TECNOLOGÍA BIG DATA

 Qué es big data y para qué sirve

El big data (o macrodatos, en español) hace referencia a la manipulación de una gran cantidad de datos. Se habla de big data cuando el volumen de datos generados es mayor que los mecanismos convencionales puedan capturarlos, administrarlos y procesarlos en un tiempo razonable. 

Su relevancia reside en la variedad y la velocidad y los grandes volúmenes de datos que hoy en día tiene la sociedad de la información. Cada día se procesan 2,5 trillones de bytes de datos y, según un estudio de IBM, en solo dos años se ha generado el 90% del total de datos que hay en el mundo.

Para afrontar este nuevo paradigma digital, la tecnología big data es la llave que permite transformar todos esos datos generados en conocimiento. Aunque, más importante que la abundancia de información, es qué se hace con ella. 

Hace algunos años, poder gestionar grandes conjuntos de datos tenía un altísimo coste. Hoy en día, en cambio, cualquier compañía, incluidas pymes y startups, puede hacerlo. Esa es una de las grandes transformaciones que ha propiciado la explosión del big data. Y es que, tal como afirma la experta y consultora Carme Artigas, el big data “tiene que ver con la democratización del procesamiento masivo a bajo coste”. 

A grandes rasgos, podemos decir que el big data sirve para mejorar la toma de decisiones a partir del procesamiento de datos. Gracias a la información obtenida, las organizaciones pueden entender mejor el comportamiento de sus clientes en el comercio electrónico y ofrecer productos y servicios personalizados, optimizar los procesos de producción y medir los riesgos.

 Por qué el big data es tan importante para las organizaciones 

Para las empresas, big data significa mejorar su eficiencia. Pasar de una visión reactiva a una visión predictiva, ya que permite anticiparse a los acontecimientos. Puede ayudar a generar nuevas fuentes de ingresos mediante recomendaciones automáticas o fórmulas de fidelización, a adelantar futuras necesidades, o a prevenir posibles fallos de red, ataques o fraudes en las compañías.

 

Además, hasta hace pocos años solamente se podían procesar datos estructurados, es decir, información agrupada y formada por varias dimensiones que se pueden incluir en filas y columnas de una tabla. Hoy en día, en cambio, ya es posible convertir la información no estructurada (proveniente de imágenes, vídeos, correos electrónicos, redes sociales…) en conocimiento. Eso supone un gran cambio, ya que permite disponer de información de un enorme valor con la integración de datos en el sistema, hasta ahora prácticamente imposibles de descifrar.

Con todo lo mencionado, hay que destacar la importancia de analizar los datos en tiempo real. Según el informe de McKinsey Digitizing the consumer decision journey, el uso de datos en directo puede mejorar la eficiencia de las empresas entre un 15 y un 20%. 

Esto está modificando la forma de administrar la información en las empresas, donde tradicionalmente cada departamento llevaba el almacenamiento de sus datos, los analizaba y después sacaba una serie de conclusiones. Actualmente, en la sociedad líquida, la información fluye y se puede interpretar prácticamente al minuto.