Big Data es un término que describe el gran volumen de datos que inundan los negocios cada día. Pero NO es la cantidad de datos lo que es importante, lo que importa con el Big Data es lo que las organizaciones hacen con los datos. Big Data se puede analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos.

Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles.

Volumen: La cantidad de datos. Mientras que el volumen indica más datos, la naturaleza granular de los datos es única. Los big data requieren procesar altos volúmenes de datos Hadoop no estructurados y de baja densidad; es decir, datos de valor desconocido, como fuentes de datos de Twitter, flujos de clics en una página web y una aplicación móvil, tráfico de red, equipos con sensores que capturan datos a la velocidad de la luz, y mucho más. Es la tarea de los big data convertir estos datos Hadoop en información valiosa. Para algunas organizaciones, puede significar decenas de terabytes; para otras, cientos de petabytes.

Variedad: Nuevos tipos de datos no estructurados. Los tipos de datos no estructurados o semiestructurados, como texto, audio y video, requieren un procesamiento adicional para extraer el significado y los metadatos de respaldo. Una vez comprendidos, los datos no estructurados tienen muchos de los mismos requisitos que los datos estructurados, como resumen, linaje, auditabilidad y privacidad. Surgen complejidades adicionales cuando los datos de una fuente conocida cambian sin previo aviso. Los cambios de esquema frecuentes o en tiempo real son una carga enorme para los entornos de transacción y análisis.

Velocidad: El ritmo en que se reciben los datos y, quizás, se ponen en práctica. Normalmente, los datos de velocidad más alta fluyen directamente a la memoria en lugar de escribirse en el disco. Algunas aplicaciones tienen ramificaciones de estado y seguridad que requieren evaluación y acción en tiempo real. Otros productos inteligentes funcionan en tiempo real o prácticamente en tiempo real. Por ejemplo, las aplicaciones de comercio electrónico para los consumidores buscan combinar la ubicación del dispositivo móvil y las preferencias personales para hacer ofertas de marketing de tiempo limitado. En términos operativos, las experiencias de aplicaciones móviles tienen una mayor cantidad de usuarios, un mayor tráfico de red y la expectativa de respuestas inmediatas.

Valor: Los datos tienen un valor intrínseco, pero debe ser descubierto. Hay una variedad de técnicas cuantitativas y de investigación para extraer el valor de los datos; desde descubrir una preferencia u opinión del consumidor a realizar una oferta importante por ubicación o identificar una pieza del equipo que está a punto de fallar. Por el avance tecnológico es que el costo del cálculo y del almacenamiento de datos ha disminuido considerablemente, lo que proporciona una infinidad de datos desde los cuales se lleva a cabo una comparación entre el análisis estadístico de todos los datos con las muestras anteriores. El avance tecnológico hace que sea posible tomar decisiones mucho más precisas y adecuadas. Sin embargo, encontrar el valor también requiere nuevos procesos de descubrimiento que involucran a analistas, usuarios empresariales y ejecutivos inteligentes y perspicaces. El desafío real de los big data es humano y tiene que ver con aprender a hacer las preguntas correctas, reconocer patrones, formular hipótesis informadas y predecir comportamientos.

¿Por qué es tan importante el Big Data?

Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible. La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente. También les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que los problemas acaben con sus beneficios o su reputación. El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices.

Las empresas con más éxito con Big Data consiguen valor de las siguientes formas:

  • Reducción de costos. Las grandes tecnologías de datos, como Hadoop y el análisis basado en la nube, aportan importantes ventajas en términos de costes cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, además de identificar maneras más eficientes de hacer negocios.
  • Más rápido, mejor toma de decisiones. Con la velocidad de Hadoop y la analítica en memoria, combinada con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información inmediatamente y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.
  • Nuevos productos y servicios. Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y la satisfacción a través de análisis viene el poder de dar a los clientes lo que quieren. Con la analítica de Big Data, más empresas están creando nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.

Fuente: PowerData - Oracle