Big Data

Big Data es un término que hace referencia a una gran cantidad de datos tecnológicos que, debido a su complejidad, es indispensable crear aplicaciones que permitan el procesamiento adecuado. Se le conoce también como macrodatos, inteligencia de datos, datos masivos, entre otras denominaciones.

Se trata de un vocablo que describe un importante volumen de información, estructurada y no estructurada, que son gestionados por tecnologías que ayudan en el procesamiento para identificar patrones y comportamientos de distintos sectores. Gracias a ello, se pueden tomar decisiones estratégicas de producción.

También, se define como “información sobre algo determinado que permite su comprensión exacta o sirve para inducir las consecuencias que se derivan de un hecho”. El uso del término se ha popularizado desde los años 90 y se le otorga el crédito a John Mashey. En este contexto indica que la cantidad de información que existe supera a los softwares que lo pueden procesar.

Características

La definición de Big Data ha evolucionado con el paso del tiempo y se nutre con frecuencia. Básicamente, se refiere a una enorme cantidad de información que es difícil de procesar con métodos tradicionales.

A principios de siglo, el analista de la industria, Doug Laney, sugirió la definición con tres V que implica: volumen que es la cantidad de datos generados y guardados, velocidad que se refiere a la rapidez con la que se generan y procesan los datos, variedad debido a que analiza todo tipo de información.

Sin embargo, algunos aspectos actuales que se han incluido son la veracidad y el valor. El primero evalúa la calidad de la información, ya que puede variar y afectar el resultado. En el caso del valor, se refiere a la utilidad que se le suministra a la información generada.

Otro aspecto que caracteriza a Big Data es que tiene la capacidad de recopilar datos masivos, los procesa e identifica patrones o comportamientos que sean de utilidad. Por ello, al navegar en la web se crean datos que se van almacenando y dejan huella como usuario de internet. Al multiplicarse por los millones de internautas, se genera información en cantidades difíciles de imaginar.

Por otra parte, cada empresa cuenta con datos generados por los usuarios y emplea las herramientas de los macrodatos para su procesamiento. De esta manera, los analiza e intenta beneficiarse de ellos.

Por ello, al escuchar hablar de Big Data se puede hacer referencia a las tecnologías de procesamiento de datos o al procesado masivo de información que ayuda a una empresa a tomar decisiones basadas en tendencias.

Cómo funciona

Aunque el funcionamiento de Big Data se ajusta a las necesidades del entorno, existen algunas claves que pueden ayudar a resumir el proceso. Dentro de las más referidas por los expertos se pueden mencionar:

• Cada vez que se ingresa a la web, se lee una información, se realiza una transferencia bancaria o scroll en una página, se crean datos. Big Data los recibe, almacena y distribuye entre varios procesadores.
• Ahora, llega el momento de procesarlos, que es cuando se verifican para determinar si están listos para su manipulación.
• Seguidamente, son gestionados en función de lo que la empresa de servicio desea, ya sea almacenarlos en un servidor físico o en la nube para que estén disponibles para análisis.
• Después que se reúnen datos, se emplean algoritmos predictivos que ayudan a la interpretación y extracción de los datos
• Según el tipo de información que se maneje se pueden observar patrones de comportamiento, predicción de ventas, negocios, entre otros.

Ahora es cuando el factor humano entra en juego, pues debe analizar la información suministrada por las herramientas tecnológicas para tomar las mejores decisiones. La idea es hacer una retroalimentación para tomar acciones previamente definidas por los posibles resultados.

Tecnología

Actualmente, existen múltiples herramientas que permiten gestionar Big Data. Sin embargo, la problemática se presenta cuando la información se incrementa y es necesario optimizar e incluso generar nuevos productos o servicios. Dentro de los más usados se pueden mencionar:

• De procesamiento: Para el manejo de datos no estructurados o semiestructurados es necesario acudir a MapReduce, Apache Hadoop o Apache Spark. Por lo general, trabajan con clústeres robustos y son escalables, lo que brinda máxima eficiencia.
• Almacenamiento: Las bases de datos no son suficientes, por lo que se crearon NoSQL, que significa no solo SQL. Se caracteriza por tener una estructura distribuida en varias máquinas y son bases que permiten obtener los datos con mayor velocidad que en modelos tradicionales.

