¿En que consiste el Big Data y para qué sirve? – Definición, importancia y usos

¿Sabes que ya han anticipado tu próximo movimiento, o el del sector en el que se encuentra tu negocio? ¿Eres consciente de la cantidad de datos con la que trabajas cada día? ¿Sabrías que hacer con ellos? Vamos a contestarte a estas preguntas y a varias más en esta entrada, sigue leyendo para saber más.

¿Qué es el Big Data?

Para hablar del Big Data podemos expresar otros términos semejantes como macrodatos, datos masivos, a gran escala o inteligencia de los datos. Todos estos hacen referencia a grandes conjuntos de datos de difícil tratamiento por medios convencionales por lo que requiere de aplicaciones informáticas específicas para el procesamiento de esa información almacenada y que crece a gran velocidad.

Las 7Vs del Big Data – Características más importantes

Según dónde busques puedes encontrar que se habla de las 3, 4 ó 5Vs del Big Data, en esta ocasión te traemos 7Vs:

1. Volumen de la información: cúantos datos se generan cada segundo, minuto o día. Esta es la característica más conocida entorno al Big Data, cuanto mayor sea este valor mejores predicciones se conseguiran, y por tanto, mejores serán los resultados de tu negocio.
2. Velocidad: como de rápido somos capaces de crear, almacenar y procesar esos datos en movimiento para tener la información disponible en tiempo real.
3. Variedad de los datos: ¿qué tipo de dato estás almacenando y de dónde proviene? A modo de resumen podemos comentar los datos estructurados (ej. tabla de Excel) y los datos no estructurados (ej. audios, imágenes, vídeo)
4. Veracidad de los datos: mide el nivel de incertidumbre, es decir la fiabilidad que tiene la información que recibimos.
5. Viabilidad: en este apartado entraría la inteligencia empresarial de tu negocio. ¿Cuál es la capacidad de tu empresa para usar eficazmente este gran volumen de datos? 
6. Visualización de los datos: tras procesar los datos (ya están en hojas de cálculo o tablas con información estructurada) se deben de representar de tal forma que se permita evaluar y mejorar el rendimiento de tu negocio de forma “sencilla”.
7. Valor de los datos: posibilidad de tomar una decisión o una acción en base a los datos tratados y almacenados. No se refiere al valor numérico (o del formato correspondiente) en sí. 

Esta serían las características que definen el Big Data, siendo las 3Vs principales, o al menos de las que se habla desde los inicios, el volumen, la velocidad y la variedad.

Conceptos básicos entorno al Big Data

Antes de avanzar y entrar más en materia vamos a definir varios conceptos de forma introductoria para que no se te escape nada en el resto de la entrada. Estos son:

• Internet de las cosas (IoT, Internet of Things): concepto empleado para hablar de la conexión de los objetos cotidianos (maquinaria, operaciones humanas, etc.) con internet.
• Inteligencia de negocios (BI, Business Intelligence): estrategias que permiten, a partir de una representación de los datos (genera conocimiento y un mejor entendimiento de tu empresa), la toma de decisiones adecuadas para el crecimiento de tu negocio.
• Inteligencia artificial (IA, artifitial intelligence): sistema inteligente programado que trata de una forma de resolver problemas y optimizar sus resultados conforme aprende (si se le van facilitando más datos se va depurando).
• Machine learning: es la rama de la inteligencia artificial que se encarga de desarrollar modelos con los que las computadoras aprendan a partir de los datos que esta recibe.
• Analisis de datos (Data Analysis): proceso de inspección, limpieza y transformación de datos para poder visualizar únicamente la información útil con la que apoyar la toma de decisiones.
• Ciencia de los datos (Data Science): campo que comprende métodos científicos, procesos y sistemas con los que entender mejor los datos, indiferentemente de sus formas (estructurado o no estructurado). Involucra varios campos como la estadística, la nalítica predictiva o el aprendizaje automático.

• Proceso ETL: extraer (Extract), transformar (Transform) y cargar (Load). Es un proceso que permite a tu negocio a mover, reordenar y limpiar los datos de una base de datos a otra o para integraciones entre distintos softwares.

