El análisis de los grandes datos: ¿Un gran problema?

26 de mayo de 2021

La era de la información está en pleno apogeo. Si pensabas que el petróleo, el oro o los diamantes son los productos más valiosos del mundo, es probable que hayas caído en la trampa de su poderoso marketing. Hoy en día, con más usuarios que nunca utilizando sus dispositivos móviles y conectándose a la red, se genera constantemente una gran cantidad de datos. Pero realizar un análisis de big data no es una tarea fácil.

Cada vez que abres un correo electrónico, haces clic en un enlace, ves una página, te etiquetan en las redes sociales, te gusta una publicación, haces una compra en línea, te gusta un vídeo o compras en una tienda, tus datos y tu comportamiento quedan registrados.

No sólo se recogen datos de clientes/usuarios, sino que el b2b también participa en el big data. Los sistemas ERP y CRM son capaces de generar facturas, gestionar las cadenas de suministro y supervisar las fluctuaciones de precios y divisas, lo que permite transmitir esta información a los responsables de la toma de decisiones y a los analistas.

No hace falta decir que el big data es enorme (juego de palabras). El gran volumen de datos generados puede ser difícil de comprender. Sin embargo, las empresas no pueden subestimar su valor. El big data crea un valor inmenso para las empresas, y no hace más que aumentar gracias al Internet de las cosas (IoT).

Los macrodatos tienen un enorme potencial para las empresas, ya que contienen la información necesaria para que éstas mejoren sus productos y servicios. De hecho, se cree que solo el servicio de salud de Estados Unidos podría lograr trescientos billones extra en eficiencia y ahorro sanitario cada año mediante el aprovechamiento del big data.

Pero, ¿qué es exactamente el big data y cómo pueden aprovecharlo las empresas hoy en día para tomar decisiones empresariales clave?

En los siguientes párrafos vamos a tratar la "explosión de datos", las preocupaciones que tienen las empresas hoy en día, el análisis del big data y cómo las empresas pueden utilizar la recopilación y visualización de datos en el análisis de grandes conjuntos de datos para hacer predicciones y mejorar su negocio.

Netflix, por ejemplo, fue capaz de aprovechar a los clientes de cola larga para crear una ventaja competitiva sobre Blockbuster gracias a la comprensión del big data.

La Definición de Big Data

El big data son datos cuyo volumen es tan masivo que el mero hecho de recopilarlos y almacenarlos resulta difícil. El big data también puede clasificarse como datos que crecen exponencialmente con el tiempo. Las herramientas de análisis de big data son necesarias para recopilar y procesar esas grandes cantidades de datos cuando las herramientas tradicionales simplemente no sirven.

Este volumen de datos puede clasificarse como una Explosión de Datos en la que el volumen de datos aumenta drásticamente hasta un punto en el que el acto de capturar y analizar dichos datos se vuelve extremadamente difícil. Se cree que para el año 2020, las organizaciones podrían esperar un aumento de +4,000% en la producción de datos. Si las empresas no invierten en el software analítico o de recopilación de datos correcto, correrán el riesgo de convertirse en ricas en datos pero sin la información significativa necesaria para el crecimiento o el desarrollo de productos.

La explosión de big data podría dejar a las empresas que quieren recopilar más información sobre el comportamiento de los clientes ahogadas en un mar de datos sin tener realmente la capacidad de utilizarlos y comprender las tendencias del mercado y mejorar la eficiencia operativa.

Mediante el desarrollo de una sólida gestión de datos y una estrategia analítica, las empresas pueden evitar esto para producir conocimientos empresariales inteligentes que les permitan tomar mejores decisiones.

El principal problema que tienen las empresas en torno al big data es triple: Volumen, Velocidad y Variedad. El volumen es el mayor reto, pero también la mayor oportunidad.

Dado que el big data no pueden analizarse mediante técnicas tradicionales, a menudo se dejan pasar cantidades importantes de datos y se ignoran patrones ocultos potencialmente lucrativos.

Cómo Usar la Analítica de Big Data

Aunque los datos son un punto de partida clave para cualquier negocio, con la comprensión de dichos datos es donde las empresas pueden desarrollar una ventaja competitiva.

La analítica de datos permite a las empresas obtener datos específicos sobre su negocio, desde el inventario hasta el rendimiento de las ventas de los empleados, desde la reacción de los clientes a los distintos anuncios hasta la captación de clientes de cola larga mediante el marketing de nicho.

