Si eres nuevo en el mundo de la tecnología o no tienes experiencia en ciencias de datos, este término puede sonar un poco confuso.
En pocas palabras, el Big Data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que requieren de herramientas y técnicas especiales para ser procesados y analizados.
El Big Data se ha convertido en una de las áreas más importantes de la tecnología moderna, ya que permite a las empresas y organizaciones obtener información valiosa para tomar decisiones informadas y mejorar su eficiencia. En este artículo, exploraremos todo lo que necesitas saber sobre el Big Data.
El Big Data se refiere a conjuntos de datos enormes y complejos que superan la capacidad de las herramientas tradicionales de procesamiento de datos. Estos datos pueden provenir de múltiples fuentes, como sensores, redes sociales, transacciones en línea, registros médicos y más.
El Big Data se caracteriza por las «3 V’s»: volumen (gran cantidad de datos), variedad (diversidad de fuentes y tipos de datos) y velocidad (alta velocidad de producción y procesamiento de datos).
Aunque el tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos determinado se considera Big Data no está firmemente definido y sigue cambiando con el tiempo, la mayoría de los analistas y profesionales actualmente se refieren a conjuntos de datos que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes.
Para procesar y analizar grandes conjuntos de datos, se utilizan herramientas y técnicas especiales. El proceso de Big Data se divide en cuatro etapas principales:
Con el análisis adecuado, las empresas pueden utilizar los datos para mejorar sus operaciones, crear nuevos productos y servicios, aumentar su rentabilidad y su ventaja competitiva.
El Big Data puede ayudar a las empresas a reducir sus costes mediante el uso de tecnologías de datos como Hadoop y la analítica basada en la nube. Estas tecnologías permiten a las empresas almacenar grandes cantidades de datos de manera rentable y eficiente, lo que les permite identificar formas más eficientes de hacer negocios. Al reducir los costes, las empresas pueden aumentar sus beneficios y ofrecer precios más competitivos a sus clientes.
Con la velocidad del análisis de Big Data, las empresas pueden tomar decisiones más rápidas y eficientes basadas en la información que han recopilado. La capacidad de analizar nuevas fuentes de datos significa que las empresas pueden obtener información en tiempo real y ajustar sus estrategias en consecuencia. Esto puede ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas y aumentar su eficiencia operativa.
El análisis de Big Data también puede ayudar a las empresas a identificar nuevas oportunidades de negocio. Al analizar grandes cantidades de información, las empresas pueden descubrir patrones y tendencias que pueden aprovechar para desarrollar nuevos productos y servicios. Esto puede ayudar a las empresas a diversificar su oferta y mantenerse competitivas en un mercado en constante evolución.
El Big Data se utiliza en una amplia variedad de industrias para mejorar la eficiencia y satisfacer a los clientes. Por ejemplo, en la industria del turismo, los resorts y casinos utilizan el Big Data para recopilar datos de los clientes y prevenir posibles problemas antes de que se conviertan en grandes problemas. En el cuidado de la salud, el análisis de Big Data permite a los profesionales de la salud obtener diagnósticos y opciones de tratamiento más rápidamente. En el sector minorista, el Big Data permite a las empresas comprender mejor las necesidades de sus clientes y ofrecerles productos y servicios personalizados.
La calidad de datos es un aspecto crítico en cualquier entorno, pero en el mundo del Big Data, las peculiaridades de los datos masivos presentan múltiples desafíos. Las conocidas 5 Vs: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor, definen la problemática del Big Data, especialmente en lo que respecta a la calidad de los datos.
Las empresas necesitan extraer datos reales y de alta calidad de conjuntos de datos masivos y complejos. La información adicional que se puede cargar en el sistema, como los comentarios o likes en redes sociales, los resultados de campañas de marketing o datos estadísticos de terceros, ofrece información valiosa para evaluar si los productos o servicios están funcionando bien.
Sin embargo, la calidad de los datos en Big Data se enfrenta a desafíos que dificultan la extracción de información de alta calidad. A continuación, se presentan algunos de los principales desafíos a los que se enfrenta la calidad de los datos en Big Data.
El gran número de fuentes de datos y los diferentes tipos de datos y estructuras complejas presentes en Big Data hacen que la integración de datos sea más difícil. Las fuentes de datos de Big Data son muy diversas :
y los tipos de datos también lo son:
Además, solo el 20% de la información es estructurada, lo que puede provocar muchos errores si no se aborda un proyecto de calidad de datos.
El volumen de datos es enorme y eso complica la ejecución de un proceso de calidad de datos dentro de un tiempo razonable. La recolección, limpieza, integración y obtención de datos de alta calidad requiere mucho tiempo. Se necesita transformar los tipos no estructurados en tipos estructurados y procesar esos datos.
Los datos cambian rápidamente y eso hace que su validez sea muy corta. Si no se procesan y analizan correctamente, se pueden obtener conclusiones erróneas que pueden llevar a cometer errores en la toma de decisiones. Es necesario contar con un alto poder de procesamiento para poder solucionarlo.
La falta de estándares de calidad de datos unificados hace que sea difícil garantizar la calidad de los datos en Big Data. Aunque existen normas de calidad de datos ISO 8000, estas necesitan madurar y perfeccionarse. Además, la investigación sobre la calidad de datos de Big Data es un área muy reciente, y no hay muchos resultados disponibles.
