¿Qué es el big data?

Aunque las organizaciones empresariales llevan mucho tiempo recopilando datos, la llegada de Internet y otras tecnologías conectadas aumentó significativamente el volumen y la variedad de datos disponibles, dando origen al concepto de "big data".

Hoy en día, las empresas recopilan grandes cantidades de datos, a menudo medidos en terabytes o petabytes, sobre todo, desde las transacciones de los clientes y las impresiones en las redes sociales hasta los procesos internos y la investigación propia.

Durante la última década, esta información ha impulsado la transformación digital en todos los sectores. De hecho, el big data se ha ganado el apodo de "el nuevo petróleo" por su papel como motor del crecimiento empresarial y la innovación.

La ciencia de datos y, más específicamente, el análisis de big data ayudan a las organizaciones a dar sentido a los grandes y diversos conjuntos de datos de big data. Estos campos utilizan herramientas avanzadas como el machine learning para descubrir patrones, extraer perspectivas y predecir resultados. 

En los últimos años, el auge de la inteligencia artificial (IA) y el machine learning ha aumentado aún más el enfoque en el big data. Estos sistemas se basan en grandes conjuntos de datos de alta calidad para entrenar modelos y mejorar los algoritmos predictivos.

Los datos tradicionales y el big data difieren principalmente en los tipos de datos involucrados, la cantidad de datos manejados y las herramientas necesarias para analizarlos.

Los datos tradicionales consisten principalmente en datos estructurados almacenados en bases de datos relacionales. Estas bases de datos organizan los datos en tablas claramente definidas, lo que facilita la consulta mediante herramientas estándar como SQL. El análisis de datos tradicional generalmente implica métodos estadísticos y es adecuado para conjuntos de datos con formatos predecibles y tamaños relativamente pequeños.

El big data, por el contrario, engloba conjuntos de datos masivos en diversos formatos, incluidos datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Esta complejidad exige enfoques analíticos avanzados, como el machine learning, la minería de datos y la visualización de datos, para extraer perspectivas significativas. El gran volumen de big data también requiere sistemas de procesamiento distribuido para manejar los datos de forma eficiente a escala. 

Las "V" de big Data (volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor) son las cinco características que hacen que el big data sea único de otros tipos de datos. Estos atributos explican en qué se diferencian los big data de los conjuntos de datos tradicionales y qué se necesita para gestionarlos de forma eficaz. 

El big data es "big" porque hay más datos. La enorme cantidad de datos que se generan hoy en día, desde aplicaciones web, dispositivos de Internet de las cosas (IoT), registros de transacciones y más, puede ser difícil de gestionar para cualquier organización. Los sistemas tradicionales de almacenamiento de datos y procesamiento suelen tener dificultades para gestionarlos a escala.

Las soluciones de big data, incluido el almacenamiento basado en la nube, pueden ayudar a las organizaciones a almacenar y gestionar estos conjuntos de datos cada vez mayores y asegurarse de que la información valiosa no se pierde por los límites de almacenamiento.

La velocidad describe la rapidez con la que fluyen los datos en un sistema. El big data enfatiza el rápido ritmo al que se mueven estos datos.

Hoy en día, los datos llegan más rápido que nunca, desde actualizaciones de redes sociales en tiempo real hasta registros de transacciones bursátiles de alta frecuencia. Esta rápida afluencia de datos brinda oportunidades para obtener perspectivas que respaldan una rápida toma de decisiones. Para abordar esto, las organizaciones utilizan herramientas como marcos de procesamiento de flujo y sistemas en memoria para capturar, analizar y actuar sobre los datos casi en tiempo real.

Variedad se refiere a los muchos formatos diferentes que puede adoptar el big data.

Junto con los datos estructurados tradicionales, el big data puede incluir datos no estructurados, como texto, imágenes y vídeos de forma libre. También puede incluir datos semiestructurados, como archivos JSON y XML, que tienen algunas propiedades organizativas pero no un esquema estricto.

Gestionar esta variedad requiere soluciones flexibles, como bases de datos NoSQL y data lakes con marcos de esquema según lectura, que puedan almacenar e integrar varios formatos de datos para un análisis de datos más completo. 

Veracidad se refiere a la exactitud y fiabilidad de los datos. Debido a que el big data proviene de cantidades tan grandes y de diversas fuentes, puede contener ruido o errores, lo que puede conducir a una mala toma de decisiones.