El análisis de big data permite a las empresas mejorar su capacidad de toma de decisiones y les permite mejorar la formación de liderazgo, la educación de los empleados y dirigirse a los clientes adecuados con campañas publicitarias previamente probadas.

La analítica de big data puede ayudar a las empresas a entrar en mercados que antes no estaban disponibles, al tiempo que proporciona una mejor comprensión de cómo mejorar sus productos, la cadena de suministro, las operaciones, los servicios, los recursos humanos, etc.

Descubre lo que Viene

Netflix, por ejemplo, fue capaz de aprovechar a los clientes de cola larga -un gran número de clientes nicho olvidados que en conjunto constituyen un gran mercado- para crear una ventaja competitiva sobre Blockbuster gracias a la comprensión del big data.

La analítica de big data permite a las empresas hacer lo mismo. Mediante el uso de análisis, simulaciones y conjuntos de datos, las empresas pueden realizar pruebas en una variedad de tipos de clientes diferentes para ofrecer servicios de nicho rentables.

Sin embargo, no solo las empresas pueden divertirse con la analítica, ya que el análisis de datos también se ha utilizado para lograr grandes éxitos en el deporte.

Moneyball

Analizar los datos de los jugadores es un concepto común hoy en día. Un equipo de la Major League Baseball - los Oakland As - fue uno de los primeros en utilizar la analítica de big data para desequilibrar el deporte.

Los Oakland As, un equipo humilde con un presupuesto diez veces menor que el de los equipos más grandes, accedieron y analizaron miles de datos sobre jugadores de toda la liga para construir un equipo altamente competitivo a una fracción del coste de las franquicias más grandes.

Entonces, ¿cómo pueden las empresas recopilar, procesar y analizar grandes cantidades de datos para mejorar su inteligencia empresarial y la experiencia del cliente?

Averigüémoslo.

Análisis predictivo de grandes conjuntos de datos utilizando grandes cantidades de ciencia de datos

Recogida de Big Data

Las organizaciones pueden recopilar big data de diferentes maneras. Hay diferentes fuentes para recopilar datos, no un solo lugar.

Las fuentes de datos son:

  • Descargas de Aplicaciones
  • Control del Tráfico en Tienda
  • Encuestas
  • Seguimiento Online
  • Seguimiento de las Redes Sociales
  • Comportamiento del Usuario
  • Seguimiento de Datos Transaccionales
  • Monitorización de Anuncios
  • Y más

A la hora de recopilar datos, es necesario entender los dos tipos diferentes de big data.

Datos Estructurados y No Estructurados

Los datos estructurados se recogen en un formato predefinido. Muy específicos y almacenados en almacenes de datos, los datos estructurados incluyen hojas de cálculo y sistemas de puntos de venta que utilizan códigos de barras y recogen información sobre la cantidad.

Una de las mayores ventajas de los datos estructurados es que pueden ser utilizados por algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial.

La forma en que se almacenan los datos estructurados en los almacenes de datos permite manipular y consultar fácilmente esos grandes datos.

Sin embargo, los almacenes de datos no tienen la ventaja de los lagos de datos en el sentido de que son fácilmente manipulables y actualizables si es necesario.

En caso de que sea necesario realizar cambios en la estructura existente de los almacenes de datos, es posible que haya que actualizar todo el conjunto de datos, lo que puede requerir mucho tiempo y recursos.

Los datos no estructurados, sin embargo, son una amalgama de muchos tipos de datos diferentes. Los datos no estructurados se almacenan en su formato nativo, a menudo en un lago de datos. Los datos no estructurados no se procesan hasta que se utilizan, lo que se conoce como schema-on-read.

Los datos no estructurados, que aparecen en varios formatos de archivo, como el correo electrónico, las publicaciones en las redes sociales y los chats, permiten a las empresas recopilar información valiosa para su posterior procesamiento.

La evolución de la computación en la nube ha permitido la creación de lagos de datos basados en la nube, que generan una gran capacidad de almacenamiento de datos y un ahorro de costes, ya que un lago de datos basado en la nube permite a las empresas pagar solo por lo que usan, lo que ayuda a las empresas a escalar.

Cuando se trata de recopilar datos estructurados y no estructurados, las empresas deben considerar los pros y los contras de cada uno, así como sus conjuntos de datos específicos y sus capacidades para procesar dichos datos.

Aunque los datos no estructurados pueden tener ventajas de ahorro y enormes oportunidades ocultas, el análisis de estos datos requiere un ojo agudo y un alto nivel de habilidad.

Los datos estructurados, en cambio, pueden ser analizados por el empleado común.

