¿Qué es el Big Data?

Actualizado el día 17 de mayo de 2023 por Santos Muñoz Tebar

En el mundo moderno se maneja una inmensa cantidad de información y por ello necesitamos el Big Data. Censos de la población, impuestos, información de clientes etc. Esta base de datos puede ser almacenada y analizada posteriormente mediante la implementación de algunas herramientas.

El Big Data puede abrirnos el camino a un mejor enfoque de nuestras estrategias de negocio. Entonces, ¿Qué es el Big Data y cómo puede ayudarnos?

¿Qué es realmente el Big Data?

Es el conjunto de base de datos que posee una empresa, la cual puede ser extraída y analizada a fin de facilitar la toma de decisiones, lo cuál nos dirige a la implementación de estrategias innovadoras en nuestro negocio.

La base de datos de una organización se considera Big data, cuando rebasa 30-60 Terabytes a varios Petabytes. Aunque el concepto de datos está en discusión y no es lo realmente intresante para nosotros.

Para la implementación de la misma, se hace necesario recurrir a otras herramientas a la par, tales como el ERP, o un CRM, los cuales poseen datos estructurados.

¿Cómo funciona el Big Data?

El Big Data se basa en la tecnología del Hadoop. El Hadoop es un software libre desarrollado por Apache. Es el nombre con el que se conoce a un conjunto de programas y herramientas orientadas a procesar grandes cantidades de datos en paralelo en computadores distribuidos.

El Hadoop es el nombre del proyecto creado en Yahoo! por Doug Cutting y Mike Cafarella. Se trata de un sistema operativo distribuido creado para procesar grandes cantidades de datos. Este sistema operativo está basado en la tecnología MapReduce que fue desarrollada por Google.

El Hadoop fue escrito en Java y la mayoría de las aplicaciones que se ejecutan sobre él se escriben también en Java. Por este motivo es habitual que el Hadoop sea utilizado como base para construir aplicaciones orientadas a Big Data.

MapReduce es una aplicación orientada a producción que se ejecuta sobre el Hadoop y que consiste en un algoritmo para realizar operaciones sobre grandes cantidades de datos en paralelo. La idea principal detrás del MapReduce es la división del trabajo: la recolección y el procesamiento de los datos se dividen en dos partes: la primera parte consiste en recoger los datos (Map), la segunda parte consiste en procesarlos (Reduce).

Estas dos partes se ejecutan simultáneamente en múltiples nodos (máquinas). Por este motivo, MapReduce es un sistema distribuido. Otro aspecto importante del MapReduce es su capacidad para realizar operaciones paralelas: no importa cuántos nodos hayamos configurado, todos ellos trabajan simultáneamente y al mismo tiempo.

¿Cómo puede ayudarnos el Big Data?

El Big Data proporciona información vital que repercute directamente con nuestras ganancias. Mediante él podemos saber las tendencias de los usuarios, lo que agiliza nuestras técnicas de ventas, y nos permite trabajar eficientemente, ya que la amplitud de información nos ayuda a detectar problemas claramente.

Otro aspecto de gran importancia con la utilización del Big Data,es que nos ayuda a trabajar mediante la prevención, ya que, logramos detectar problemas que aún no se han cristalizados, pero de haber continuado en el mismo camino, hubiera ocasionado pérdidas.

De modo que gracias al acceso de información amplia podemos detectar esos problemas antes que siquiera pudieran ocasionar “graves” inconvenientes.

Beneficios del Big Data

Disminución del coste

En el campo económico, almacenar información en la nube para su posterior análisis, reduce dramáticamente los gastos, además de resultar muy útil para identificar mejores estrategias. De modo que, al comparar costes y ganancias, los beneficios rebasan las posibles desventajas.

Eficacia en la toma de decisiones

Con la velocidad en la obtención de la base de datos, se pueden implementar una eficaz serie de decisiones, aportando un giro a nuestro enfoque sin dañar nuestras ganancias.

Para ello es vital estructurar la base de datos lo más rápido posible, para evitar decidir en base algo incomprensible o desactualizado.

Ofrecer lo que el cliente desea

Con el estudio del Big Data, se abre un abanico de nuevas promociones para los clientes. Por ejemplo, mediante esta información, se logra obtener patrones de conducta, de modo que podemos ofrecer lo que el cliente comúnmente consume.

También podemos percibir las circunstancias en la que se encuentra el cliente incluso antes de que llegue a pasar y, a su vez, dar un paso más y ofrecer algo extra que le termine de convencer.

Gracias al Big Data, se puede percibir ciertos comportamientos que se repiten y coinciden en la misma circunstancia. Por ejemplo, Las mujeres con tres meses de embarazo tienden a comprar productos similares.

Después de obtener la información, conviene estudiar los datos ¿Sus compras indican que está embarazada? ¿Qué tiene niños? ¿Es joven o mayor? Basándonos en este caudal de información, podemos ofrecer distintas promociones que verdaderamente les interese.

Ya sabes, el Big Data puede mejorar tu vida y la de tu empresa.

¿Qué tipo de problemas resuelve?

El Big Data ayuda a analizar y extraer información de grandes cantidades de datos para obtener información útil para las decisiones empresariales. El Big Data permite conocer y entender mejor a los clientes, lo cual facilita la toma de decisiones ante situaciones novedosas o imprevistas.

¿Qué tipo de problemas no resuelve?

El Big Data no resuelve problemas relacionados con la gestión del negocio como la gestión del inventario o la gestión del stock. El Big Data no resuelve problemas relacionados con la gestión del negocio como la gestión del inventario o la gestión del stock.

¿Cuáles son los principales componentes del Big Data?

Los principales componentes del Big Data son el almacenamiento, la gestión, el procesamiento y el análisis. El almacenamiento es el proceso de recolección, organización y almacenamiento de los datos. La gestión se refiere al proceso de administración de los datos. El procesamiento es el proceso de transformación de los datos para que sean útiles. El análisis se refiere al proceso de descubrimiento de patrones y tendencias ocultos en los datos.

¿Cómo se puede beneficiar una empresa de Big Data?

Las empresas pueden beneficiarse del Big Data al obtener una mejor comprensión de sus clientes, mejorar la eficiencia de sus procesos internos y tomar decisiones más informadas. El Big Data también puede ayudar a las empresas a identificar nuevas oportunidades de mercado y mejorar los productos y servicios existentes.

¿Qué son los datos no estructurados?

Los datos no estructurados son aquellos datos que no se pueden almacenar en una base de datos estructurada. Estos datos suelen incluir datos de redes sociales, datos de dispositivos móviles, datos de imágenes y audio, etc. Estos datos son un desafío para el Big Data debido a su complejidad y diversidad.

¿Cómo se puede analizar el Big Data?

El Big Data se puede analizar usando varias técnicas de análisis de datos como la minería de datos, el machine learning y la inteligencia artificial. Estas técnicas pueden ayudar a las empresas a descubrir patrones ocultos, predecir comportamientos futuros y tomar decisiones informadas.

¿Qué es el procesamiento en tiempo real?

El procesamiento en tiempo real se refiere al procesamiento de datos en el momento en que suceden. Esto significa que los datos se procesan tan pronto como llegan a la base de datos. Esto es útil para aplicaciones como el seguimiento en tiempo real, la detección de fraudes, el análisis de redes sociales y el análisis de consumo.

¿Cómo se pueden gestionar los datos?

Los datos se pueden gestionar usando herramientas de gestión de datos. Estas herramientas permiten a las empresas administrar sus datos de forma segura, eficiente y escalable. Estas herramientas también permiten a las empresas crear flujos de trabajo para el procesamiento de datos en lotes o en tiempo real.

¿Qué son los sistemas de computación en la nube?

Los sistemas de computación en la nube son sistemas informáticos que permiten a las empresas usar la computación en la nube para almacenar y procesar datos. Esto significa que los datos se almacenan y procesan en los servidores de un proveedor de servicios de la nube. Esto permite a las empresas ahorrar dinero y tiempo al no tener que comprar y mantener sus propios servidores.

¿Qué son los algoritmos de aprendizaje automático?

Los algoritmos de aprendizaje automático son algoritmos diseñados para aprender a partir de datos. Estos algoritmos pueden ser entrenados para reconocer patrones en los datos, predecir comportamientos futuros o tomar decisiones informadas. Estos algoritmos son una herramienta importante en el Big Data, ya que ayudan a las empresas a descubrir conocimientos útiles en sus datos.

¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural?

El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es una disciplina de la inteligencia artificial que se centra en el estudio de cómo entender y procesar el lenguaje humano. Esta técnica se utiliza para extraer información útil de texto, como el análisis de sentimientos o la detección de tendencias. Esta técnica puede ser muy útil en el Big Data, ya que permite a las empresas extraer conocimientos útiles de texto no estructurado.

¿Por qué el Big Data es importante?

El Big Data es importante porque ayuda a las empresas a obtener una mejor comprensión de sus clientes y mercados, tomar decisiones informadas y descubrir nuevas oportunidades de mercado. Esto ayuda a las empresas a mejorar sus productos y servicios, mejorar su eficiencia y aumentar sus ingresos.

¿Cuáles son los desafíos del Big Data?

Los principales desafíos del Big Data incluyen la seguridad de los datos, el almacenamiento y el procesamiento de grandes cantidades de datos, y la gestión de datos no estructurados. También existen desafíos relacionados con el anonimato, la privacidad y la protección de datos personales. Por último, el Big Data también plantea desafíos relacionados con la verificación de los resultados de los análisis.