoy en día, el big data se divide en tres categorías de conjuntos de datos: estructurado, no estructurado y semiestructurado.

Los conjuntos de datos estructurados se componen de datos que pueden utilizarse en su forma original para obtener resultados. Los ejemplos incluyen datos relacionales, como los registros salariales de los empleados. La mayoría de las computadoras y aplicaciones modernas están programadas para generar datos estructurados en formatos preestablecidos para que sea más fácil de procesar.

Conjuntos de datosLos conjuntos de datos no estructurados , por otro lado, no tienen el formato y la alineación adecuados. Los ejemplos incluyen textos humanos, resultados de búsqueda de Google, etc. Estas colecciones aleatorias de conjuntos de datos requieren más poder de procesamiento y tiempo para la conversión en conjuntos de datos estructurados, de modo que puedan ayudar a obtener resultados tangibles. Los conjuntos de datos semiestructurados son una combinación de ambos. Datos estructurados y no estructurados. Estos conjuntos de datos pueden tener una estructura adecuada y, sin embargo, carecer de elementos definitorios para la clasificación y el procesamiento. Los ejemplos incluyen RFID y datos XML.

Los conjuntos de datos semiestructurados son una combinación de datos estructurados y no estructurados. Estos conjuntos de datos pueden tener una estructura adecuada y, sin embargo, carecer de elementos definitorios para su clasificación y procesamiento. Los ejemplos incluyen RFID y datos XML.

El procesamiento de big data requiere una configuración particular de máquinas físicas y virtuales para obtener resultados. El procesamiento se realiza simultáneamente para lograr resultados lo más rápido posible. En estos días, las técnicas de procesamiento de datos grandes también incluyen la computación en la nube y la inteligencia artificial . Estas tecnologías ayudan a reducir las entradas y la supervisión manuales al automatizar muchos procesos y tareas.

La naturaleza evolutiva de los grandes datos ha hecho que sea difícil darle una definición comúnmente aceptada. Los conjuntos de datos se envían al estado de big data según las tecnologías y herramientas necesarias para su procesamiento.

Análisis de big data – Tecnologías y herramientas

Análisis de big data-Tecnologías y herramientasEl análisis de Big Data es el proceso de extracción de información útil mediante el análisis de diferentes tipos de grandes conjuntos de datos. El análisis de Big Data se utiliza para descubrir patrones ocultos, tendencias del mercado y preferencias de los consumidores, en beneficio de la toma de decisiones organizativas. Hay varios pasos y tecnologías involucradas en el análisis de big data.

Adquisición de datos

La adquisición de datos tiene dos componentes: identificación y recopilación de big data. La identificación de big data se realiza analizando los dos formatos naturales de los datos nacidos digital y analógico.

Datos digitales de nacimiento

Es la información que se ha capturado a través de un medio digital, por ejemplo, una aplicación de computadora o teléfono inteligente, etc. Este tipo de datos tiene un rango cada vez más amplio ya que los sistemas siguen recopilando diferentes tipos de información de los usuarios. Los datos digitales de nacimiento son rastreables y pueden proporcionar información empresarial tanto demográfica como personal. Los ejemplos incluyen cookies, analítica web y rastreo de GPS.

Datos analógicos de nacimiento

Cuando la información se presenta en forma de imágenes, videos y otros formatos similares relacionados con elementos físicos de nuestro mundo, se denomina como datos analógicos. Estos datos requieren la conversión a formato digital mediante el uso de sensores, como cámaras, grabaciones de voz, asistentes digitales, etc. El creciente alcance de la tecnología también ha elevado la velocidad a la que los datos analógicos tradicionalmente se están convirtiendo o capturando a través de medios digitales.

El segundo paso en el proceso de adquisición de datos es la recopilación y el almacenamiento de conjuntos de datos identificados como big data. Dado que las técnicas de DBMS arcaicas eran inadecuadas para administrar big data, se utiliza un nuevo método para recopilar y almacenar big data. El proceso se llama MAD – magnético, ágil y profundo. Dado que la gestión de big data requiere una cantidad significativa de capacidad de procesamiento y almacenamiento, la creación de dichos sistemas está fuera del alcance de la mayoría de las entidades que dependen del análisis de big data. Por lo tanto, las soluciones más comunes para el procesamiento de big data hoy se basan en dos principios: el almacenamiento distribuido y el procesamiento paralelo masivo, también conocido como MPP. La mayoría de las plataformas de alto nivel de Hadoop y los dispositivos especiales utilizan configuraciones de MPP en su sistema.