Procesamiento de Big Data

El procesamiento de big data puede definirse como "un conjunto de técnicas o modelos de programación para extraer información útil de conjuntos de big data con el fin de apoyar y proporcionar decisiones". A menudo se caracteriza utilizando las tres V:

Volumen

Define la cantidad de datos producidos o procesados. Los datos tradicionales se miden en bytes (la mayoría de los dispositivos personales necesitan espacio para varios terabytes de datos).

Velocidad

La velocidad a la que se generan y procesan los datos (bytes por segundo).

Variedad

Ofrece información sobre la diversidad de datos que se recogen. Abarca el formato y la estructura de los datos.

Sin embargo, además de estas tres V, han evolucionado dos características más a las que se suele hacer referencia cuando se habla de procesamiento de big data;

Validez

Denota la calidad o la fiabilidad real de los conjuntos de datos. Por ejemplo, los datos dañados o los valores incorrectos pueden perjudicar la validez y la autoridad de los conjuntos de datos.

Valor

Corresponde al significado real del big data. Por ejemplo, los datos sobre la satisfacción de los clientes son muy valiosos para una empresa.

¿Podemos Procesar Ahora?

Sí. Ahora que entendemos cómo recogemos los datos, podemos considerar dos opciones principales de procesamiento.

El primero es el procesamiento por lotes.

El procesamiento por lotes examina grandes bloques de datos a lo largo del tiempo y es más útil cuando se dispone de un tiempo de respuesta más largo entre la recogida y el análisis del big data.

La otra opción de procesamiento es el procesamiento en flujo, que considera lotes de datos más pequeños, lo que reduce el retraso entre la recogida y el análisis.

El procesamiento en flujo es responsable de una toma de decisiones más rápida. Sin embargo, tiene un precio y es más complejo que el procesamiento por lotes.

El Big Data implica normalmente un alto volumen que se actualiza con frecuencia y que implica una variedad de formatos de datos. Por lo tanto, la limpieza y el análisis deben realizarse antes de que el big data pueda aportar valor a las organizaciones.

Limpieza de Big Data

El big data, sin limpieza, es en última instancia un revoltijo de ruido que no tiene sentido. Es imposible comprender realmente el valor de los datos si su calidad es baja. Los datos en bruto, especialmente los no estructurados recogidos en tiempo real, son inútiles.

Por lo tanto, la limpieza o depuración de datos es el procedimiento necesario para corregir o eliminar los datos inexactos y corruptos.

La depuración y el formateo de los datos permiten a las empresas obtener mejores resultados. Hay que eliminar todos los datos duplicados, irrelevantes o innecesarios, ya que los datos "malos" pueden dar lugar a una visión deficiente y a una representación errónea del business intelligence.

A la hora de limpiar los datos, las organizaciones también pueden considerar la eliminación de aquellos que no son necesarios para determinadas decisiones empresariales. Cuanto más racionalizados y limpios sean los conjuntos de datos, menos oportunidades se presentarán para que se produzcan distracciones o se tomen malas decisiones utilizando datos erróneos.

En lo que respecta a la limpieza de big data, dada la gran mayoría de datos no estructurados que llegan a las empresas que recopilan big data, estos son inútiles para los científicos de datos a menos que se formateen correctamente.

El big data y la analítica son inequívocamente importantes para las empresas, pero la ciencia de los datos es donde los empresarios pueden encontrar el verdadero valor. Si evitas limpiar tus datos, puedes olvidarte de la ciencia, aunque tengas las mejores herramientas de análisis de datos a tu disposición.

Los datos erróneos pueden obligar a una empresa a tomar decisiones y conclusiones equivocadas, o a realizar un mal análisis, especialmente cuando se consideran grandes cantidades de big data.

La historia de los negocios fracasados está plagada de empresas que han perdido dinero debido a los volúmenes de big data de baja calidad.

Análisis de Big Data

Ahora que hemos recogido, procesado y limpiado nuestros datos, podemos empezar a analizarlos. El análisis de big data se lleva a cabo mediante el uso de procesos analíticos avanzados, que pueden convertir esos importantes big data en conocimientos aún mayores. Los tres principales procesos de análisis de big data son:

1. Minería de Datos

Proceso de clasificación de grandes conjuntos de datos para encontrar patrones ocultos y reconocer relaciones. Este proceso funciona convirtiendo los datos en bruto en información útil.

La minería de datos suele realizarse mediante un software que busca patrones en grandes conjuntos de datos para saber más sobre los clientes de una empresa.