El big data requiere que las organizaciones implementen procesos para garantizar la calidad y precisión de los datos. Las organizaciones suelen utilizar herramientas de limpieza, validación y verificación de datos para filtrar imprecisiones y mejorar la calidad de sus análisis.

El valor se refiere a los beneficios en el mundo real que las organizaciones obtienen del big data. Estos beneficios incluyen todo, desde la optimización de las operaciones comerciales hasta la identificación de nuevas oportunidades de marketing. El análisis de big data es crítico para este proceso, a menudo se basa en análisis avanzados, machine learning e IA para transformar la información sin procesar en perspectivas que se pueden ejecutar.

El término “big data” se utiliza a menudo de forma amplia, lo que crea ambigüedad en torno a su significado exacto.

El big data es algo más que grandes cantidades de información. Más bien, es un intrincado ecosistema de tecnologías, metodologías y procesos utilizados para capturar, almacenar, gestionar y analizar grandes volúmenes de datos diversos.

El concepto de big data surgió por primera vez a mediados de la década de 1990, cuando los avances en las tecnologías digitales hicieron que las organizaciones empezaran a producir datos a un ritmo acelerado. En un principio, estos conjuntos de datos eran más pequeños, normalmente estructurados y almacenados en formatos tradicionales.

Sin embargo, a medida que Internet creció y se extendió la conectividad digital, nació realmente el big data. Una explosión de nuevas fuentes de datos, desde transacciones en línea e interacciones en redes sociales hasta teléfonos móviles y dispositivos IoT, creó un conjunto de información en rápido crecimiento.

Este aumento en la variedad y el volumen de los datos llevó a las organizaciones a encontrar nuevas formas de procesar y gestionar los datos de manera eficiente. Las primeras soluciones como Hadoop introdujeron el proceso de datos distribuidos, en el que los datos se almacenan en varios servidores o "clústeres", en lugar de en un único sistema.

Este enfoque distribuido permite el procesamiento paralelo, lo que significa que las organizaciones pueden procesar grandes conjuntos de datos de manera más eficiente al dividir la carga de trabajo entre clústeres, y sigue siendo crítico hasta el día de hoy.

Herramientas más recientes como Apache Spark, el motor de análisis de código abierto, introdujeron la computación en memoria. Este enfoque permite que los datos se procesen directamente en la memoria principal del sistema (RAM) para tiempos de procesamiento más rápidos que la lectura tradicional del almacenamiento en disco.

A medida que crecía el volumen de big data, las organizaciones también buscaban nuevas soluciones de almacenamiento. Los data lakes se convirtieron en elementos críticos como repositorios escalables para datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Ofrecen una solución de almacenamiento flexible sin necesidad de esquemas predefinidos. Para obtener más información, consulte "Almacenamiento de big data".

El cloud computing también ha surgido para revolucionar el ecosistema de big data. Los principales proveedores de servicios en la nube empezaron a ofrecer opciones de almacenamiento y procesamiento escalables y rentables.

Las organizaciones pueden evitar la inversión significativa que requiere el hardware en las instalaciones. En cambio, pueden escalar la capacidad de almacenamiento de datos y la potencia de procesamiento al alza o a la baja según sea necesario, pagando únicamente por los recursos que utilizan. 

Esta flexibilidad democratizó el acceso a la ciencia de datos y análisis, poniendo los conocimientos a disposición de organizaciones de todos los tamaños, no solo de las grandes empresas con presupuestos de TI sustanciales.

El resultado es que el big data es ahora un activo crítico para las organizaciones de diversos sectores, impulsando iniciativas en business intelligence, inteligencia artificial y machine learning.

La gestión de datos es el proceso sistemático de recopilación, proceso de datos y análisis de datos que las organizaciones utilizan para transformar los datos sin procesar en conocimientos que se pueden ejecutar.

Un elemento central de este proceso es la ingeniería de datos, que garantiza que las canalizaciones de datos, los sistemas de almacenamiento y las integraciones puedan funcionar de manera eficiente y a escala.

Esta etapa implica capturar los grandes volúmenes de información de diversas fuentes que constituyen el big data.

Para gestionar la velocidad y la diversidad de los datos entrantes, las organizaciones suelen recurrir a tecnologías y procesos especializados en big data. Estas tecnologías incluyen herramientas como Apache Kafka para la transmisión de datos en tiempo real y Apache NiFi para la automatización del flujo de datos.