Bases de datos no relacionales

Las bases de datos que almacenan estos conjuntos de datos masivos también han evolucionado en cómo y dónde se almacenan los datos. JavaScript Object Notation o JSON es el protocolo preferido para guardar big data en la actualidad. Usando JSON, las tareas se pueden escribir en la capa de aplicación y permiten mejores funcionalidades multiplataforma. De este modo se habilita, el desarrollo ágil de soluciones de datos escalables y flexibles para los desarrolladores. Muchas empresas lo utilizan como reemplazo de XML como una forma de transmitir datos estructurados entre el servidor y la aplicación web.

Sistemas de base de datos en memoria

Sistemas de base de datos en memoriaEstos sistemas de almacenamiento de bases de datos están diseñados para superar uno de los principales obstáculos en el procesamiento de big data: el tiempo que toman las bases de datos tradicionales para acceder y procesar información. Los sistemas IMDB almacenan los datos en la RAM de los servidores de big data, por lo tanto, reduciendo drásticamente la brecha de E / S de almacenamiento. Apache Spark es un ejemplo de sistemas IMDB. VoltDB, NuoDB e IBM solidDB son algunos ejemplos más de lo mismo.

Sistemas híbridos de almacenamiento y procesamiento de datos – Apache Hadoop

Apache Hadoop es un sistema híbrido de almacenamiento y procesamiento de datos que proporciona escalabilidad y velocidad a costos razonables para empresas medianas y pequeñas. Utiliza un Sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS) para almacenar archivos grandes en múltiples sistemas conocidos como nodos de clúster. Hadoop tiene un mecanismo de replicación para garantizar un funcionamiento sin problemas incluso durante instancias de fallas de nodos individuales. Hadoop utiliza la programación paralela MapReduce de Google como su núcleo. El nombre se origina a partir de ‘Mapeo’ y ‘Reducción’ de lenguajes de programación funcionales en su algoritmo para el procesamiento de big data. MapReduce se basa en la premisa de aumentar el número de nodos funcionales en lugar de aumentar la potencia de procesamiento de nodos individuales. Además, Hadoop puede ejecutarse utilizando hardware fácilmente disponible que ha acelerado su desarrollo y popularidad, significativamente.

Minería de datos

Es un concepto reciente que se basa en el análisis contextual de grandes conjuntos de datos para descubrir la relación entre elementos de datos separados. El objetivo es utilizar un único conjunto de datos para diferentes propósitos por diferentes usuarios. La minería de datos se puede utilizar para reducir costos y aumentar los ingresos.

Los 10 sectores principales que utilizan el análisis de big data

Big Data está encontrando uso en casi todas las industrias hoy en día. Aquí hay una lista de los segmentos principales que usan big data para darle una idea de su aplicación y alcance.

Banca y valores

Banca y valores: para monitorear los mercados financieros a través de monitores de actividad de red y procesadores de lenguaje natural para reducir transacciones fraudulentas. Las Comisiones de intercambio o las Comisiones de negociación están utilizando el análisis de big data para garantizar que no se realicen transacciones ilegales al monitorear el mercado de valores.

Comunicaciones y medios

Comunicaciones y medios: para el reportaje en tiempo real de eventos en todo el mundo en varias plataformas (móvil, web y TV), simultáneamente. La industria de la música, un segmento de los medios de comunicación, está utilizando big data para controlar las últimas tendencias que finalmente utilizan los programas de autoajuste para generar melodías pegadizas.

Deportes: Comprender los patrones de audiencia de diferentes eventos en regiones específicas y también monitorear el desempeño de jugadores individuales y equipos por análisis. Los eventos deportivos como la Copa Mundial de Cricket, la Copa Mundial de la FIFA y Wimbledon hacen un uso especial del análisis de big data.

Atención médica: para recopilar datos de salud pública para respuestas más rápidas a problemas de salud individuales e identificar la propagación global de nuevas cepas de virus como el ébola. Los ministerios de salud de diferentes países incorporan herramientas analíticas de big data para hacer un uso adecuado de los datos recopilados después del censo y las encuestas.

