Big Data hace referencia a grandes conjuntos de datos que, por su gran tamaño, no pueden ser procesados por bases de datos y programas tradicionales. En ese sentido, el Big Data no sólo se refiere a los datos sino a las plataformas que los explotan y extraen de ellos contenido útil.
Actualmente, el Big Data tiene una importancia tremenda debido a que proporciona información de valor a muchas empresas. Gracias a los datos, las compañías son capaces de identificar sus fortalezas, oportunidades, debilidades y amenazas, con el fin de sacar provecho a las dos primeras y combatir eficientemente las dos últimas.
El Big Data brinda a las empresas la posibilidad de conocer mejor a sus clientes, a su competencia y el mercado donde operan. Con este compendio informativo, las organizaciones toman decisiones rápidas que les hacen crecer y anticiparse a los problemas para evitarlos.
¿Cómo se alimenta el Big Data?
Al hablar de Big Data es automáticamente se piensa en grandes números de datos. Hasta el momento, no hay una definición precisa sobre el tamaño que debe tener un conjunto de ellos para catalogarse como Big Data.
Sin embargo, los analistas del área plantean que las cantidades de datos que se producen actualmente alcanzan varias unidades de Zettabytes y que dichas cifras son susceptibles de incrementarse en el tiempo.
Sabiendo esto, cabe preguntarse qué tipo de datos se generan y de dónde provienen. En relación a la primera interrogante, es preciso tener en cuenta que existen características que convierten a los datos en macrodatos. Estas son conocidas como las cinco “vs”:
- Volumen: se refiere a la cantidad de datos generados. En este punto es importante determinar cuando el tamaño de éstos representa un reto para su almacenamiento, organización y procesamiento.
- Velocidad: la rapidez con la que se emiten los datos aumenta constantemente y las empresas deben tener la capacidad de analizarlos.
- Variedad: la mayoría de los datos que se generan vienen en distintos formatos como texto, imágenes, videos, audios, estadísticas, etc, lo cual representa un desafío para el Big data a la hora de estructurarlos.
- Veracidad: los datos que se almacenan, organizan y procesan deben ser certeros. Una gran cantidad de datos incorrectos son perjudiciales a la hora de tomar decisiones.
- Valor: es preciso que los conjuntos de datos que se explotan sean de utilidad para las empresas.
Respecto a la segunda pregunta, la procedencia de los datos es múltiple y eso explica su variedad. Los macrodatos pueden provenir de navegación en la web, interacción en las redes sociales, Internet de las cosas, correos electrónicos, servicios de mensajería, transacciones monetarias y datos oficiales presentados por instituciones públicas o privadas.
Los datos generados por esas fuentes pueden ser estructurados, semiestructurados y no estructurados, lo cual representa distintos niveles de dificultad al momento de organizarlos.
¿Cuáles son las aplicaciones reales del Big Data?
Son muchas las empresas, instituciones y organizaciones que se valen del Big Data para optimizar su operatividad. Algunas de las áreas en las que esta tecnología se aplica son:
Salud: al predecir el comportamiento o decodificar de enfermedades, el Big Data puede ayudar a prevenir padecimientos, hacer diagnósticos a tiempo, recetar tratamientos adecuados, evitar malas praxis, brindar atención a grupos vulnerables, etc. El Big Data es una herramienta de suma utilidad para mejorar la atención médica.
Política: los datos proporcionan a los partidos políticos información de valor sobre los votantes. El sexo, las emociones, gustos, preferencias sexuales, creencias religiosas y muchos aspectos del electorado se toman en cuenta al construir estrategias de campaña y gestión política.
Seguridad: los conjuntos de datos confiables que se almacenan, analizan y organizan con el Big Data son usados para prevenir ataques cibernéticos, ubicar delincuentes, predecir patrones de delitos y evitar ataques de criminales.
Marketing: las empresas utilizan grandes conjuntos de datos para conocer las necesidades y preferencias de sus clientes. Esta información les permite brindar atención personalizada, mejorar productos o servicios y hallar nuevas oportunidades de negocio para crecer.
Deportes: existen dispositivos capaces de registrar el pulso, la distancia recorrida, las calorías quemadas y muchos otros datos sobre los atletas. La correcta utilización de esta información puede usarse para diseñar una estrategia orientada a mejorar el rendimiento de los deportistas.
Tecnología: los datos masivos también contribuyen a mejorar el funcionamiento de muchos dispositivos. Por ejemplo, artefactos con tecnología biométrica, automóviles inteligentes y robots.
Desafíos del Big data
El Big Data se encuentra en constante evolución y su uso se incrementa, debido a la influencia que puede tener sobre mercados y empresas. Este crecimiento involucra una serie de retos que deben asumir las empresas que usan el Big Data para funcionar eficientemente.
Uno de ellos es el uso adecuado y el mantenimiento de las plataformas que procesan los datos. En ese sentido, es necesario que los proyectos de Big Data posean escalabilidad. Las plataformas deben estar en capacidad de continuar el análisis de datos, aun cuando la generación de éstos se incremente. Asimismo, las compañías deben estar en condiciones de asumir los costos de dichos proyectos y garantizar la seguridad de los datos.
Sin embargo, los requerimientos no sólo son de naturaleza técnica. Para el buen funcionamiento del Big Data se necesita talento humano capaz de hacer análisis correctos y sacar provecho de los datos. Además, es importante que el personal de las empresas tenga conocimientos sobre esta tecnología.
El Big Data ofrece un futuro prometedor para las empresas e instituciones que sepan explotarlo. El manejo de macrodatos provocará cambios en sectores como la economía, la educación, la salud y la política. Se consolida un nuevo paradigma.
