Big data es una materia especializada en la recolección, el almacenamiento y el análisis de datos masivos o macrodatos a partir de herramientas analíticas especialmente creadas para tal fin.
Existen algunos atributos principales que determinan cuándo un conjunto de datos es big data y cuándo no, a saber:
- Volumen
- Variedad
- Velocidad
- Variabilidad
- Veracidad
- Valor
- Visualización
Estas características se denominan las 7 V del big data y son fundamentales a la hora de definirlo. Para más información, ingresar en la nota “Las 7 V del Big Data”.
Tipos de datos que puede componer un big data
El desarrollo tecnológico y el advenimiento de nuevos procesos de producción de información ha permitido la evolución del carácter de los datos que circulan. En este sentido, existen muchos tipos de datos que pueden ser considerados big data y que se agrupan según su fuente y su estructura.
Según el estudio “Introducción a la clasificación y la arquitectura de big data” de una consultora de IBM, los datos pueden ser de cinco tipos:
- Web y redes sociales: datos que se obtienen de transacciones web y de redes sociales como pueden ser Facebook, Instagram, Twitter, Linkedin, Pinterest, etc.
- Datos de grandes transacciones: registros de facturación, telecomunicaciones, datos empresariales de clientes alojados en CRM, inventario de ventas, etc. Pueden ser datos estructurados y semi estructurados.
- Máquina a Máquina (M2M): datos provenientes de la conexión entre una máquina y otros dispositivos que pueden captar grandes volúmenes de información. Un ejemplo pueden ser las compañías de servicios públicos como agua o gas a partir de medidores.
- Biométricas: datos personales y de rasgos físicos, fisiológicos o conductuales que se extraen a través de tecnología de escaneo de huellas digitales, de reconocimiento facial o de retina, genética, etc.
- Generados por seres humanos: datos generados por toda persona y que se refieren a llamadas telefónicas, mensaje de textos, correos electrónicos, historial médico, compras, etc.
Datos según estructura:
- Datos no estructurados: son datos binarios que no tienen una estructura definida ni identificable y que, por tal, resulta mucho más complejo su procesamiento. Este conglomerado masivo de datos puede incluir pdfs, imágenes, audios, videos, etc.
- Datos semiestructurados: son aquellos datos que no están perfectamente estructurados pero si están bien definidos, por lo que su procesamiento no podrá resolverse de manera estándar. Estos datos poseen sus propios metadatos que definen las relaciones entre ellos y pueden ser aceptados bajo convención. Algunos ejemplos son HTML, JSON o XML.
- Datos estructurados: son datos bien definidos y ordenados en cuanto a su tamaño, longitud y formato, de manera que resulta más ágil y sencillo su procesamiento. Ejemplos: bases de datos, tablas, gráficos, etc.
Una vez clasificados los tipos de datos, se puede entender su funcionamiento y realizar el análisis masivo de datos de manera efectiva.
¿Por qué el Big Data es tan importante?
Los datos son imprescindibles en cualquier modelo de negocio dado que dan respuesta a una multiplicidad de cuestiones que los directivos de compañías desconocen y que pueden potenciar. La recopilación de datos masivos y las búsquedas de tendencias que reduzcan el umbral de duda permiten a las empresas planificar y establecer estrategias eficientes. Asimismo, permiten identificar nuevas oportunidades y agregar valor a sus productos o servicios según sus segmentos objetivos.
Una buena estrategia en big data otorga a las compañías un punto de referencia para realizar movimientos de negocios confiables según la información disponible.
¿En qué se diferencia Big data de Data Science?
Pedro Baroni, Analista Data Mining en Nosis, define big data como una materia que analiza y procesa volúmenes de datos que, por su tamaño o su estructura, son demasiado complejos de almacenar, manipular o analizar con sistemas tradicionales. Además, Big Data suele englobar la infraestructura, las técnicas y los procesos para poder trabajar adecuadamente con conjuntos de datos tan inmensos.
En cambio, data science es el conjunto de ciencias y disciplinas enfocadas en la extracción de conocimiento a partir de la información disponible. La ciencia de datos incluye análisis matemáticos, estadísticos, de programación y conocimiento de negocio para poder detectar tendencias, identificar sucesos y hacer predicciones.
Tanto big data como data science son conceptos muy usados en el ámbito de las empresas de información y de la tecnología. La capacidad de los especialistas para analizar, manipular y crear modelos predictivos de grandes volúmenes de información son decisivas para investigar mercados, conocer a los competidores y encontrar nuevos clientes que incrementen las ventas.
¿Qué es un Data Scientist?
El data scientist traduce grandes volúmenes de datos provenientes de todo tipo de fuentes con el fin de dar respuesta a problemáticas desconocidas, mejorar procesos y potenciar la toma de decisiones. Estos perfiles abarcan un gran abanico de conocimientos que van desde las matemáticas y estadística hasta la dominación de software de programación y análisis de datos.
El científico de datos tiene tiene tres responsabilidades principales:
- Analizar grandes volúmenes de datos;
- Reconocer, comprender y aplicar la mejor tecnología no solo para comprender esos datos sino también para plantear mejoras en los procesos;
- Extraer la información más relevante para el devenir de la empresa y generar modelos predictivos..
¿Cómo big data y data science pueden ayudar en tu negocio?
Tanto big data como data science puede ayudar a tu negocio por múltiples motivos:
- Bases de datos eficientes para rastrear y comprender ágilmente la información proveniente de distintas fuentes y su posterior análisis para mejorar los procesos;
- Decisiones de negocios más inteligentes;
- Reducción de costos operativos;
- Velocidad en la toma de decisiones y en tiempo real;
- Mejoras incalculables en la comunicación con los clientes al ofrecerles lo que necesitan;
- Personalización de la experiencia del cliente con los productos y/o servicios de la compañía;
- Impulso de la atención al cliente para brindar solución a un problema;
- Entendimiento de la competencia y fortalecimiento de la producción local.
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