Educación: Actualizar y actualizar la literatura prescrita para una variedad de campos que están experimentando un rápido desarrollo. Las universidades de todo el mundo lo utilizan para supervisar y realizar un seguimiento del rendimiento de sus estudiantes y facultades y para hacer un mapa del interés de los estudiantes en diferentes temas a través de la asistencia.

Fabricación: aumentar la productividad mediante el uso de big data para mejorar la gestión de la cadena de suministro. Las empresas manufactureras utilizan estas herramientas analíticas para asegurarse de que están asignando los recursos de producción de una manera óptima que produce el máximo beneficio.

Seguros: para todo, desde el desarrollo de nuevos productos hasta el manejo de reclamos a través de análisis predictivos. Las compañías de seguros utilizan big data empresarial para realizar un seguimiento del esquema de la política que es la más demandada y genera la mayor cantidad de ingresos.

Comercio de consumo: Para predecir y gestionar los requisitos de personal e inventario. Las empresas comerciales del consumidor lo utilizan para hacer crecer su comercio al proporcionar tarjetas de fidelidad y hacer un seguimiento de ellas.

Transporte: para una mejor planificación de rutas, control y gestión del tráfico, y logística. Esto está incorporado principalmente por los gobiernos para evitar la congestión del tráfico en un solo lugar.

Energia

Energía: Al introducir medidores inteligentes para reducir las fugas eléctricas y ayudar a los usuarios a administrar su consumo de energía. Los centros de despacho de carga están utilizando el análisis de big data para monitorear los patrones de carga y discernir las diferencias entre las tendencias de consumo de energía basadas en diferentes parámetros y como una forma de incorporar el ahorro de luz diurna.

8 maneras en que puede hacer crecer su negocio con la ciencia de datos

Hoy en día, el advenimiento de Internet of Things y el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial han simplificado la implementación de soluciones de big data en la medida en que incluso las empresas de mediana a pequeña escala se benefician de ella. Y como la lista de los 10 principales está compuesta por sectores que están asociados directa o indirectamente con varias empresas, el imperativo de esta tecnología aumenta aún más. Con el análisis de big data, las empresas pueden tomar decisiones informadas y mejorar su eficiencia operativa de varias maneras.
Por ejemplo, utilizando el análisis de big data, las empresas pueden tomar decisiones informadas y mejorar su eficiencia operativa de varias maneras. P.ej

  • Utilizar los datos de la empresa para identificar la necesidad de mejorar las políticas y los procesos existentes.
  • Utilizar los datos de los clientes disponibles con la empresa, como las redes sociales, la información crediticia y la investigación interna o externa del consumidor, para mejorar o desarrollar nuevos productos y servicios.
    Implementando la ciencia de datos para su negocio –

Permite a la administración tomar mejores decisiones

El análisis de Big Data actúa como un asesor confiable para la planificación estratégica de una organización. Ayuda a su administración y al personal a mejorar sus habilidades analíticas y, por lo tanto, a mejorar sus habilidades generales de toma de decisiones. La medición, el registro y el seguimiento de las métricas de rendimiento permiten a la administración superior establecer nuevos objetivos.

Tomar mejores decisiones

Ayuda a identificar tendencias para seguir siendo competitivos

Como se mencionó anteriormente en este post, uno de los principales objetivos de análisis de datos es determinar patrones dentro de grandes conjuntos de datos. Esto es particularmente útil para identificar tendencias de mercados nuevos y emergentes. Una vez identificadas, estas tendencias podrían convertirse en la clave para obtener una ventaja competitiva al introducir nuevos productos y servicios.

Aumenta la eficiencia y el compromiso del personal en el manejo de las tareas y los problemas principales

Al concienciar a los empleados sobre los beneficios de usar el producto analítico de la organización, la ciencia de datos puede hacerlos más eficientes en sus trabajos. Al trabajar con un mayor conocimiento de los objetivos de la empresa, estos empleados podrán impulsar más acciones hacia las tareas y problemas centrales en cada etapa. Por lo tanto, mejorar la eficiencia operativa general de su negocio.

Identifica y actúa en función de las oportunidades.

