Cuando usar big data
Desafíos de los big data
Las plataformas de big data están especialmente diseñadas para manejar volúmenes insondables de datos que entran en el sistema a gran velocidad y con gran variedad. Estas plataformas de big data suelen constar de diversos servidores, bases de datos y herramientas de inteligencia empresarial que permiten a los científicos de datos manipular los datos para encontrar tendencias y patrones.
Para comprender la enormidad de la diferencia de escala, considere esta comparación de la Escuela de Información de Berkeley: un gigabyte es el equivalente a un vídeo de siete minutos en HD, mientras que un solo zettabyte equivale a 250.000 millones de DVD.
Las empresas y organizaciones deben tener la capacidad de aprovechar estos datos y generar ideas a partir de ellos en tiempo real, de lo contrario no son muy útiles. El procesamiento en tiempo real permite a los responsables de la toma de decisiones actuar con rapidez, lo que les da una ventaja sobre la competencia.
Mientras que algunas formas de datos pueden procesarse por lotes y seguir siendo relevantes a lo largo del tiempo, gran parte de los big data llegan a las organizaciones a toda velocidad y requieren una acción inmediata para obtener los mejores resultados. Los datos de los sensores de los dispositivos sanitarios son un buen ejemplo. La capacidad de procesar instantáneamente los datos sanitarios puede proporcionar a los usuarios y a los médicos información que podría salvarles la vida.
Ejemplos de big data
¿Por qué las empresas tienen tan poco que mostrar de sus inversiones en big data? La principal razón es que no están haciendo un buen trabajo con los datos que ya tienen. No saben cómo gestionar la información integrada en sus sistemas operativos, analizarla de forma que mejore su comprensión y, a continuación, realizar cambios en respuesta a nuevas pruebas y conocimientos.
¿Cuál es el problema? Para empezar, los grandes datos se han exagerado tanto que las empresas esperan que aporten más valor del que realmente pueden aportar. Además, las ideas generadas por los análisis pueden ser fáciles de reproducir: Una empresa de servicios financieros que estudiamos construyó un modelo basado en un análisis de big data que identificaba el mejor lugar para ubicar un cajero automático, sólo para descubrir que los consultores ya habían construido modelos similares para varios otros bancos. Además, convertir los conocimientos de la analítica de datos en una ventaja competitiva requiere cambios que las empresas pueden ser incapaces de realizar. Un minorista, por ejemplo, se dio cuenta de que podía aumentar los beneficios sustancialmente ampliando el tiempo que los artículos estaban en el suelo antes y después de los descuentos. Pero la aplicación de ese cambio habría requerido un rediseño completo de la cadena de suministro, que el minorista era reacio a emprender.
Big data investopedia
Hoy en día, casi 6.500 millones de dispositivos conectados comparten información a través de Internet. En 2025, esta cifra ascenderá a 20.000 millones. El big data analiza este «mar de datos» para convertirlo en la información que está transformando nuestro mundo.
La revolución digital está cambiando la economía, la sociedad y las personas. Los datos generados por miles de millones de dispositivos están en el centro de esta revolución. Según Gartner, en 2016 había cerca de 6.500 millones de dispositivos y esta cifra aumentará a 20.000 millones en 2025. Asimismo, según un importante proveedor de soluciones TIC, el Internet de las Cosas supondrá un fuerte aumento, con hasta 100.000 millones de dispositivos conectados.
El big data es el conjunto de tecnologías creadas para almacenar, analizar y gestionar este volumen de datos, una macroherramienta creada para identificar patrones en el caos de esta explosión de información con el fin de diseñar soluciones inteligentes. Hoy se utiliza en ámbitos tan diversos como la medicina, la agricultura, el juego o la protección del medio ambiente.
Un número casi infinito de aplicaciones: Los sistemas de GPS pueden detectar atascos en la zona que consulta un usuario y sugerirle alternativas; un canal de televisión por streaming de suscripción ha creado los personajes y la trama de sus series más exitosas analizando los contenidos que consumen y prefieren ver sus espectadores; los relojes inteligentes monitorizan el ritmo cardíaco de millones de usuarios e identifican patrones que pueden anticiparse y prevenir enfermedades cardiovasculares; los sensores de humedad en los campos de cultivo planifican la frecuencia de riego, combinando sus datos con las previsiones meteorológicas, y un largo etcétera. Sus aplicaciones han llegado incluso al mundo de la política: Juan Verde, el asesor español que ha trabajado en las campañas políticas del partido demócrata en EE.UU. afirmó que: «Ya no son las elecciones de la televisión; son las elecciones del big data».
Cómo funciona el 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 estando a 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: