La Revolución de BIG DATA

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El sector empresarial enfrenta un gran desconocimiento sobre el verdadero significado y el alcance de Big Data. Muchas compañías hoy en día acumulan vastos volúmenes de datos  en diferentes plataformas sin saber cómo sacarles provecho, a pesar de que esta  información puede ser clave para mejorar la toma de decisiones. En un entorno donde la  cantidad de datos crece exponencialmente y se generan con velocidad y diversidad, surge  la necesidad de comprender cómo gestionar este recurso de manera eficiente.

Big Data, lejos de ser solo un tema relacionado con grandes cantidades de información, se  centra también en la variedad y la velocidad con que estos datos son producidos y  procesados. Este fenómeno está impulsado por el avance constante de las tecnologías de  la información y el uso diario de dispositivos digitales por parte de los usuarios. La  capacidad de convertir esos datos en conocimiento valioso es un reto tanto para grandes  como pequeñas empresas.

La investigación sobre Big Data resulta crucial para quienes desconocen sus implicaciones, tecnologías y oportunidades. A medida que las organizaciones enfrentan el desafío de procesar volúmenes masivos de datos, han surgido nuevos modelos de almacenamiento y análisis, superando las limitaciones de los sistemas tradicionales. Pero ¿Qué es Big Data exactamente? Este artículo explora los conceptos clave de Big Data, herramientas, y cómo está transformando industrias.

¿Qué es Big Data?

Big Data se refiere al conjunto de tecnologías y técnicas utilizadas para gestionar, procesar  y analizar grandes volúmenes de datos que se generan de manera continua y provienen de  diversas fuentes. 

No se trata solo del tamaño de los datos, sino también de su variedad y la velocidad con la que se generan y deben ser procesados. La aparición de Big Data responde a la necesidad de superar las limitaciones de los sistemas tradicionales de almacenamiento y gestión de datos, permitiendo que las organizaciones puedan extraer valor y tomar decisiones basadas en información en tiempo real.

Dimensiones de Big Data

Este concepto se basa en las “7 V’s”: 

Volumen

La cantidad de datos generados a diario, cada día, las empresas registran un aumento significativo de sus datos (terabytes, petabytes y exabytes), creados por personas y máquinas. En el año 2000 se generaron 800.000 petabytes (PB), de datos almacenados y se espera que esta cifra alcance los 35 zettabytes (ZB) en el 2020.

Velocidad

Se refiere a la velocidad con que se crean los datos, que es la medida en que aumentan los productos de desarrollos de software (páginas web, archivos de búsquedas, redes sociales, foros, correos electrónicos, entre otros).

Variedad

Se puede mencionar que va muy de la mano con el volumen, pues de acuerdo con éste y con el desarrollo de la tecnología, existen muchas formas de representar los datos; es el caso de datos estructurados y no estructurados; estos últimos son los que se generan desde páginas web, archivos de búsquedas, redes sociales, foros, correos electrónicos o producto de sensores en diferentes actividades de las personas.

Veracidad

La veracidad en Big Data se refiere a la fiabilidad de la información. Es crucial garantizar que los datos sean precisos y consistentes, invirtiendo tiempo en eliminar la incertidumbre y los datos poco fiables, como fluctuaciones económicas o comportamientos erráticos de los consumidores. Esto es esencial para tomar decisiones informadas y reducir la influencia de factores impredecibles.

La variabilidad implica la capacidad de una empresa para gestionar de manera efectiva el gran volumen de datos que genera. Esto requiere inteligencia empresarial, innovación tecnológica y equipos de trabajo capaces de filtrar y seleccionar información relevante. El éxito radica en descubrir relaciones ocultas entre las variables, lo que permite a las empresas entender mejor su mercado y diseñar estrategias más efectivas.

Visualización de los datos

Una vez procesados, los datos deben ser presentados de forma clara y accesible. La visualización de datos ayuda a identificar patrones y obtener claves ocultas en el análisis, lo que facilita su interpretación y comprensión.  Herramientas de visualización gráfica permiten que los datos sean más intuitivos y útiles en la toma de decisiones.