Relación entre IoT y Big Data

El IoT se encarga de capturar la información a partir de oibjetos inteligentes provenientes de dispositivos conectados entre sí. Esto facilita una cantidad masiva de datos (Big Data) que deben de ser gestionados debidamente mediante la analítica correspondiente.

Hay que destacar el gran potencial del IoT si se combina con la Inteligencia Artificial, como ya hemos comentado optimizará tus procesos de forma automática conforme aumente la cantidad de datos que recibe.

Un claro ejemplo de captura de datos que todos usamos en el día a día sería el teléfono móvil o un reloj de actividad. Más relacionado a nuestro negocio se podría plantear la información recabada de maquinaria o de softwares empleados como pueda ser un ERP.

Diferencias entre Business Intelligence y Big Data

Los términos de Big Data y Business Intelligence crean confusión entre empresarios, directivos y personal que están comenzando su andadura en este terreno. La clave de sus diferencias se centran en que el Big Data se centra en todo el proceso captura, almacenamiento y procesamieto de la información mientras que el Business Intelligence se enfoca al análisis de los datos para la toma de decisiones oportunas para el crecimiento de tu negocio.Estos análisis se relaizan mediante el uso de dashboards como el observado en la imagen. Algunas herramientas interesantes para llevar a cabo estos pueden ser Google Data Studio (herramienta gratuita), Microsoft PowerBI (software muy económica, menos de 10 euros al mes y usuario) u otras como Tableau o Qlik Sense (software más caro, de los 15 euros a los +100 por mes y usuario).

Diferencias y relación entre Big Data e Inteligencia Artificial

Ambos conceptos trabajan en el entorno de los datos, pero se enfocan en distintas tareas que están relaciuonadas entre sí. El Big Data actúa como una entrada masiva de datos que necesitan ser procesados. La Inteligencia Artificial sería la encargada de tratar esta información procesada, mediante el uso de algoritmos, con la que interpretar los comportamientos de estos datos y razonar automaticamente (irá aprendiendo “solo”) soluciones óptimas como si las realizaran los humanos.

Aplicación del Big Data en empresas

Existen infinidad de usos que se le pueden dar a los datos masivos a favor de tu negocio., algunos pueden ser:

• Mantenimiento predictivo: existen multitud de indicadores con los que determinar potenciales fallos de maquinaria e instalaciones. Estos pueden sser analizados con los métodos ya comentados en esta entrada a aprtir de datos estructurados (año, marca o modelo del equipo, …)  y los no estructurados (ej. entrada datos sensores). Con esto se podría conseguir optimizar el tiempo de servicio y evitar paradas inesperadas manteniendo las instalaciones operativas cuando deseemos.
• Prevención de fraudes: el big data permite identificar patrones de comportamiento fraudulento así como agilizar los análisis de datos de diversa índole.
• Eficiencia operativa: mejora la toma de decisiones de cualquiera de los procesos de tu negocio (producción en planta, gestión administrativa de proyectos, control de stock, etc.) de tal forma que se eviten desperdicios innecesarios y se centren los recursos en las áreas de la empresa que generen mayor beneficio.
• Impulso de la innovación: mediante el estudio de las dependencias entre las personas, entidades y procesos se estudian tendencias que muestran lo que el cliente del mañana va a necesitar.

Además de estas alternativas enunciadas se van a destacar otros casos de uso por departamentos de la empresa o por sectores en los que estas se ubican:

Big Data en Marketing y Ventas

Se analizan y procesan la información relativa a los clientes con el objetivo de conocer mejor sus preferencias y así segmentar a estos y poder mejorar los resultados de cada uno de estos a partir de modelos predictivos. 

Os ayudamos a comprenderlo mejor con algún ejemplo:

• Desarrollo y lanzamiento de productos: anticipa las necesidades del cliente. Netflix o Google serían un claro ejemplo cuando te recomiendan ver ciertas series/películos o leer determinadas noticias.
• Experiencia del cliente: prepara ofertas personalizadas, reduce la tasa de abandono de los clientes o encuentra la forma proactica de maximizar el valor ofrecido a tu cliente.