La calidad de datos en Big Data es esencial para obtener ventajas competitivas y evitar graves errores estratégicos y operacionales basados en datos erróneos. Aunque presenta múltiples desafíos, la garantía de calidad de datos puede ser mejorada a través de soluciones específicas, como la limpieza de datos y la normalización de datos.
El Big Data se puede utilizar de varias maneras para mejorar la toma de decisiones empresariales. Algunos ejemplos incluyen:
Análisis de mercado: El Big Data permite a las empresas analizar los patrones de compra y las tendencias del mercado para identificar oportunidades y diseñar estrategias de marketing efectivas.
Optimización de procesos: El Big Data puede ayudar a las empresas a identificar ineficiencias en sus procesos y encontrar formas de optimizarlos para mejorar la productividad.
Personalización de productos y servicios: El Big Data permite a las empresas recopilar datos sobre las preferencias de los clientes y crear productos y servicios personalizados que satisfagan sus necesidades específicas.
Análisis de riesgos: El Big Data puede ayudar a las empresas a identificar y mitigar riesgos potenciales al analizar grandes cantidades de datos financieros y de mercado.
Sin embargo, en la mayoría de los casos, el Big Data no puede utilizarse por sí solo. Debe combinarse con datos estructurados de aplicaciones comerciales más convencionales, como un ERP o un CRM.
La gestión de datos es un tema crítico para cualquier empresa que busque competir en la era de Big Data.
La gobernabilidad de los datos asegura que los datos estén autorizados, organizados y con los permisos de usuario necesarios en una base de datos, manteniendo la privacidad y la seguridad.
A continuación, presentamos algunos pasos recomendados para crear un plan de Gobierno de Datos en Big Data:
El gobierno de datos efectivo requiere controles granulares. Esto se puede lograr mediante expresiones de control de acceso, que usan agrupación y lógica booleana para controlar el acceso y autorización de datos flexibles, con permisos basados en roles y configuraciones de visibilidad.
Es importante contar con diferentes niveles de acceso, desde la protección de datos confidenciales hasta la visibilidad para los administradores. En el nivel inferior se ocultan los datos confidenciales y en el superior estarán los datos destinados a científicos de datos y analistas de BI. Esto se puede hacer con capacidades de enmascaramiento de datos y diferentes vistas para bloquear los datos en bruto tanto como sea posible y proporcionar gradualmente más acceso.
La seguridad end point es crítica para la gobernabilidad de los datos.
Es importante construir un buen perímetro y colocar un cortafuegos alrededor de los datos, integrados con los sistemas y estándares de autenticación existentes.
Es necesario integrarse con sistemas probados como LDAP, Active Directory y otros servicios de directorio, así como con herramientas como Kerberos para soporte de autenticación. Es fundamental no crear una infraestructura separada, sino integrarla en la estructura existente.
Una vez protegido el perímetro y autenticado todo el acceso granular de datos, se debe asegurarse de que los archivos y la información personalmente identificable (PII) estén encriptados y tokenizados de extremo a extremo del pipeline de datos.
Es necesario encriptar esos datos de forma que, independientemente de quién tenga acceso a él, puedan ejecutar los análisis que necesiten sin exponer ninguno de esos datos.
La auditoría y el análisis son fundamentales para mantener actualizada la estrategia de gestión de datos. El seguimiento de los archivos de JSON es un ejemplo sencillo, pero esencial para rastrear el acceso y reconocer patrones en los datos.
La gobernanza de los datos es tanto acerca de repensar la estrategia y la ejecución como sobre la propia tecnología. El responsable de TI que supervisa la estrategia de administración de datos empresariales debe pensar en cómo cada componente se integra en su arquitectura de datos global. La infraestructura debe ser escalable y segura, desde la recolección de datos y almacenamiento hasta BI, analítica y otros servicios de terceros.
Para implementar un proyecto de Gobierno de Datos, es recomendable contar con la asesoría de expertos en la materia. Con estos pasos y recomendaciones, cualquier empresa puede construir un plan de Gobierno de Datos efectivo en Big Data. .
A continuación, te presentamos 3 de las herramientas de Big Data más populares:
Hadoop es una plataforma de Big Data de código abierto que se utiliza para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. Es una de las herramientas de Big Data más populares y ampliamente utilizadas en el mercado. Hadoop es escalable y permite a las empresas procesar grandes cantidades de datos en paralelo en múltiples servidores.
Apache Spark es una plataforma de procesamiento de datos en tiempo real que se utiliza para procesar grandes cantidades de datos a alta velocidad. Spark es más rápido que Hadoop y utiliza menos recursos de memoria. Es especialmente útil para el procesamiento de datos en tiempo real y para aplicaciones de aprendizaje automático.
Tableau es una herramienta de visualización de datos que permite a las empresas crear visualizaciones interactivas y paneles de control a partir de grandes conjuntos de datos. Tableau es fácil de usar y no requiere conocimientos de programación avanzados. Las empresas pueden utilizar Tableau para crear informes y visualizaciones personalizados que les permitan obtener información valiosa de sus datos.
