¿Qué es el análisis de big data?

El análisis de big data permite descubrir tendencias, patrones y correlaciones en grandes cantidades de datos sin procesar para ayudar a los analistas a tomar decisiones basadas en datos. Este proceso permite a las organizaciones aprovechar el crecimiento exponencial de los datos generados a partir de diversas fuentes, incluidos los sensores del Internet de las cosas (IoT), las redes sociales, las transacciones financieras y los dispositivos inteligentes para obtener inteligencia procesable a través de técnicas analíticas avanzadas.

A principios de la década de 2000, los avances en las capacidades de software y hardware hicieron posible que las organizaciones recopilaran y manejaran grandes cantidades de datos no estructurados. Con esta explosión de datos útiles, las comunidades de código abierto desarrollaron marcos de big data para almacenar y procesar estos datos. Estos marcos se utilizan para el almacenamiento distribuido y el procesamiento de grandes conjuntos de datos en una red de ordenadores. Junto con herramientas y bibliotecas adicionales, los marcos de big data se pueden utilizar para:

• El modelado predictivo mediante la incorporación de algoritmos estadísticos y de inteligencia artificial (IA)
• El análisis estadístico para explorar datos en profundidad y descubrir patrones ocultos
• El análisis hipotéticos para simular diferentes escenarios y explorar posibles resultados
• El procesamiento de diversos conjuntos de datos, incluidos datos estructurados, semiestructurados y no estructurados de diversas fuentes.

Cuatro métodos principales de análisis de datos (descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo) se utilizan para descubrir conocimientos y patrones dentro de los datos de una organización. Estos métodos facilitan una comprensión más profunda de las tendencias del mercado, las preferencias de los clientes y otras métricas empresariales importantes.

La principal diferencia entre el análisis de big data y el análisis de datos tradicional es el tipo de datos que se manejan y las herramientas que se utilizan para analizarlos. El análisis tradicional se ocupa de datos estructurados, normalmente almacenados en bases de datos relacionales. Este tipo de base de datos ayuda a garantizar que los datos estén bien organizados y sean fáciles de entender para un ordenador. El análisis de datos tradicional se basa en métodos y herramientas estadísticas como el lenguaje de consulta estructurado (SQL) para consultar bases de datos.

El análisis de big data implica cantidades masivas de datos en diversos formatos, incluidos datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. La complejidad de estos datos requiere técnicas de análisis más sofisticadas. El análisis de big data emplea técnicas avanzadas como el machine learning y la minería de datos para extraer información de conjuntos de datos complejos. Suele requerir sistemas de procesamiento distribuido como Hadoop para gestionar el gran volumen de datos.

Estos son los cuatro métodos de análisis de datos que funcionan en el big data:

Las siguientes dimensiones destacan los principales retos y oportunidades inherentes al análisis de big data.

El gran volumen de datos generados hoy en día, desde fuentes de redes sociales, dispositivos IoT, registros de transacciones y más, presenta un desafío significativo. Las soluciones tradicionales de almacenamiento y procesamiento de datos suelen ser inadecuadas para manejar esta escala de manera eficiente. Las tecnologías de big data y las soluciones de almacenamiento basadas en la nube permiten a las organizaciones almacenar y gestionar estos grandes conjuntos de datos de forma rentable, evitando que los datos valiosos se descarten por limitaciones de almacenamiento.

Los datos se producen a velocidades sin precedentes, desde actualizaciones en tiempo real de las redes sociales hasta registros bursátiles de alta frecuencia. La velocidad a la que fluyen los datos en las organizaciones requiere capacidades de procesamiento sólidas para capturar, procesar y ofrecer análisis precisos casi en tiempo real. Los marcos de procesamiento de flujos y el procesamiento de datos en memoria están diseñados para manejar estos flujos de datos rápidos y equilibrar la oferta con la demanda.

Los datos actuales se presentan en muchos formatos, desde los estructurados y numéricos de las bases de datos tradicionales hasta los no estructurados de texto, vídeo e imágenes procedentes de diversas fuentes, como las redes sociales y la videovigilancia. Esta variedad exige sistemas de gestión de datos flexibles para gestionar e integrar tipos de datos dispares para un análisis exhaustivo. Las bases de datos NoSQL, los data lakes y las tecnologías de lectura de esquema proporcionan la flexibilidad necesaria para adaptarse a la naturaleza diversa del big data.