Big Data en Logística

Aquí el objetivo es optimizar el proceso logístico a partir de los datos recabados:

• Mejora la última milla (Last Mile): monitorea y supervisa el estado de la carga en tiempo real.
• Optimiza las rutas logísticas: emplea factores como el tráfico, distancia o probabilidad de accidentes, … para encontrar en tiempo real la mejor ruta de reparto.
• Controla tus almacenes y stocks: mediante la automatización y el uso del IoT se puede llegar a tener un control total de tu inventario (entradas, salidas, rotación, ..) lo que te ayudaría a optimizar tu planidicación con el objetivo de evitar material almacenado al que no se le puede dar salida.

Big Data en Recursos Humanos

Os presentamos varios ejemplos específicos que pueden ayudarte en la actividad diaria de esta área:

• Optimiza la selección de personal: trabaja con una o varias bases de datos de personas y aplica los filtros deseados para facilitar la búsqueda a los responsables de contratación.
• Evaluación del desempeño: mide y analiza el redimiento de tu plantilla de una forma objetiva (evitas posibles sesgos).
• Formación personalizada: identifica que necesidades o puntos de mejora tiene el empleado para capacitarle. Con esto mejorarás tanto la retención como los resultados obtenidos por esta persona.

Big Data en Finanzas

Este es uno de los sectores que más han aprovechado estas tecnologías mediante el uso del Big Data:

• Gestión del riesgo: evalúa y anticipa clientes que puedan generar impagos para tomar las medidas oportunas.
• Control del fraude: distingue la actividad normal de aquellos comportamientos delictivos (ej. sector bancario).
• Cumplimiento de los requisitos reglamentarios en entidades financieras: detecta anomalías en relación al control y protección de los datos de tal forma que puedas subsanarlas a tiempo.

Big Data en Deporte

Aquí el objetivo es conocerse y conocer al rival para alcanzar los resultados deseados. En Estados Unidos está ampliamente implantado en la MLB (>97%), NBA (>80%) o NFL (>60%). En otros lugares del mundo, como en España, se está aplicando principalmente en el fútbol, aunque también destaca en otros deportes como el baloncesto, ciclismo o badminton.

Además, permite evaluar la captación de talento, tanto técnica como económicamente, en función de su rendimiento en pista o prevenir el riesgo de lesiones con modelos de entrenamiento con una gestión de cargas personalizadas.

Os recomentdamos la película MoneyBall en la que tratan este asunto.

Big Data en Salud

A partir del historial médico o el material genético se pueden predecir diagnósticos de enfermedades de tal forma que se investiguen nuevos medicamentos en función de esta información.

Otro uso clave es la gestión administrativa más eficiente de la salud mediante el control de citas, revisiones o renovaciones automático según la circunstancia. 

Fases del Big Data – Ciclo de Vida de los Datos

Los datos masivos siguen un ciclod e vida como el indicado en la siguiente imagen. Os explicamos en que consite cada una de las fases.

1. Fuente datos: necesitas evaluar de donde interesa tomar los datos. ¿Maquinaria, clientes, líneas producción, procesos administrativos? Una vez decidas estos nos centraremos en la captura.
2. Captura: cómo vas a obtener los datos, con que finalidady bajo que legitimación.
3. Almacena: qúe datos va a guardar la empresa, durante cuanto tiempo y dónde.
4. Usa: cómo vamos a tratar los datos para obtener los resultados que permitan evaluar y decide si es necesario mejorar algo.
5. Gestiona: monitoriza, analiza y toma las decisiones entorno a los datos obtenidos.
6. Protege: establece una política de seguridad de los datos de tal forma que estos no se roben y/o se pierdan.
7. Borra: según el tiempo establecido de almacenamiento se borrarán los registros correspondientes.

