Big Data, paso al nuevo paradigma

El Big Data es un concepto que describe cualquier voluminosa cantidad de datos, estructurados o no, que tienen el potencial de ser extraídos por una organización para obtener información y tomar decisiones basadas en la misma. Para entendernos, el análisis de datos nos permite conocer de modo empírico el funcionamiento de los sistemas y los ciudadanos y, en función de este conocimiento adquirido, tomar decisiones más eficientes.

Las aplicaciones derivadas del Big Data son tantas como una empresa sea capaz de imaginar. Puede incorporarse esta cultura a las técnicas de venta (comercio, hostelería, todas las actividades en las que el conocimiento del cliente), pero también a otros sectores no específicamente lucrativos, como el ámbito sanitario o incluso la investigación de interés público.

Por eso, cuando alguien se acerca al mundo del Big Data, hay que tener presentes las oportunidades de empleo que se abren de la mano del mismo. La gestión de datos se basa en dos variables: formación y flexibilidad. ¿Por qué? Porque los nuevos profesionales del Big Data combinan capacidades con la ingeniería informática básica con la estadística y el marketing.

 

Datos, datos, datos

 

Hay que tener en cuenta que la materia prima del Big Data son los comportamientos ciudadanos, comerciales o no, cuyo rastro es registrado por fuentes tecnológicas o de otra naturaleza. Cada vez que se realiza una búsqueda en Google, se compra un artículo en Internet o se expone un punto de vista en una red social, se está dejando un rastro susceptible de ser analizado, sistematizado y, en última instancia, comercializado.

¿Cuál es el potencial de crecimiento del Big Data? Resulta difícil predecirlo a estas alturas, aunque sí se puede afirmar que los científicos de datos representan ya 4,4 millones de profesionales en todo el mundo, según un informe de Gartner Group, consultora especializada en la materia. Otros informes apuntan que el sector del Big Data necesitará 100.000 nuevos empleos en España en los próximos años. Una buena razón para acercarse a este mundo.

La cantidad de datos que se crean y almacenan a nivel global es casi inconcebible, y simplemente sigue creciendo. Esto significa que hay aún más potencial para obtener información clave de la información de negocios, pero sólo un pequeño porcentaje de los datos se analiza en realidad.

¿Qué significa esto para las empresas? ¿Cómo pueden hacer un mejor uso de la información en bruto que fluye en sus organizaciones todos los días? A estas preguntas intentan responder los proyectos de análisis de bases de datos.

Todo ello, con la ventaja de que los proyectos de Big Data tienen la virtud de democratizar el conocimiento, porque proporcionan herramientas que en el pasado podían resultar muy costosas. La analítica de datos y gestión del conocimiento se convierten así en un producto accesible.

 

Potencial de crecimiento

 

El análisis de las grandes bases de datos tiene un gran potencial de crecimiento. En el caso de los 28 Estados de la Unión Europea, un informe realizado por la consultora Demos sitúa en 206.000 millones de euros el impacto del Big Data en Europa en el año 2020. Esto supone que la eficiencia proporcionada por los datos puede suponer un crecimiento económico del 1,8% del PIB en Europa.

No se puede restringir el Big Data a entradas digitales como el comportamiento web y las interacciones de redes sociales. No se pueden excluir los datos tradicionales derivados de la información de transacciones de productos, registros financieros y canales de interacción, porque forman parte de la cadena de valor que permite a una empresa tomar decisiones adecuadas o ampliar mercados.

 

Las tres variables

 

El Big Data se caracteriza por tres variables: su gigantesco volumen, su gran variedad y la altísima velocidad a la que se pueden procesar los datos.

De hecho, los líderes de la industria del análisis de datos se centran en las variables de volumen (la cantidad de datos obtenidos), velocidad (la rapidez de transmisión de la información generada en dirección a la empresa) y variedad (origen múltiple de los datos susceptibles de ser utilizados con fines comerciales).

El Big Data reúne y combina una colección de datos de fuentes tradicionales y digitales dentro y fuera de una empresa, que representan a su vez una fuente para el descubrimiento y el análisis continuo.

Los datos, que constituyen la materia prima de cualquier estrategia en este campo, pueden provenir de fuentes muy diferentes, como por ejemplo pueden ser las cifras de venta de la propia empresa, el resultado de encuestas o los proporcionados por sensores en tiempo real, cada día más utilizados en ese otro campo de actividad llamado el Internet de las Cosas, que nos permite conocer el tiempo real tales como los registros de ventas comerciales. Estos datos iniciales pueden obtenerse en bruto o procesados utilizando herramientas de software.

