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Qué es el Big Data

¿Qué es el Big Data?

El término Big Data describe el gran volumen de datos (estructurados o no) que día a día se originan en la actividad habitual de una empresa. Pero lo verdaderamente importante no es cuantos datos tenemos, si no que vamos a hacer con ellos. Meternos en el mundo del “Big Datapuede ser clave para nuestro negocio, y la manera de sacar partido a toda la información que se genera en al actividad del día a día, pero si no está bien definido, será un proyecto que consuma tiempo y recursos, sin aportar valor a la empresa. Si quieres saber qué es el Big Data, te animo a que leas esta entrada.

Big Data no solo son muchos datos

Además de disponer de un gran volumen de información, para hablar de Big Data debemos tener en cuenta otras “Vs”, en particular las tres que ya definió  Doug Laney, analista de Gartner en 2001:

  • Volumen: Los datos en la sociedad de la información crecen a un ritmo exponencial. A los datos habituales de la operativa diaria, como las transacciones comerciales, se unen los  datos de los sensores del IoT que miden humedad, posición o temperatura, redes sociales, dispositivos móviles…
  • Variedad: Como hemos comentado, las fuentes de información son muchas, y cada una tiene un formato diferente. Tenemos datos estructurados en bases de datos tradicionales, así como documentos de texto, videos, emails, tweets….
  • Velocidad: Una de las características más importantes del Big Data es la necesidad de dar una respuesta “casi” en tiempo real. Con los avances tecnológicos de los últimos años se ha hecho posible el gestionar y procesar los grandes volúmenes de datos heterogéneos en un tiempo razonable. En un proyecto de Big Data es posible añadir fuentes de datos (como los logs) que antes no se utilizaban porque tecnológicamente no era posible procesarlos en tiempo real.

Al hablar de velocidad es necesario tener en cuenta que los flujos de datos de origen no solo van a tener distintos formatos, sino que van a llegar con diferentes cadencias, incluso en ráfagas, y es necesario tratarlos de manera adecuada.

A estas tres características, diferentes analistas  (como IBM o SAS por ejemplo) suelen añadir dos más:

  • Veracidad: Como se suele decir “Garbage in, Garbage out”, si el dato que incorporas no es bueno, lo que obtengas de él tampoco lo será. Y dado que el objetivo final de analizar todos estos datos es tomar decisiones que afectan a la estrategia de la empresa, dichos datos deben ser fiables. Para ello es necesario verificar el origen de los datos y eliminar aquellos incorrectos, para obtener datos de calidad.
  • Valor: El objetivo final de toda estrategia de Big Data es generar valor para la empresa, a base de realizar análisis más completos y profundos. Es esta V la verdaderamente importante en el Big Data, pues es la que aporta visión de negocio.

 

Los datos no son lo más importante

A la hora de plantearse cómo abordar el Big Data, muchas empresas se plantean ¿Qué datos debemos analizar?, cuando la pregunta adecuada debería ser ¿qué problema queremos resolver? Es importante centrarse en el Valor que queremos obtener, y no perderlo de vista, pues podemos caer en errores como los siguientes:

  • El Big Data va a mejorar nuestro negocio

Por sí solo, el Big Data no genera cambios en las compañías. Identificar a los clientes potenciales que hemos visto anteriormente no hará mejorar nuestra cifra de ventas. Es necesario crear procesos que permitan utilizar la información obtenida para obtener resultados.

  • Big data es sólo para las grandes empresas

El uso del Big Data va a ser clave para  mejorar la competitividad y ayudar a crecer a las pequeñas empresas. Tal y como comentamos en nuestro anterior post sobre impresión 3D hoy en día los consumidores están más interesados en obtener productos personalizados que en la lucha por el mejor precio. En este cambio de una economía de “producción” a una economía de la “experiencia” los datos son clave. Ser capaz de analizar cómo recibe el cliente nuestros productos o que carácteristicas valora mejor va a permitirnos trabajar en la mejora de la “experiencia de cliente” y construir una buena imagen de marca, que nos permita fidelizar a los clientes.

  • BI (Business Intelligence) no es Big Data

Muchas veces, cuando los profesionales del marketing hablan de Big Data realmente están hablando de BI. Quieren responden a preguntas claras como “¿Cuántos leads se generaron en la última campaña?”  o “¿Qué Keywords generan más tráfico?”, cuyas respuestas son importantes para tomar decisiones y quedan muy bien en los cuadros de mando, pero no son Big Data. Son preguntas que pueden ser tratadas como los análisis de datos de ventas o de producción. Simplemente amplían el conjunto de datos a ser analizados, no tratan fuentes de datos variadas y cambiantes, ni datos no estructurados, y no descubren información no evidente.

Big Data abarca tanto los datos a ser usados como las técnicas necesarias para mantenerlos y procesarlos. Todo ello enfocado para aportar valor a la empresa. Implementar una estrategia de Big Data no sólo es una buena opción, sino que es necesaria para ser competitivo en la sociedad de la información. Para poner en marcha un proyecto de Big Data, es importante tener claro que queremos obtener de él, para saber qué herramientas utilizar y cómo hacerlo. Si quieres saber más, estate atento a nuestro próximo post.

Eduardo Navarro
Eduardo Navarro

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