Big Data: cómo manejar y analizar grandes volúmenes de información

El término "Big Data" ha adquirido una gran relevancia, pues con la enorme cantidad de datos generados por usuarios, empresas y dispositivos, manejar y analizar grandes volúmenes de información se ha convertido en una tarea crucial para tomar decisiones informadas y estratégicas.

La correcta gestión y análisis de Big Data permite a las organizaciones descubrir patrones ocultos, predecir tendencias y optimizar operaciones con precisión. Sin embargo, este proceso no está exento de complicaciones y requiere una infraestructura adecuada, herramientas avanzadas y habilidades específicas para convertir datos brutos en información valiosa.

En este artículo, te daremos las mejores prácticas para manejar y analizar altos volúmenes de datos, nuestro objetivo es buscar optimizar tus prácticas actuales. 

Qué es el Big Data

El Big Data se refiere a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo volumen, complejidad y velocidad de crecimiento hacen que sea difícil capturarlos, procesarlos y analizarlos con herramientas convencionales.

No existe un tamaño fijo para determinar lo que se considera como Big Data; sin embargo, los profesionistas consideran que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes. Su naturaleza compleja se debe a la naturaleza no estructurada de gran parte de los datos generados por las tecnologías modernas.

Importancia del Big Data en el análisis de información

El Big Data es importante porque permite a las organizaciones identificar patrones y tendencias que serían imposibles de detectar con métodos tradicionales. Al analizar grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes, pueden obtener una visión más completa y precisa del comportamiento del mercado y de los consumidores.

Con estos datos, es más sencillo fundamentar las decisiones en hechos en lugar de suposiciones. Por ejemplo, los análisis predictivos pueden ayudar a prever la demanda de productos, optimizar inventarios y mejorar la satisfacción del cliente.

La personalización es otro beneficio significativo del Big Data, ya que al analizar el comportamiento y las preferencias de los clientes, se pueden ofrecer productos y servicios más adaptados a las necesidades individuales.

En el ámbito de la eficiencia operativa, el Big Data permite optimizar tus procesos internos. Por ejemplo, las compañías de logística pueden utilizarlo para optimizar rutas de entrega, y así reducir tiempos y costos.

Cómo funciona el Big Data

El Big Data se analiza y procesa a través de cinco dimensiones clave conocidas como las 5V: volumen, variedad, velocidad, veracidad y valor, que permiten gestionar y aprovechar grandes cantidades de datos de manera efectiva.

Volumen

Se refiere a la enorme cantidad de datos generados continuamente desde diversas fuentes como redes sociales, sitios web y correos electrónicos. La gestión de estos requiere infraestructuras robustas capaces de almacenar y procesar datos masivos de forma eficiente.

Variedad

Implica la diversidad de los datos recopilados, que pueden ser tanto estructurados como no estructurados. Provienen de múltiples fuentes, como textos, imágenes, videos y registros transaccionales, lo que exige técnicas avanzadas para integrarlos y analizarlos de manera coherente.

Velocidad

Se enfoca en la rapidez con la que se generan, recopilan y procesan los datos. En el mundo actual, es esencial procesar la información en tiempo real o casi en tiempo real para tomar decisiones rápidas y responder a cambios inmediatos en el mercado o en el comportamiento del consumidor.

Veracidad

Se relaciona con la calidad y precisión de los datos. No toda la información generada es confiable, por lo que es crucial filtrar y excluir los datos falsos o imprecisos para garantizar análisis fiables. Esto implica implementar métodos para validar y limpiarlos antes de su análisis.

Valor

Es la utilidad y relevancia de los datos analizados. El objetivo final del Big Data es extraer información valiosa que pueda ser utilizada para mejorar la toma de decisiones, optimizar operaciones y generar ventajas competitivas. Es esencial que el análisis conduzca a conocimientos accionables y beneficios tangibles para la organización.

Etapas del análisis del Big Data

Es necesario seguir estas 4 etapas para hacer un correcto análisis del Big Data.

Adquisición

Se refiere a la identificación del tipo de datos que se van a utilizar junto con la tecnología para recabar la información. Se debe obtener la información precisa para poder analizarla y tener los datos necesarios, sean estructurados o no.

Los datos no estructurados son los más complejos de manejar por no tener un formato específico, estos conforman el 80% de información. Por eso es importante contar con los medios para analizarlos y recopilarlos. 

Organización de la información 

Es la capacidad de preparar y tratar la información para tener los mejores resultados posibles. En esta etapa es importante hacer la información más transparente para usar las técnicas de análisis más recomendadas para depurar los datos, así como proteger y procesar los que son necesarios para la siguiente etapa.

Análisis

Consiste en convertir el Big Data en información relevante a través de técnicas como el data mining o el aprendizaje automático para extraer el valor de la data.  

Decisión

Tiene relación con la etapa anterior, pues después del análisis vienen las conclusiones, con el objetivo de tomar decisiones para realizar acciones enfocadas en mejorar las estrategias, definir objetivos o dar nuevos giros en la empresa. 

Cómo gestionar grandes volúmenes de datos 

Veamos ahora las mejores prácticas para gestionar la Big Data.

Tener una estrategia correctamente establecida

La gestión efectiva de grandes volúmenes de datos comienza con una estrategia claramente definida.

Debes saber exactamente qué tipo de información buscas obtener y cuáles son tus objetivos principales. Ya sea que se trate de innovación, optimización de costos o reposicionamiento de productos, estos objetivos te proporcionan una hoja de ruta clara para orientar el análisis de datos y asegurar que los resultados sean precisos y relevantes.

Organizar y clasificar los datos

Es crucial que sepas dónde se encuentran tus datos y cómo están categorizados. Pueden ser inactivos, como aquellos almacenados en archivos, o en tránsito, como los que se encuentran en correos electrónicos. También es importante determinar a quién pertenecen los datos y cómo se utilizan, para asegurar su tratamiento adecuado en términos de seguridad y confidencialidad.

No descuidar los datos no estructurados

Los datos no estructurados, que suelen representar la mayoría de la información recopilada,  también deben ser gestionados eficazmente. Estos provienen de múltiples fuentes, como empleados, clientes y redes sociales, y aunque son difíciles de analizar, son cruciales para la toma de decisiones. 

Aprovechar la visualización de datos

Para analizar en profundidad los datos, es necesario utilizar herramientas de visualización de datos que permitan generar indicadores clave de rendimiento (KPI) y realizar los cálculos necesarios.

Los data scientists juegan un papel importante en la extracción de información, pero la visualización de datos es fundamental para presentarla de manera comprensible y accionable para los responsables de la toma de decisiones.

Elegir las representaciones gráficas correctas

La visualización de datos ayuda a transformar la información compleja en representaciones gráficas comprensibles. Es esencial jerarquizar la información y elegir el formato adecuado, como curvas, histogramas, tablas o mapas, según el tipo de datos y el público destinatario. 

Aprovechar el potencial de la nube

El cloud computing ofrece una solución flexible y escalable para la gestión de grandes volúmenes de datos. Permite alternar entre su centro de data y la nube para distribuir mejor la carga de trabajo y los datos.

Además, proporciona acceso físico a ellos en el data center del proveedor de la nube, asegurando una gestión transparente y eficiente incluso con miles de millones de líneas de datos.

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