Actuar en funcion de oportunidadesLa ciencia de datos se trata de buscar constantemente áreas de mejora en el funcionamiento de la organización. Al descubrir inconsistencias en los procesos organizacionales y los sistemas analíticos existentes, los científicos de datos pueden introducir nuevas formas de hacer las cosas. Esto, a su vez, puede impulsar la innovación y permitir el desarrollo de nuevos productos, abriendo vías rentables para su empresa.

Promueve planes de acción basados ​​en datos de bajo riesgo

El análisis de Big Data ha hecho posible que las empresas grandes y pequeñas realicen acciones basadas en pruebas cuantificables y basadas en datos. Dicha estrategia puede salvar a una empresa de tareas innecesarias y, a veces, anticipar riesgos.

Valida las decisiones

Además de permitir que su empresa base las decisiones en los datos, el análisis también le ayuda a probar estas decisiones mediante la introducción de factores variables, para verificar la flexibilidad y la escalabilidad. Al utilizar las soluciones de data data y big data, puede introducir cambios favorables en la estructura y el funcionamiento de su organización.

Ayuda a seleccionar el público objetivo

Uno de los elementos clave de valor del análisis de big data es cómo puede configurar los datos de los clientes para proporcionar una mejor visión de las preferencias y expectativas de los consumidores. Un análisis más profundo de los datos de los clientes puede ayudar a las compañías a identificar y dirigirse a la audiencia con la mayor precisión utilizando productos y servicios a medida.

Facilita el reclutamiento sensato de talento

Los departamentos de recursos humanos trabajan constantemente en las empresas para encontrar el talento que se ajuste a los criterios prescritos. Big Data ha simplificado su tarea al proporcionar perfiles completos de datos sobre personas mediante la fusión de redes sociales, perfiles corporativos y bases de datos de búsqueda de empleo. Ahora su Departamento de Recursos Humanos puede procesar los CV mucho más rápido y reclutar el talento adecuado de forma rápida y sin compromisos.

Reclutamiento de talento

Conclusión

El mundo se está moviendo hacia un futuro más conectado, y las soluciones de big data jugarán un papel importante en la automatización y el desarrollo de las tecnologías de inteligencia artificial. Compañías como Google ya están utilizando los procesos de Machine Learning para una mayor precisión en la prestación de sus servicios. A medida que las tecnologías en todo el mundo se vuelven más sincrónicas e interoperables, los grandes datos se convertirán en el núcleo que los conecta. Por lo tanto, las empresas que utilizan soluciones de big data deben mantenerse al día con su naturaleza evolutiva, mientras que las que aún están renuentes a invertir deben repensar sus políticas organizacionales. Hay algunos consejos que pueden ser útiles para aprovechar al máximo su inversión en big data.

Exija una propuesta de valor de big data invirtiendo en tecnologías adecuadas para capturar y almacenar datos. Si no tiene los datos, entonces no tiene los beneficios. Las herramientas de descubrimiento de datos pueden ayudarlo a desenterrar big data que sea relevante para su negocio.
Utilice Big Data para mejorar e innovar sus aplicaciones y servicios.
Organice la capacitación en toda la organización para acostumbrar a su personal a las soluciones de big data y su uso.
Interactúe y colabore con usuarios de big data de campos asociados de negocios para obtener más beneficios y reducir los costos de uso.
Evite la gestión de grandes volúmenes de datos y manténgase abierto a la integración con infraestructuras empresariales compartidas.
Si se cambia a una nueva plataforma de datos, elija aquellas que tengan un sistema de soporte especial para big data, como el procesamiento en memoria, MapReduce, etc.
Desarrolle una estrategia tecnológica para los datos de su organización y diseñe un plan para capturarlos y procesarlos a largo plazo.
Planifique las finanzas para el almacenamiento y el procesamiento de su big data también.
Además, el big data también está resonando en las agencias gubernamentales y del sector público, lo que es una buena señal para las empresas de todo el mundo, ya que ayudará a profundizar la colaboración público-privada en una variedad de campos.

Leer también: Beneficios principales del Big Data ; Porqué es tan importante el análisis del Big Data

Angel Eulises Ortiz

Angel Eulises Ortiz

Consultor en Marketing Digital at HostDime Latinoamérica
Convencido del potencial de la tecnología para cerrar brechas, para acercar el mundo y encontrar soluciones, para masificar el conocimiento y permitir que la red sea realmente una camino de doble vía.
Angel Eulises Ortiz

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