Qué es el Big Data y cómo es utilizado en las empresas
DataVivimos en la era de la información. Pero esta idea no solo hace referencia a la que consumimos cada día, sino también a la que dejamos como usuarios de la red. Las empresas han sabido ver su potencial y cómo puede ser aprovechada para mejorar las decisiones estratégicas y la relación con los clientes potenciales y actuales. Se trata del Big Data, una herramienta indispensable hoy en día y que en este artículo conocerás en profundidad.
Qué es el Big Data y cómo funciona
El Big Data puede traducirse del inglés como "datos grandes". Aunque pueda parecer poco preciso, es de eso de lo que se trata. Es decir, un volumen masivo de datos que se generan de manera constante a través de diversas fuentes digitales. Por ejemplo, las redes sociales, las transacciones que se realizan en la red, los dispositivos conectados, etc.
Todos estos datos son enormes en escala, muy variados y se generan a una velocidad vertiginosa, ya que somos millones de usuarios navegando sin descanso por Internet.
El Big Data se caracteriza por su capacidad para almacenar, procesar y analizar esta cantidad ingente de datos. Y después, transformarla en información relevante y con significado que pueda ser usada en la toma de decisiones, la innovación y el descubrimiento de patrones y tendencias de los consumidores.
En su estructura, hay cinco puntos fundamentales: identificación del origen de los datos, obtención, almacenamiento, tratamiento y utilización de los mismos para transformarlos en información. Para ello, se usan diferentes tipologías de arquitecturas. Para analizar todos estos datos y gestionar proyectos, se usan diferentes herramientas Big Data. Por ejemplo, proyectos de programación, como Python o bases de datos, como Mongodb.
En la actualidad, se ha convertido en un elemento clave para todo tipo de empresas. No solo por el valor de la información que ofrecen, sino porque, quienes disponen de esta, cuentan con una ventaja competitiva frente a las demás empresas. Por tanto, cualquier organización que quiera seguir estando en posición de mantener su cuota de mercado, necesita analizar datos.
Pero además de estos usos del Big Data, hay otras aplicaciones, como la búsqueda de perfiles profesionales, mejorar el mantenimiento del stock de cualquier empresa o la optimización de procesos.
Fuentes de datos utilizadas para Big Data
El Big Data, como indicamos, se alimenta de diferentes fuentes de datos, como las transacciones comerciales, redes sociales, dispositivos, registros oficiales, etc. Dicha variedad es la que permite que se obtenga una visión multifacética del mundo físico y digital, y que se genera un flujo de información constante. Este será el que luego impulse la toma de decisiones, la innovación y la comprensión del comportamiento del consumidor.
De entre todas estas fuentes mencionadas, una de las más usadas son las redes sociales. Plataformas como Facebook, Twitter e Instagram generan a diario cantidades de datos que son inmensas. En ellos figuran las publicaciones, los comentarios, los likes y todo aquello que deciden compartir.
Con estos datos, que en apariencia pueden parecer irrelevantes, se obtiene una imagen en tiempo real de las opiniones, preferencias y tendencias de los usuarios. Es decir, que las empresas tienen la oportunidad de comprender mejor a su audiencia y adaptar sus estrategias de marketing y desarrollo de productos acorde a esas preferencias y necesidades.
Otro ejemplo de fuentes del Big Data son los datos transaccionales. Las transacciones realizadas tanto dentro como fuera de Internet también generan una cantidad masiva de datos financieros. Por ejemplo, compras o transferencias bancarias. Estos datos dan información sobre los patrones de compra, ayudan a detectar fraudes y optimizan la cadena de suministro.
Una tercera fuente de datos son los dispositivos conectados a Internet de las Cosas (IoT). Los sensores integrados en estos dispositivos, como termostatos inteligentes, automóviles y dispositivos de salud, registran constantemente información sobre el entorno, el rendimiento y el estado de los objetos físicos.
Por ejemplo, los sensores en los vehículos ofrecen datos en tiempo real sobre el tráfico, las condiciones climáticas y el comportamiento del conductor. La seguridad vial puede aumentarse en consecuencia y mejorarse la gestión del tráfico.
Inteligencia artificial y Big Data: unión destinada al éxito
Inteligencia Artificial y Big Data están estrechamente relacionados, puesto que si este último es capaz de almacenar y procesar datos, la IA lo es también de tomar decisiones basándose en ellos.
El estudio y desarrollo de la Inteligencia Artificial lleva décadas investigándose. Hayamos sido conscientes o no, ha ido avanzando progresivamente para estar cada vez más presente en nuestro día a día.
El objetivo de la IA es conseguir que una máquina sea capaz de tomar decisiones de diversa índole por sí misma. Y gracias al Big Data, puede hacerlo con precisión y amplitud, debido al gran número de datos que se pueden procesar y que se toman como referencia en el entrenamiento de los algoritmos.
El Big Data ya es omnipresente en todo lo que hacemos, porque los datos están por todas partes. Pero si queremos que sean útiles, se necesita a la IA, que es la encargada de procesar y analizar.
Big data: ejemplos prácticos
El Big Data forma parte de diferentes industrias, ya que cualquier empresa, sea cual sea su actividad y sector, puede obtener información de valor a partir de datos y usarla para su toma de decisiones.
Entre los ejemplos de Big Data más conocidos está Amazon, que lo emplea de manera extensiva para personalizar la experiencia de compra de cada usuario. Con algoritmos avanzados de análisis de datos, puede rastrear el historial de compras, las búsquedas realizadas y el comportamiento de navegación de sus clientes. En función de lo que va registrando, les ofrece recomendaciones de productos muy personalizadas, que además de aumentar la satisfacción del cliente, es un motor para incrementar las ventas.
Otro ejemplo es Netflix, el popular servicio de streaming de películas y series. Netflix utiliza el Big Data para analizar los hábitos de visualización de sus usuarios y recomendar contenido que les resulte de interés. Sus algoritmos de aprendizaje automático analizan millones de puntos de datos, como la duración de reproducción, las valoraciones y las preferencias de género, para sugerir películas y programas de televisión que los usuarios probablemente disfruten. Gracias a ello, ha conseguido retener a sus suscriptores y ofrecer un catálogo de contenido personalizado.
Uber es otro de los ejemplos de Big Data que cabe mencionar. La plataforma de transporte compartido usa los datos para optimizar la asignación de conductores y predecir la demanda de viajes en distintas zonas geográficas. Analiza datos en tiempo real, como la ubicación de los conductores y los patrones de viaje de los usuarios, para minimizar los tiempos de espera y mejorar la eficiencia del servicio.
Estos ejemplos muestran cómo el Big Data se puede utilizar como herramienta de innovación que contribuye al éxito empresarial. Pero si además de conocer estas nociones básicas, eres consciente de la necesidad de dominar esta materia en el entorno empresarial actual, te recomendamos inscribirte en el Máster en Big Data y Analytics. Aprenderás a gestionar proyectos de Big Data de principio a fin; una habilidad que te permitirá ajustarte a las necesidades del mercado laboral actual.
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