Modelos de datos

Big data trabaja con diferentes tipos de datos, las cuales se clasifican de la siguiente manera:

• Estructurados: Se refiere a aquellos cuya longitud y formatos se encuentran bien definidos como, por ejemplo, fechas o números. Se almacenan en tablas y facilita su administración.
• No estructurados: Poseen un diseño más complejo, pues, carecen de formato específico y no se pueden almacenar en una tabla. Un ejemplo de ello son los PDF, correos electrónicos o documentos multimedia.
• Semiestructurados: No poseen un campo determinado, pero sí etiquetas o marcadores que permiten separar los distintos elementos. Un ejemplo son archivos HTML, hojas de cálculo, entre otros.

Aplicaciones

Los usos que se le pueden dar a Big Data son casi infinitos y en el futuro se descubrirán muchos más. Esta gran cantidad de información sirve para que distintos sectores conozcan a sus usuarios y saquen ventaja de ello. Dentro de sus aplicaciones más destacadas se encuentran:

• Gubernamental: Garantiza efectividad en términos económicos, de innovación y productividad. Sin embargo, requiere que se trabaje de forma conjunta y se creen nuevos procesos para lograr los resultados deseados.
• Desarrollo internacional: El uso de las tecnologías de información y comunicación sugiere contribuciones importantes para mejorar áreas como la atención médica, los derechos humanos, seguridad, delincuencia, entre otros.
• Finanzas: El crecimiento de los datos financieros en el mundo obliga a todas las corporaciones al procesamiento rápido de datos. De esta manera, se establecen estrategias de gestión de riesgos, prevención de fraude y detección de tendencias de consumo muy beneficiosas.
• Industria: Brinda mayor transparencia en el rendimiento y la disponibilidad de los componentes de producción. Permite una fabricación predictiva que apele a los sentidos y el diseño de estrategias preventivas.
• Sector energía: Permite hacer frente a los grandes volúmenes de datos provenientes de sensores de instalaciones remotas. Un uso adecuado permite equilibrar seguridad y eficiencia.

Sin embargo, la mayor aplicación de Big Data ha sido el uso en redes sociales, ya que Facebook, Twitter, Instagram, entre otras, se han convertido en los servicios digitales más usados en el mundo. Esto hace posible que se convierta en una excelente fuente de datos que se pueden analizar y aprovechar para propagar un mensaje.

Beneficios

Los que saben aprovechar las funciones del Big Data pueden disfrutar de un amplio caudal de beneficios debido al manejo de información. Algunas de las ventajas más destacadas que se pueden mencionar son:

• Entender el negocio y la información. Sin dudas, este es el beneficio más buscado, pues tener una idea de lo que los clientes necesitan, permite mejorar el servicio o producto comercializado. Es el inicio al éxito.
• Determinar los problemas. En el proceso de conocimiento se pueden aislar deficiencias de la empresa y convertirlas en oportunidades de progreso.
• Permite predecir de forma certera los resultados, lo que mejora la toma de decisiones.
• Retroalimentación en tiempo real. Como el procesamiento de datos es inmediato, se pueden analizar las tendencias y aplicar estrategias de forma rápida para aprovechar los cambios.

Lo mejor de todo, un uso adecuado permite descubrir las oportunidades de manera inmediata. Esto es aplicable a nivel político, empresarial, industrial y en el mercado.

Desafíos

A pesar de los beneficios que ofrece, hay obstáculos que se deben superar a medida que la tecnología avance. La gran cantidad de información que se procesa a diario alcanza varios petabytes de datos en un único conjunto. La manipulación, gestión y valoración de la información requiere de tecnología creada por mano de obra especializada.

Además, la seguridad puede verse comprometida, mientras se generan más conjuntos o estructuras de datos. En este sentido, son muchos los aspectos a tomar en cuenta para evitar robos, secuestros o fraudes de información. Los cambios constantes obligan al uso de múltiples herramientas que se deben conocer.

Referencias

1. Conociendo Big Data, de Scielo. website: http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0121-11292015000100006
2. Big data: historia, definición, herramientas y aplicaciones en la industria, de Virtualpro.                                            website:https://www.virtualpro.co/editoriales/20190101-ed.pdf