¿cómo se utiliza el big data?
Big data pro contra
El tamaño y el número de conjuntos de datos disponibles han crecido rápidamente a medida que los datos son recogidos por dispositivos como los móviles, los baratos y numerosos dispositivos de detección de información del Internet de las cosas, los aéreos (teledetección), los registros de software, las cámaras, los micrófonos, los lectores de identificación por radiofrecuencia (RFID) y las redes de sensores inalámbricos. [8][9] La capacidad tecnológica per cápita del mundo para almacenar información se ha duplicado aproximadamente cada 40 meses desde la década de 1980;[10] en 2012 [actualización], cada día se generaban 2,5 exabytes (2,5×260 bytes) de datos[11] Según la predicción de un informe de IDC, se preveía que el volumen mundial de datos crecería exponencialmente de 4,4 zettabytes a 44 zettabytes entre 2013 y 2020. Para 2025, IDC predice que habrá 163 zettabytes de datos[12]. Una cuestión para las grandes empresas es determinar quién debe ser el propietario de las iniciativas de big data que afectan a toda la organización[13].
Los sistemas de gestión de bases de datos relacionales y los paquetes de software estadístico de escritorio utilizados para visualizar los datos suelen tener dificultades para procesar y analizar los big data. El procesamiento y análisis de big data puede requerir «software masivamente paralelo que se ejecuta en decenas, cientos o incluso miles de servidores»[14] Lo que se califica como «big data» varía en función de las capacidades de quienes lo analizan y de sus herramientas. Además, la ampliación de las capacidades hace de los big data un objetivo móvil. «Para algunas organizaciones, enfrentarse a cientos de gigabytes de datos por primera vez puede provocar la necesidad de reconsiderar las opciones de gestión de datos. Para otras, pueden ser necesarias decenas o cientos de terabytes antes de que el tamaño de los datos se convierta en una consideración significativa»[15].
Ejemplos de big data
Las personas influyentes de la industria, los académicos y otras partes interesadas prominentes están ciertamente de acuerdo en que el Big Data se ha convertido en un gran cambio de juego en la mayoría, si no en todos, los tipos de industrias modernas en los últimos años. A medida que el Big Data sigue impregnando nuestro día a día, se ha producido un cambio significativo de enfoque, pasando del bombo y platillo que lo rodea a la búsqueda de un valor real en su uso.
Mientras que la comprensión del valor de Big Data sigue siendo un desafío, otros desafíos prácticos, incluyendo la financiación y el retorno de la inversión y las habilidades, siguen siendo la vanguardia para varias industrias diferentes que están adoptando Big Data. Dicho esto, según los informes de Research and Market, se espera que el tamaño del mercado mundial de Big Data alcance los 268.400 millones de dólares en 2026.
En general, la mayoría de las organizaciones tienen varios objetivos para adoptar proyectos de Big Data. Mientras que el objetivo principal de la mayoría de las organizaciones es mejorar la experiencia del cliente, otros objetivos incluyen la reducción de costes, un marketing mejor orientado y hacer que los procesos existentes sean más eficientes. En los últimos tiempos, las violaciones de datos también han hecho que la mejora de la seguridad sea un objetivo importante que los proyectos de Big Data tratan de incorporar. Sin embargo, lo más importante es saber cuál es su posición en lo que respecta a los Big Data. Es muy probable que se encuentre en una de estas dos situaciones:
El valor de los grandes datos
Bernard MarrBernard Marr es un futurista de renombre mundial, influenciador y líder de pensamiento en los campos de los negocios y la tecnología, con una pasión por el uso de la tecnología para el bien de la humanidad. Es un autor de 20 libros de gran éxito, escribe una columna periódica para Forbes y asesora y entrena a muchas de las organizaciones más conocidas del mundo. Tiene más de 2 millones de seguidores en las redes sociales, 1 millón de suscriptores al boletín de noticias y ha sido clasificado por LinkedIn como uno de los 5 principales influenciadores empresariales del mundo y el número 1 en el Reino Unido.
Cómo funciona el big data
Amazon tiene aproximadamente 1 millón de clusters de hadoop para apoyar su gestión de riesgos, red de afiliados, actualizaciones de sitios web, sistemas de aprendizaje automático y más. Amazon lanzó una oferta promocional en 2011: «Amazon paga a los compradores 5 dólares si salen de la tienda sin ninguna compra». ¿Interesante?
Amazon recompensa a sus clientes con un descuento de 5 dólares, para aquellos que utilicen la aplicación móvil Amazon Price Check – para escanear los productos en la tienda, tomar una foto del producto o realizar una búsqueda de texto para encontrar los precios más bajos. La aplicación también pide a los clientes que envíen el precio de los productos en la tienda a través de la aplicación, lo que ayuda a Amazon a saber si está ofreciendo los mejores precios a sus clientes, asegurándose de que está por delante de sus competidores. Amazon está recopilando inteligencia e información valiosa sobre los precios (big data) de sus competidores. Amazon utiliza el big data para operar eficazmente en un entorno de comercio electrónico rápido y competitivo en el que dominan los precios y los anuncios online.
Los Atlanta Falcons de la NFL utilizan tecnología GPS y recogen los datos para analizar el movimiento de los jugadores durante las sesiones de entrenamiento. Aprovechando el análisis de los datos, ayuda al entrenador a crear jugadas eficaces. El sector de los videojuegos ha pasado de 200 millones de usuarios activos a 1.500 millones de jugadores en todo el mundo. Empresas como Electronic Arts o Riot Games utilizan el big data para hacer un seguimiento de las jugadas, lo que ayuda a predecir el rendimiento de las mismas mediante el análisis de 4 TB de registros operativos y 500 GB de datos estructurados. Marcas deportivas como ESPN también se han subido al carro del big data.