Perfiles Profesionales en el Big Data

Se trata de profesionales altamente demandados, existiendo escasez de talento en el mercado para las necesidades digitales, por lo que sus incorporaciones y retenciones resultan cada vez más costosas. En la siguiente tabla indicamos un estudio de remuneración de 2021 desarrollado por Michael Page con los costes, en euros, que supone un empleado (incluye fijo, variable y beneficios varios) a la empresa según la experiencia del empleado. Como se puede observar los costes son elevados, por ese motivo muchos negocios prefieren externalizar estos servicios a consultoras como MORHE, al menos en un inicio.

Los cinco perfiles más solicitados son los indicados en las siguientes líneas.

Analista de Datos (Data Analyst)

Se trata del perfil más buscado en el campo que estamos tratando. Se encarga de realizar análisis estadísticos de las distintas fuentas de información (evalúa su calidad, significado y utilidad) que dispone el negocio. 

Estos analístas cuantas con las siguientes competencias y conocimientos:

• Grado en Estadística, Matemáticas o Ingeniería.
• Dominio de programas estadísticos (R, SAS) y de lenguajes de programación (SQL, Python).
• Capacidad de extracción, limpieza, análisis, modelado e interpretación de datos.

Científica o científico de Datos (Data Scientist)

Este se encuentra un peldaño por encima del analista ya que se encarga de realizar análisis más profundo de la información. Desarrolla modelos matemáticos basados en programación estadística y machine learning. 

Estos científicos deben de reunir las siguientes características:

• Grado en Matemáticas, Física o Ingeniería Informática.
• Domina software estadístico, de programación y de sistemas de análisis de datos masivos.
• Conocimientos de extracción, limpieza y modelado de datos.

Director o directora de datos (Chief Data Officer – CDO)

Es el máximo responsable de los datos en la empresa, tanto a nivel de negocio como tecnológico, validando las tecnologías a emplear. 

El director deberá comprender las siguientes habilidades:

• Grado de Matemáticas, Ingeniería Informática o de Telecomunicaciones, o másteres MBA.
• Experto en nuevas tecnologías y orientación al cliente.

Arquitecto o arquitecta de datos (Data Arquitect)

Vela por el correcto funiconamiento de las plataformas que contienen los datos. Para ello realiza tareas de programación, hardware y ciberseguridad.

Deberá contar con competencias y conocimientos como:

• Formación en Informática o Matemáticas.
• Experiencia con la gestión de datos no estructurados (Hadoop, Spark, Cassandra, etc.).
• Conocimiento de programación (Java/scala, SQL, Python) y en bases de datos (ej. Oracle o PostgreSQL).

Arquitecta o arquitecto de Big Data (Big Data Architect)

La funcionalidad realizada sería similar a la del data analyst pero trabajando con un volumen de datos mucho más elevado. Gestiona el diseño e implementación de soluciones que involucren la gectión de un gran volumen de datos.

Las características que definien al arquitecto de datos son:

• Grado en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones o Matemáticas.
• Conocimientos avanzados en entornos Big Data (Apache Hadoop, Spark, HBase, Kafka, Impala y Hive), bases de datos relacionales (MySQLM PostgreSQL) y no relacionales (MongoDB o Cassandra), uso de herramientas de tratamiento de datos ETL (Kettle, Pentaho) así como de entornos cloud (Amazon Web Services, AWS).

Las buenas prácticas del Big Data

En la transición que necesita tu empresa para implementar exitosamente el Big Data se deben considerar las mejores prácticas posibles:

• Alinea los datos con las metas empresariales: definición clara de los objetivos y obtención de datos de calidad según los recursos de los que disponga tu negocio.
• Mitiga la escasez de habilidades: imparte capacitaciones para que tu equipo acepte esta nueva tecnología, te ayudará en la transición comentada.
• Alineación con modelos operativos en la nube: aprovecha las ventajas que ofrece la nube (velocidad, costes contenidos, flexibilidad, software actualizado, copias de seguridad) para trabajar con grandes volúmenes de datos sin dolores de cabeza.

Esperamos que esta entrada te haya resultado de interés, para cualquier consulta no dudes en contactarnos a nuestro mail o por cualquiera de nuestras redes sociales, estaremos encantados de ayudarte.