Estas herramientas ayudan a las organizaciones a capturar datos de múltiples fuentes, ya sea en flujos en tiempo real o en lotes periódicos, y a garantizar que sigan siendo precisos y coherentes a medida que avanzan por la canalización de datos.

A medida que los datos fluyen hacia entornos estructurados de almacenamiento y procesamiento, las herramientas de integración de datos también pueden ayudar a unificar conjuntos de datos de diferentes fuentes, creando una vista única y completa que respalde el análisis.

Esta etapa también implica la captura de metadatos: información sobre el origen de los datos, el formato y otras características. Los metadatos pueden proporcionar un contexto esencial para la organización y el procesamiento de datos en el futuro.

Mantener una alta calidad de los datos es crítico en esta etapa. Los grandes conjuntos de datos pueden ser propensos a errores e imprecisiones que podrían afectar la fiabilidad de las perspectivas futuras. Los procedimientos de validación y limpieza, como la validación de esquemas y la deduplicación, pueden ayudar a abordar errores, resolver incoherencias y completar la información que falta.

Una vez que se recopilan los datos, es necesario almacenarlos en algún lugar. Las tres principales soluciones de almacenamiento para big data son los data lakes, los almacenes de datos y los lakehouses de datos.

Los data lakes son entornos de almacenamiento de bajo coste diseñados para gestionar cantidades masivas de datos estructurados y no estructurados sin procesar. Los data lakes generalmente no limpian, validan ni normalizan los datos. En su lugar, almacenan los datos en el formato nativo, lo que significa que pueden acomodar muchos tipos diferentes de datos y escalar fácilmente.

Los data lakes son ideales para aplicaciones en las que el volumen, la variedad y la velocidad de los big data son altos y el rendimiento en tiempo real es menos importante. Se utilizan normalmente para respaldar el entrenamiento de IA, el machine learning y el análisis de big data. Los data lakes también pueden servir como espacios de almacenamiento de uso general para todos los big data, que se pueden mover del data lake a diferentes aplicaciones según sea necesario.

Los almacenes de datos agregan datos de múltiples fuentes en un almacén de datos único, central y coherente. También limpian los datos y los preparan para que estén listos para su uso, a menudo al transformarlos en un formato relacional. Los almacenes de datos están diseñados para respaldar los esfuerzos de análisis, inteligencia empresarial y ciencia de datos.

Dado que los almacenes aplican un esquema estricto, los costes de almacenamiento pueden ser elevados. En lugar de ser una solución de almacenamiento de datos de uso general, los almacenes se utilizan para poner algún subconjunto de big data a disposición de los usuarios empresariales para BI y análisis.

Los lakehouses de datos combinan la flexibilidad de los data lake con la estructura y las capacidades de consulta de los almacenes de datos, lo que permite a las organizaciones aprovechar lo mejor de ambos tipos de soluciones en una plataforma unificada. Los lakehouses son un desarrollo relativamente reciente, pero se están volviendo cada vez más populares porque eliminan la necesidad de mantener dos sistemas de datos dispar.

Elegir entre lakes, almacenes y lakehouses depende del tipo y propósito de los datos y de las necesidades de datos de la empresa. Los data lakes destacan por su flexibilidad y su bajo coste de almacenamiento, mientras que los almacenes de datos proporcionan consultas más rápidas y eficientes. Los lakehouses combinan características de los dos, pero pueden ser complejos de configurar y mantener.

Muchas organizaciones utilizan dos o las tres soluciones en combinación. Por ejemplo, un banco podría utilizar un data lake para almacenar registros de transacciones y datos sin procesar de clientes, mientras utiliza un almacén de datos para permitir un acceso rápido a resúmenes financieros e informes normativos.

Los análisis de big data son los procesos que utilizan las organizaciones para obtener valor de su big data. El análisis de big data implica aplicar herramientas de machine learning, minería de datos y análisis estadístico para identificar patrones, correlaciones y tendencias dentro de grandes conjuntos de datos.

Con el análisis de big data, las empresas pueden utilizar grandes cantidades de información para descubrir nuevos perspectivas y obtener una ventaja competitiva. Es decir, pueden ir más allá de los informes tradicionales hacia conocimientos predictivos y prescriptivos. 

Por ejemplo, el análisis de datos de diversas fuentes puede ayudar a una organización a tomar decisiones empresariales proactivas, como recomendaciones personalizadas de productos y soluciones sanitarias a medida.

En última instancia, decisiones como estas pueden mejorar la satisfacción del cliente, aumentar los ingresos e impulsar la innovación.

Las organizaciones pueden utilizar diversas herramientas de procesamiento de big data para transformar los datos sin procesar en perspectivas valiosas. 

Las tres principales tecnologías de big data utilizadas para el proceso de datos incluyen: 

• Hadoop
• Apache Spark
• Bases de datos NOSQL

Hadoop es un marco de código abierto que permite el almacenamiento distribuido y el procesamiento de grandes conjuntos de datos en clústeres de ordenadores. Este marco permite que el Hadoop Distributed File System (HDFS) gestione eficazmente grandes cantidades de datos.

La escalabilidad de Hadoop lo hace ideal para organizaciones que necesitan procesar conjuntos de datos masivos con un presupuesto limitado. Por ejemplo, una compañía telefónica podría usar Hadoop para procesar y almacenar registros de llamadas en servidores distribuidos. Este enfoque permite un análisis del rendimiento de la red más rentable.

Apache Spark es conocido por su rapidez y simplicidad, especialmente en el análisis de datos en tiempo real. Por sus capacidades de procesamiento en memoria, es excelente en tareas de minería de datos, análisis predictivo y ciencia de datos. Las organizaciones suelen recurrir a él en busca de aplicaciones que requieren un proceso de datos rápido, como el análisis de transmisiones en directo.

Por ejemplo, una plataforma de transmisión podría usar Spark para procesar la actividad del usuario en tiempo real para rastrear los hábitos de los espectadores y hacer recomendaciones instantáneas.

Las bases de datos NoSQL están diseñadas para manejar datos no estructurados, lo que las convierte en una opción flexible para aplicaciones de big data. A diferencia de las bases de datos relacionales, las tecnologías NoSQL (como las bases de datos de documentos, de clave-valor y de grafos) pueden escalar horizontalmente. Esta flexibilidad las hace críticas para almacenar datos que no encajan perfectamente en las tablas.

Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico podría utilizar una base de datos de documentos NoSQL para gestionar y almacenar descripciones de productos, imágenes y reseñas de clientes.

El big data ha transformado la forma en la que las organizaciones recopilan conocimientos y toman decisiones estratégicas.

Un estudio de Harvard Business Review descubrió que las empresas basadas en datos son más rentables e innovadoras que sus homólogas.¹ Las organizaciones que emplean eficazmente big data e IA informaron de que superaban a sus homólogas en métricas empresariales clave, como la eficiencia operativa (81 % frente al 58 %), el crecimiento de los ingresos (77 % frente al 61 %) y la experiencia del cliente (77 % frente al 45 %).

Estos son algunos de los beneficios y casos de uso más significativos del big data.

• Mejora de la toma de decisiones: el análisis de grandes conjuntos de datos permite a las organizaciones descubrir patrones y tendencias que conducen a decisiones más informadas. Por ejemplo, una cadena de supermercados puede utilizar los datos de ventas y las previsiones meteorológicas para predecir la demanda de productos de temporada, lo que ayuda a abastecer las tiendas y a reducir los residuos.

• Mejora de la experiencia del cliente: el big data permite a las empresas comprender el comportamiento de los clientes a un nivel más granular, allanando el camino para interacciones más personalizadas. Por ejemplo, el análisis de big data puede ayudar a identificar a los clientes que compran con frecuencia productos para el cuidado de la piel de una marca específica. La marca puede utilizar esta información para ayudar a dirigir campañas de rebajas por tiempo limitado u ofertas especiales en productos similares.

• Mayor eficiencia operativa: los datos en tiempo real permiten a las organizaciones optimizar las operaciones y reducir los residuos. En la fabricación, por ejemplo, las organizaciones pueden analizar los datos de los sensores en tiempo real para predecir los fallos de los equipos antes de que se produzcan. Este proceso, conocido como mantenimiento predictivo, puede ayudar a prevenir el tiempo de inactividad y reducir los costes de mantenimiento.

• Desarrollo de productos con capacidad de respuesta: las perspectivas de big data ayudan a las empresas a responder a las necesidades de los clientes y a guiar las mejoras de los productos. Por ejemplo, si varios usuarios informan de que una característica específica de un smartphone agota la batería demasiado rápido, los desarrolladores pueden priorizar la optimización de esa característica en la próxima actualización de software.

