Que es big data en una empresa
Ejemplos de big data
Todas las empresas dependen de los datos, y estos datos se utilizan para generar informes que ayuden a las empresas a tomar decisiones fundamentadas con la información adecuada. Cuando hay una multitud de datos a los que acceder, analizar y compilar, si se hace manualmente, esta tarea puede necesitar muchos recursos y tiempo. La inteligencia empresarial (BI) ayuda a simplificar y automatizar el proceso, así como a generar informes cualitativos.
La inteligencia empresarial utiliza los datos de la empresa para mejorar la toma de decisiones estratégicas y operativas. Como proceso, el BI implica la consolidación, el análisis y la comunicación de la información empresarial para ayudar a las empresas a tomar la decisión empresarial correcta. Y, como tecnología, el BI consiste en diferentes herramientas que automatizan la consolidación de datos, el análisis y la presentación de la información empresarial a los usuarios finales. El BI ayuda a proporcionar información relevante y fiable a las personas adecuadas en el momento oportuno para obtener mejores respuestas, incluso cuando los datos se cotejan a partir de múltiples fuentes.
El modelo tradicional de inteligencia empresarial (BI) sigue un enfoque descendente, en el que los informes estáticos responden a la mayoría de las preguntas de análisis. En este caso, el BI está dirigido por la organización de TI de la empresa. Por lo tanto, si un empleado/ejecutivo tuviera una consulta de seguimiento sobre el informe, tendría que ir al final de la cola de informes y comenzar el proceso de nuevo. Este proceso es lento, consume mucho tiempo y no sirve para utilizar los datos recientes para tomar decisiones estratégicas. Sin embargo, el modelo moderno de inteligencia empresarial (BI) no sólo es rápido, sino también interactivo y accesible. Aunque los departamentos de TI siguen gestionando el acceso a los datos, varios niveles de usuarios pueden personalizar los cuadros de mando y crear los informes que necesitan con facilidad.
El valor de los big data
En pocas palabras, los big data son conjuntos de datos más grandes y complejos, especialmente los procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos tradicional no puede gestionarlos. Sin embargo, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para resolver problemas empresariales que antes no habrían podido abordarse.
La velocidad es la rapidez con la que se reciben los datos y (quizás) se actúa sobre ellos. Normalmente, la mayor velocidad de los datos se transmite directamente a la memoria en lugar de escribirse en el disco. Algunos productos inteligentes con acceso a Internet operan en tiempo real o casi en tiempo real y requerirán una evaluación y acción en tiempo real.
La variedad se refiere a los muchos tipos de datos disponibles. Los tipos de datos tradicionales estaban estructurados y encajaban perfectamente en una base de datos relacional. Con el auge del big data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como el texto, el audio y el vídeo, requieren un preprocesamiento adicional para derivar el significado y soportar los metadatos.
En los últimos años han surgido otras dos V: valor y veracidad. Los datos tienen un valor intrínseco. Pero no sirven de nada hasta que se descubre ese valor. Igualmente importante es saber hasta qué punto los datos son veraces y hasta qué punto se puede confiar en ellos.
Beneficios del big data
En el artículo de hoy, centraremos toda nuestra atención en algunas de las estadísticas de big data más alucinantes. Para quien no conozca el concepto de big data, TechJury ha preparado una breve introducción sobre el tema.
Big data se refiere a enormes conjuntos de datos recogidos de numerosas fuentes. Estos conjuntos de datos no pueden ser recogidos, almacenados o procesados con ninguna de las herramientas convencionales existentes debido a su cantidad y complejidad.
Por lo tanto, hay una variedad de herramientas que se utilizan para analizar los grandes datos: bases de datos NoSQL, Hadoop y Spark, por nombrar algunas. Con la ayuda de las herramientas de análisis de big data, podemos recopilar diferentes tipos de datos de las fuentes más versátiles: medios digitales, servicios web, aplicaciones empresariales, datos de registro de máquinas, etc.
Antes de que la analítica de Big Data se convirtiera en una idea totalmente desarrollada, las empresas almacenaban toneladas de información en sus bases de datos, sin saber qué hacer con ellas. Según las estadísticas mundiales sobre las tecnologías de Big Data, la mala calidad de los datos cuesta a las empresas de todo el mundo una media de entre 9,7 y 14,2 millones de dólares al año. En el caso de países como Estados Unidos, que operan en una economía muy orientada a los datos, esa cifra podría ascender a billones.
Tecnologías de big data
Big data es un término que describe los grandes volúmenes de datos difíciles de gestionar -tanto estructurados como no estructurados- que inundan las empresas en su día a día. Pero lo importante no es sólo el tipo o la cantidad de datos, sino lo que las organizaciones hacen con ellos. Los grandes datos pueden analizarse para obtener información que mejore las decisiones y dé confianza para tomar medidas empresariales estratégicas.
El término «big data» se refiere a los datos que son tan grandes, rápidos o complejos que son difíciles o imposibles de procesar con los métodos tradicionales. El acto de acceder y almacenar grandes cantidades de información para su análisis existe desde hace mucho tiempo. Pero el concepto de big data cobró impulso a principios de la década de 2000, cuando el analista de la industria Doug Laney articuló la definición de big data, que ahora es la corriente principal, como las tres V:
Volumen. Las organizaciones recopilan datos de una gran variedad de fuentes, como transacciones, dispositivos inteligentes (IoT), equipos industriales, vídeos, imágenes, audio, redes sociales y mucho más. En el pasado, almacenar todos esos datos habría sido demasiado costoso, pero el almacenamiento más barato mediante lagos de datos, Hadoop y la nube ha aliviado la carga.