Esto permite que una empresa mejore sus estrategias de marketing, disminuya sus gastos eliminando irregularidades o anomalías y aumente las ventas.

2. Análisis Predictivo

El análisis predictivo utiliza los datos históricos de una organización para intentar hacer predicciones sobre el futuro de la empresa.

Esto es especialmente valioso cuando se realiza un análisis DAFO (puntos fuertes, puntos débiles, oportunidades y amenazas).

Mediante el uso de una combinación de minería de datos, estadística, aprendizaje por correspondencia e inteligencia artificial, las organizaciones pueden realizar análisis de datos para hacer predicciones.

El análisis predictivo, por tanto, es un componente vital para comprender las tendencias del mercado y permite a las empresas optimizar la gestión de sus recursos.

3. Aprendizaje Profundo (Aprendizaje Automático)

El aprendizaje profundo, que forma parte del aprendizaje automático en la inteligencia artificial, es capaz de procesar fuentes de datos, ya sean datos no estructurados o no etiquetados.

Con los conocimientos específicos necesarios para aprovechar realmente la aplicación y la comprensión del big data, cabría preguntarse entonces si merece la pena.

Herramientas de Análisis de Big Data

Debido a la enorme cantidad de datos de que disponen las empresas, es imposible elegir una sola herramienta para realizar el análisis de big data.

Por otra parte, las empresas suelen utilizar varias herramientas para recopilar, procesar, limpiar y analizar el big data.

Mejorar la tecnología de big data.

A continuación se presentan algunos de los principales actores del sector de las herramientas de análisis de big data;

  • Hadoop: El rey del procesamiento y la recopilación de grandes datos. Un marco de trabajo de código abierto que es conocido por almacenar y procesar eficientemente enormes cantidades de datos. Como software que puede manejar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, este es una obviedad para cualquier empresa que quiera utilizar el análisis de big data.
  • Tableau: Como una de las principales plataformas de análisis del mundo, Tableau permite a las organizaciones realizar análisis de datos y análisis predictivos, al tiempo que permite a los usuarios colaborar y compartir sus conocimientos de big data, algo importante especialmente cuando se trabaja con grandes cantidades de datos. Lo que distingue a Tableau es el análisis visual de datos que incluye la plataforma, que promueve la colaboración entre organizaciones y permite a las personas plantear preguntas sobre big data y compartir fácilmente sus ideas mediante el análisis del mismo.
  • YARN significa Yet Another Resource Negotiator ("Otro negociador de recursos"). Esta tecnología de gestión de grupos es excelente para analizar datos que ayudan a las empresas a programar el trabajo y gestionar los recursos.
  • Spark: Otro marco de computación en clúster de código abierto. Spark puede manejar tanto el procesamiento por lotes como el de flujo para realizar cálculos rápidos y eficientes cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos.
  • Bases de datos NoSQL: Son excelentes opciones para recopilar datos grandes, no estructurados y sin procesar. NoSQL son las siglas de "Not Only SQL" (no solo SQL) y son excelentes para manejar datos de baja calidad procedentes de diversos modelos de datos.
  • MapReduce: Como parte del marco de trabajo de Hadoop (véase más arriba), MapReduce es conocido por cumplir dos funciones clave. En primer lugar, el mapeo, que es el proceso de filtrado de datos en varios modelos. En segundo lugar, la reducción o el arte de organizar y reducir los resultados de un nodo para responder a una consulta.
tecnologías de big data utilizadas para procesar datos mediante análisis avanzados y que intervienen en el almacenamiento de datos

Beneficios y Ventajas del Análisis de Big Data

El análisis de big data puede suponer una gran barrera de entrada para cualquier startup o pequeña o mediana empresa.

Con los conocimientos específicos que se necesitan para aprovechar realmente la aplicación y la comprensión de los grandes datos, junto con las decisiones empresariales que se pueden desviar debido a los datos sin limpiar, sin procesar y sin filtrar, cabría preguntarse entonces si merece la pena.