• Precios optimizados: el big data permite a las organizaciones refinar las estrategias de precios en función de las condiciones del mercado en tiempo real. Por ejemplo, una aerolínea puede utilizar conocimiento derivado de big data para ajustar precios de los billetes de forma dinámica, respondiendo a los cambios en la demanda y a los precios de la competencia.

• Mejora de la gestión de riesgos y detección del fraude: el big data permite a las organizaciones identificar y monitorizar los riesgos de manera proactiva. Los bancos, por ejemplo, analizan los patrones de transacción para detectar posibles fraudes. Si la tarjeta de crédito de un cliente se utiliza para una compra inusual de alto valor en otro país, el banco puede marcar la transacción y notificar al cliente para su verificación.

• Innovación sanitaria: los proveedores de asistencia sanitaria pueden utilizar big data para dar sentido a los registros de los pacientes, la información genética y los datos de los dispositivos wearables. Por ejemplo, un monitor continuo de glucosa para un paciente con diabetes puede rastrear los niveles de azúcar en sangre en tiempo real. Esta capacidad permite a los proveedores sanitarios detectar picos o caídas peligrosos y ajustar los planes de tratamiento según sea necesario.

Aunque el big data ofrece un potencial inmenso, también conlleva importantes desafíos, especialmente en lo que respecta a su escala y velocidad.

Algunos de los mayores desafíos del big data incluyen:

• Calidad de los datos y gestión: conectar puntos de datos y mantener la precisión de los datos puede ser una tarea compleja, especialmente con enormes cantidades de información que llegan constantemente desde las redes sociales, los dispositivos IoT y otras fuentes. Por ejemplo, una empresa de logística puede tener dificultades para integrar los datos GPS de su flota con el feedback de los clientes y el inventario del almacén para obtener una visión precisa del rendimiento de las entregas.

• Escalabilidad: A medida que crecen los datos, las Organizaciones deben ampliar los sistemas de almacenamiento y procesamiento para mantenerse al día. Por ejemplo, una plataforma de streaming que analiza millones de interacciones diarias de los espectadores a menudo necesita aumentar constantemente su almacenamiento y potencia de cálculo para gestionar la demanda. Los servicios en la nube pueden ofrecer alternativas escalables a las soluciones en las instalaciones, pero la gestión de grandes volúmenes y velocidades de datos sigue siendo difícil.

• Privacidad y seguridad: Normativas como el RGPD y la HIPAA exigen estrictas medidas de protección de datos y seguridad, como sólidos controles de acceso y cifrado para evitar el acceso no autorizado a los registros de los pacientes. Cumplir con estos mandatos puede ser difícil cuando los conjuntos de datos son enormes y están en constante evolución.

• Complejidad de la integración: Combinar diferentes tipos de datos de múltiples fuentes puede ser técnicamente exigente. Por ejemplo, una cadena de venta minorista puede tener dificultades para consolidar registros de ventas estructurados con reseñas de clientes no estructuradas y datos de proveedores semiestructurados para obtener una visión completa del rendimiento del producto.

• Personal cualificado: el trabajo con big data requiere habilidades especializadas en ciencia de datos, ingeniería y analytics. Muchas organizaciones se enfrentan a continuos desafíos para encontrar profesionales como analistas de datos y otros especialistas que puedan gestionar e interpretar grandes conjuntos de datos. Por ejemplo, una institución financiera podría tener dificultades para contratar científicos de datos expertos tanto en machine learning como en modelado financiero para analizar los datos de las transacciones y predecir las tendencias del mercado.

El 72% de los CEO con mejor rendimiento están de acuerdo en que tener una ventaja competitiva depende de contar con la IA generativa más avanzada. Esta IA de vanguardia requiere principalmente grandes cantidades de datos de alta calidad.

Los sistemas avanzados de IA y los modelos de machine learning, como los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), se basan en un proceso denominado deep learning.

El deep learning utiliza conjuntos de datos extensos y sin etiquetar para entrenar modelos y realizar tareas complejas, como el reconocimiento de imágenes y voz. Los big data proporcionan el volumen (grandes cantidades de datos), la variedad (diversos tipos de datos) y la veracidad (calidad de los datos) necesarios para el deep learning.

Con esta base, los algoritmos de machine learning pueden identificar patrones, desarrollar insights y permitir la toma de decisiones predictivas para impulsar la innovación, mejorar la experiencia del cliente y mantener una ventaja competitiva.