La importancia del big data para las empresas

Hoy en día, el big data es uno de los conceptos más populares en el mundo empresarial y se ha convertido en una práctica imprescindible para todos los profesionales. Esta metodología está presente en buena parte de la tecnología que utilizamos a diario, como las apps de GPS, las ofertas que vemos en los medios digitales o las investigaciones que manejan grandes cantidades de datos analíticos.

A medida que esta práctica gana visibilidad, cada vez más empresas buscan profesionales que sepan cómo funciona y para qué sirve, y que sean capaces de desarrollar soluciones o estrategias empresariales basadas en esta nueva metodología.

¿Qué entendemos por big data?

Cuando hablamos de este concepto nos referimos a grandes volúmenes de datos variados y complejos que son muy difíciles de capturar con los métodos o tratamientos tradicionales, como las BBDD.

Podemos considerar que unos datos son big data si cumplen los siguientes requisitos, conocidos como las 5 V:

Volumen

La recopilación masiva de datos se realiza a través de páginas web, redes sociales, estudios o investigaciones publicados en los buscadores, dispositivos electrónicos, etc.

Velocidad

Los datos recogidos se generan en tiempo real gracias a las fuentes de recopilación.

Variedad

Los datos, estructurados o no, pueden proceder de tablas, vídeos, BBDD, textos, etc.

Veracidad

Las fuentes de las que recogemos los datos deben ser fiables y de calidad.

Valor

Los datos deben aportar valor o algún beneficio a las empresas que los utilizarán.

¿Por qué el big data es importante para las empresas?

La razón principal por la que las empresas quieren utilizarlo es que les proporciona respuestas a preguntas que no se habían planteado. Es un punto muy fuerte, ya que ayuda a prever problemas con los que podrían encontrarse en el futuro.

Además, como podemos recopilar una gran cantidad de datos en mucho menos tiempo, los análisis de las empresas ganan rapidez y podemos aprovecharlos para identificar nuevas oportunidades, fortalezas, amenazas y debilidades.

Por lo tanto, el big data aporta los siguientes beneficios a las empresas:

Reducción de costes

Con las herramientas tecnológicas de datos podemos almacenar grandes cantidades de datos en menos tiempo, y además son mucho más eficientes y económicas que los métodos tradicionales.

Decisiones mejores y más rápidas

Combinando la información de los análisis con nuevas fuentes de datos, podemos tomar decisiones más seguras y rápidas gracias al conocimiento que nos aportan los datos recopilados previamente.

Conocer toda la información de nuestros productos y servicios

Podemos medir la satisfacción y las necesidades del público objetivo con más facilidad, y esto nos brinda la oportunidad de ofrecerle el producto o servicio que mejor se adapte a sus necesidades.

Aplicación del big data paso a paso

Cada vez más empresas consideran los datos un recurso estratégico. Pero ¿qué pasos hay que seguir para implementar el big data con éxito?

1. Definir por qué utilizaremos el big data

Muchas empresas han malgastado tiempo y recursos al implementar el big data en sus procesos porque no sabían qué hacer con esa información, y así descubrieron lo importante que es tener claro cómo utilizar e implementar esta metodología.

Por lo tanto, el primer paso que debemos dar para implementar el big data con éxito es definir qué objetivos queremos alcanzar con la nueva tecnología y por qué. Este primer paso es fundamental, ya que reinventarse es una tarea compleja que requiere mucha creatividad y visión empresarial.

2. Identificar los datos y algoritmos analíticos

Debemos identificar los tipos de datos que queremos recopilar teniendo en cuenta los objetivos que perseguimos. De esta forma podremos descubrir otros datos que también nos pueden resultar útiles para alcanzar nuestros objetivos.

Una vez identificados los datos que queremos recoger, deberemos seleccionar los diferentes algoritmos que utilizaremos y que nos permitirán analizar grandes volúmenes de información en tiempo real.

3. Selección de la tecnología

Para trabajar con big data necesitamos herramientas tecnológicas, así que deberemos definir con exactitud los requisitos necesarios para abarcar la complejidad de los datos no estructurados que recogeremos.

4. Gestión del big data

Es una de las fases más importantes, sobre todo las primeras veces que implementamos esta metodología. En ella definiremos quiénes formarán el equipo que se encargará de iniciar el proceso y analizar los datos recopilados. Para ahorrar costes, debemos limitarnos a los perfiles estrictamente necesarios.

Además, cada miembro del equipo deberá tener claro su papel; así tendremos todo el proceso bien organizado y, al mismo tiempo, aumentaremos considerablemente la productividad.

5. Recopilación de datos

Iniciaremos el proceso de recopilación de datos mediante las herramientas tecnológicas que previamente hemos seleccionado.

6. Extracción de los datos

El objetivo principal de esta fase es transformar los datos que hemos recopilado. Gracias a esta transformación podremos presentar los datos en formatos mucho más comprensibles para analizarlos después.

7. Validación de los datos

Parte de los datos que recojamos serán erróneos o no válidos, por lo que será imprescindible validar todos los obtenidos para quedarnos con los más relevantes y que respondan a los objetivos que nos hemos marcado.

8. Análisis de los datos

Por último, una vez verificados los datos, los analizaremos todos para convertir los datos en información y la información en conocimiento.

Big data y machine learning

Como ocurre con la mayoría de tecnologías y metodologías, combinarlas con el machine learning aumenta notablemente la eficiencia de las tareas. Y el big data puede ir de la mano del machine learning sin ningún problema.

Pero ¿qué es el machine learning? Es la disciplina que enseña a las máquinas a aprender y/o actuar a partir de una serie de datos desconocidos que les permiten actuar por su cuenta y así automatizar tareas o procesos.

Si combinamos las dos disciplinas, podremos hacer análisis completos de extracción de datos que el big data transformará en información útil, y con esta información el machine learning podrá predecir resultados, situaciones empresariales, etc.

Como resultado de esta combinación, obtendremos máquinas autónomas que aprenden y mejoran automáticamente de forma continua.