Los beneficios de la gestión, la recopilación, el procesamiento y el análisis de big data son incuestionables si se hace bien. Veamos cinco de los beneficios principales:

  1. Reducción de costes. Las tecnologías de big data, como las mencionadas anteriormente, junto con la introducción de la analítica basada en la nube, aportan a los usuarios empresariales importantes reducciones de costes cuando se trata de almacenar grandes cantidades de big data. El almacenamiento tiene un coste menor, pero el big data puede identificar formas más eficientes de hacer negocios, lo que puede tener un impacto significativo en el resultado final.
  2. Mejor toma de decisiones. La capacidad de tomar decisiones más rápidas y mejores es cada vez más valiosa en un mundo cada vez más reducido. Los clientes y los usuarios de las empresas esperan resultados instantáneos. Por ello, las empresas pueden analizar la información clave de forma inmediata y tomar importantes decisiones basadas en los conocimientos adquiridos a partir de los datos recogidos, procesados y analizados.
  3. Desarrollar nuevos productos o servicios. El big data da a las organizaciones la capacidad de calibrar los deseos cambiantes y en desarrollo de los clientes. La aplicación del análisis de big data ha permitido a las empresas crear más productos en línea con lo que el cliente realmente quiere. Se podría argumentar que el big data es lo que ha dado lugar a los gigantes tecnológicos de hoy en día, que aparentemente generan productos y servicios de éxito con facilidad.
  4. Campañas enfocadas y dirigidas. El concepto de enviar anuncios dirigidos a los usuarios de Internet no es nada extraño hoy en día. Sin embargo, este tipo de campañas son minas de oro para las empresas que utilizan el análisis de big data para ofrecer productos a medida a su mercado objetivo. Atrás quedaron los días en los que se gastaban millones de dólares en campañas publicitarias que no funcionaban. ¿Comprar una valla publicitaria por cien mil dólares? ¿Por qué, cuando puedes dirigirte a tu cliente ideal en Facebook o Google por una fracción del coste? Los conocimientos de big data permiten a las empresas crear campañas exitosas, centradas y dirigidas que ayudan a mejorar la fidelidad a la marca.
  5. Gestión de riesgos. Las empresas de hoy son capaces de resistir y operar incluso en entornos de alto riesgo. Sin embargo, el big data ha sido una razón decisiva para que las organizaciones sean capaces de hacerlo. El análisis de big data permite a las empresas mejorar la eficacia de sus modelos de gestión de riesgos y, por tanto, desarrollar estrategias mejores y más inteligentes.

Desafíos del Big Data

A pesar de que el big data puede proporcionar a las empresas una gran cantidad de oportunidades, no está exento de desafíos:

1. Falta de comprensión adecuada de Big Data

El big data puede resultar intimidante para las organizaciones que no disponen de los recursos necesarios para recopilarlo y analizarlo adecuadamente. La clave está en contratar a científicos de datos y analistas de negocio especializados que sepan qué patrones buscar y cómo utilizar el big data en beneficio de la empresa.

2. Confusión en la Selección de Herramientas de Big Data

Ah, el viejo problema de la parálisis por análisis. La elección de una herramienta de análisis de big data no es fácil, ya que depende de lo que se pretenda hacer con él. Sin embargo, la contratación de un analista especializado con experiencia en una herramienta concreta puede ayudar a resolver fácilmente este problema.

3. Asegurar los Datos

Como ya hemos dicho, recopilar los datos adecuados suele ser parte del problema. ¿Recoges datos estructurados o no estructurados, y cómo lo haces? ¿Encuestas, estadísticas, en tiempo real? Trabaja para entender qué tipo de datos van a ser más beneficioso para tu negocio antes de intentar recopilarlos.

4. Integrar datos de diversas fuentes

El big data puede provenir de todos los ángulos, lo que puede resultar abrumador. Sin embargo, aunque la recopilación de datos es importante, ser capaz de integrar el big data de diferentes fuentes es el verdadero problema. Trabaja con tu equipo de análisis de big data para entender cómo puedes resolver esto.

Porqué Deberías Empezar con el Análisis de Big Data

El Big Data ya está aquí, y las empresas que quieran salir adelante y desarrollar una ventaja competitiva deben desarrollar una estrategia no sólo para recopilar esos datos, sino también para interpretarlos y analizarlos.

Cualquier empresa con planes para escalar y seguir siendo competitiva no puede permitirse dejar que los datos críticos de los clientes pasen desapercibidos. Al comprender cómo analizar y utilizar el big data para tomar mejores decisiones, las empresas y sus líderes pueden construir de forma consistente una ventaja competitiva sostenible. 

Gestión de big data y desarrollo de productos con terabytes de datos

Sobre el autor: Joe Silk -

Joseph es un Consultor de Start-ups, Copywriter y Propietario de Negocios con 9 años de experiencia profesional. Está muy centrado en el cliente, y es capaz de trabajar en una amplia gama de temas y ofrecer estándares de alta calidad en proyectos de todos los tamaños para clientes de todo el mundo. Ver en Linkedin

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