Valor de los datos

El verdadero valor de los datos surge cuando se transforman en información accionable. El simple hecho de recopilar datos no es suficiente; lo importante es que estos datos lleven a decisiones efectivas. Tecnologías como el procesamiento de lenguaje natural permiten extraer insights de fuentes como redes sociales, midiendo, por ejemplo, el sentimiento en publicaciones. El valor de Big Data reside en convertir datos en conocimiento que impulsa la acción.

Aplicaciones de Big Data

Las aplicaciones de Big Data son diversas y abordan diferentes áreas de la industria,  mejorando la toma de decisiones y la eficiencia operativa:

Marketing y ventas

Permite personalizar campañas publicitarias a través del  análisis de comportamiento del consumidor, logrando segmentaciones más precisas  y mejorando la conversión.

Sector financiero

Se usa para análisis predictivo, detección de fraudes, evaluación  de riesgos crediticios y optimización de carteras de inversión. Esto mejora la  precisión en la evaluación de riesgos y garantiza mayor seguridad financiera.

Salud

En el ámbito médico, Big Data impulsa diagnósticos más precisos y  tratamientos personalizados, ya que permite analizar grandes cantidades de datos  clínicos y genéticos. También facilita la investigación sobre enfermedades y el  seguimiento de pandemias, como ocurrió con el COVID-19.

Logística y transporte

El análisis de datos en tiempo real optimiza la cadena de  suministro, gestiona inventarios de manera más eficiente y establece rutas logísticas  óptimas, lo que reduce costos y tiempos de entrega.

Agricultura

Big Data se emplea en la agricultura de precisión, permitiendo  monitorear y gestionar el uso de recursos como agua, fertilizantes y pesticidas.  También predice el rendimiento de cultivos y el impacto de condiciones climáticas  adversas.

Educación

Se utiliza para personalizar la enseñanza y evaluar el rendimiento  estudiantil. Las instituciones educativas analizan los datos para mejorar la  experiencia de aprendizaje, optimizar los recursos y aumentar la retención de  estudiantes.

Gobierno

Los gobiernos utilizan Big Data para gestionar infraestructuras públicas,  mejorar la seguridad mediante análisis predictivos y gestionar de manera más  eficiente los servicios públicos.

Entretenimiento

Plataformas como Netflix y Spotify utilizan Big Data para  recomendar contenido personalizado a sus usuarios. Analizan patrones de  comportamiento para ofrecer películas, series o música acorde a las preferencias  del usuario.

Seguridad y defensa

Los datos masivos se emplean para identificar amenazas y  gestionar situaciones de riesgo en tiempo real, mejorando las capacidades de  respuesta ante incidentes de seguridad.

Herramientas para el análisis de Big Data

Las herramientas de Big Data se refieren a software y plataformas que ayudan a las  organizaciones a procesar, analizar y extraer valor de grandes volúmenes de datos. Según  el libro consultado, algunas de las herramientas clave del Big Data incluyen:

Hadoop

Es una de las herramientas más conocidas para el almacenamiento y  procesamiento de grandes cantidades de datos. Utiliza un sistema de archivos  distribuido que permite almacenar datos en diferentes máquinas y procesarlos de  manera eficiente.

Apache Spark

Ofrece procesamiento en tiempo real y se complementa con  Hadoop. Spark se destaca por su velocidad y la capacidad de manejar grandes  volúmenes de datos rápidamente.

NoSQL Databases (como MongoDB y Cassandra)

Estas bases de datos son  ideales para manejar datos no estructurados y semiestructurados. Permiten el  almacenamiento y la gestión flexible de datos, lo que es útil para las aplicaciones  que requieren gran escalabilidad y velocidad.

Herramientas de visualización de datos (como Tableau y Power BI)

Estas  herramientas permiten a las empresas transformar grandes volúmenes de datos en  visualizaciones gráficas que facilitan la toma de decisiones. La visualización ayuda  a identificar patrones y tendencias ocultas.

ElasticSearch

Utilizada para búsquedas rápidas y análisis de datos en tiempo real,  especialmente útil en aplicaciones que manejan grandes volúmenes de información  en tiempo real, como redes sociales y comercio electrónico.

Créditos

Autor: Ingeniera Química. Evelin Paola Téllez Espinosa

Editor: Wilson Alfredo Riveros Lozano, Mg. Ing. Carlos Iván Pinzón Romero

Código: UAMGO

Universidad: Fundación Universidad de América

Fuentes

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