 

Estructurar los datos

 

Respecto a la modalidad de los datos, pueden quedar formulados en una extensa variedad de tipos de archivo. Entre ellos podemos citar a los llamados datos estructurados, es decir, ordenados previamente; datos no estructurados, caso de los archivos de documentos sin clasificar; o la transmisión de datos obtenidos desde sensores.

Los datos no estructurados son los más complicados de clasificar y explotar, porque su fuente de información no está organizada ni es fácilmente interpretable por las bases de datos o modelos de datos tradicionales. Por ejemplo, los metadatos, interacciones en Twitter y otros mensajes de medios sociales son buenos ejemplos de datos no estructurados.

Los datos estructurados se refieren a una variedad de formatos y tipos de datos y pueden derivarse tanto de interacciones entre personas y máquinas como las aplicaciones web.

La velocidad tiene que ver con el lapso temporal con es posible recabar y analizar los datos. La velocidad también es significativa porque el análisis de datos está creciendo en terrenos como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, en los cuales los procesos analíticos obtienen una conclusión a partir de la búsqueda y el uso de patrones en los datos recopilados. Los algoritmos son, de este modo, capaces de predecir comportamientos basados en ese conocimiento previo.

Esto sí que es uno de los paradigmas que explican la pujanza y las grandes posibilidades del Big Data como herramienta. Son tantas las cosas que pueden conocerse sobre el comportamiento de los clientes actuales como las que se pueden predecir en los clientes potenciales y futuros. La estadística se da la mano con otras disciplinas, como la psicología y, claro está, la tecnología.

Y hablando de tecnología, llega otro apartado fundamental. La exigencia de grandes velocidades en el tráfico y manejo de los datos impone supone a su vez la necesidad de grandes recursos aplicados en la infraestructura de computación.

Esto puede ser solucionado por dos caminos: el primero, una inversión importante en servidores de gran potencia, capaces de albergar cantidades ingentes de datos recogidos en tiempo real. La otra, acudir a los recursos disponibles en la nube y descentralizar con ello esta parte del conocimiento. Un recurso igualmente válido y que pone en común dos actividades pujantes en el ámbito de la tecnología: el Big Data y el almacenamiento en servidores externos.

En la actualidad se aprecia una cierta escasez de profesionales con habilidades en estos dos últimos segmentos de actividad. Esto hay que tenerlo en cuenta en la medida que el Big Data supone también un nuevo yacimiento de empleo para profesionales cualificados.

En relación con esto, hay que insistir en la flexibilidad de los perfiles profesionales asociados al Big Data, que exige conocimientos tanto en el terreno de la ingeniería (conocimientos matemáticos, informáticos y estadísticos) como de las ventas, todo aquellos que ha sido definido como business intelligence.

Los centros de estudio relacionados con el Big Data, estructurados a través de escuelas de postgrado, apuntan precisamente en esta dirección, en el objetivo de cualificar a los alumnos en ambos campos. Cómo obtener datos, cómo entenderlos y cómo aplicarlos a las estrategias de mercado de la organización.

El Big Data puede ser un concepto que nos asuste a primera vista, por su complejidad y el metalenguaje que lo acompaña. Sin embargo, no viene a ser sino una nueva era del conocimiento aplicado al mundo de la empresa, que siempre se ha preocupado por obtener una foto fidedigna sobre sus clientes y mercados.

Y tampoco es nuevo el hecho de comercializar los datos útiles con el fin de abrir brecha en otras actividades. En ese sentido es un concepto al que hay que dar la bienvenida, y no temerlo. El Big Data es un camino positivo para proporcionar nuevas ideas de negocios y valor, a partir del conocimiento previo.

Una cosa está muy clara: cada empresa necesita comprender completamente el Big Data, lo que supone para ella, lo que puede significar en el futuro y el potencial del marketing basado en datos.

Una vez que comienza a abordar un proyecto de Big Data una empresa aprenderá cosas que no sabía sobre su propia actividad y obtendrá la perspectiva adecuada para tomar medidas y resolver cualquier problema. El Big Data puede ser un gran instrumento para acentuar el compromiso con el cliente, para conocerlo mejor y conocer sus preferencias, prioridades y expectativas.

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