La fiabilidad y la exactitud de los datos son cruciales, ya que las decisiones basadas en datos inexactos o incompletos pueden conducir a resultados negativos. La veracidad se refiere a la fiabilidad de los datos, abarcando cuestiones de calidad de los datos, ruido y detección de anomalías. Las técnicas y herramientas de limpieza, validación y verificación de datos son fundamentales para garantizar la integridad de los macrodatos y permiten a las organizaciones tomar mejores decisiones basándose en información fiable.

El análisis de big data tiene como objetivo extraer información procesable que ofrezca un valor tangible. Esto implica convertir grandes conjuntos de datos en información significativa que pueda informar decisiones estratégicas, descubrir nuevas oportunidades e impulsar la innovación. El análisis avanzado, el machine learning y la IA son clave para desbloquear el valor contenido en el big data, transformando los datos sin procesar en activos estratégicos.

Los profesionales de datos, analistas, científicos y estadísticos preparan y procesan los datos en un lakehouse de datos, que combina el rendimiento de un almacén de datos con la flexibilidad de un data lake para limpiar los datos y garantizar su calidad. El proceso de convertir los datos sin procesar en conocimiento valioso abarca varias etapas clave:

• Recopilación de datos: el primer paso consiste en recopilar datos, que pueden ser una combinación de formularios estructurados y no estructurados de innumerables fuentes, como la nube, las aplicaciones móviles y los sensores de IoT. En este paso, las organizaciones adaptan sus estrategias de recopilación de datos e integran los datos de diversas fuentes en repositorios centrales, como un data lake, que puede asignar metadatos automáticamente para mejorar la capacidad de gestión y la accesibilidad.

• Procesamiento de datos: una vez recopilados, los datos deben organizarse, extraerse, transformarse y cargarse sistemáticamente en un sistema de almacenamiento para garantizar resultados analíticos precisos. El procesamiento implica convertir los datos sin procesar en un formato que se pueda utilizar para el análisis, lo que podría implicar agregar datos de diferentes fuentes, convertir tipos de datos u organizar los datos en formatos de estructura. Dado el crecimiento exponencial de los datos disponibles, esta etapa puede ser difícil. Las estrategias de procesamiento pueden variar entre el procesamiento por lotes, que maneja grandes volúmenes de datos durante períodos prolongados, y el procesamiento continuo, que se ocupa de lotes de datos más pequeños en tiempo real.

• Limpieza de datos: independientemente de su tamaño, los datos deben limpiarse para garantizar su calidad y relevancia. La limpieza de datos implica formatearlos correctamente, eliminar duplicados y eliminar entradas irrelevantes. Los datos limpios evitan la corrupción de los resultados y garantizan la confiabilidad y precisión de los mismos.

• Análisis de datos: se utilizan análisis avanzados, como la minería de datos, el análisis predictivo, el machine learning y el deep learning, para cribar los datos procesados y depurados. Estos métodos permiten a los usuarios descubrir patrones, relaciones y tendencias dentro de los datos, proporcionando una base sólida para la toma de decisiones informadas.

Bajo el paraguas del análisis se engloban potencialmente muchas tecnologías, como la minería de datos, que se utiliza para identificar patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos; el análisis predictivo, que prevé tendencias y oportunidades futuras; y deep learning, que imita los patrones de aprendizaje humano para descubrir ideas más abstractas.

El deep learning utiliza una red neuronal con múltiples capas para modelar patrones complejos en los datos. A diferencia de los algoritmos tradicionales de machine learning, el deep learning aprende de imágenes, sonido y texto sin ayuda manual. Para el análisis de big data, esta potente capacidad significa que el volumen y la complejidad de los datos no son un problema.

Los modelos de procesamiento del lenguaje natural (PNL) permiten a las máquinas entender, interpretar y generar el lenguaje humano. Dentro del análisis de big data, el PNL extrae conocimiento de enormes datos de texto no estructurados generados en una organización y más allá.

Los datos estructurados hacen referencia a la información altamente organizada que se puede buscar fácilmente y que suele almacenarse en bases de datos relacionales u hojas de cálculo. Se adhiere a un esquema rígido, lo que significa que cada elemento de datos está claramente definido y es accesible en un campo fijo dentro de un registro o archivo. Algunos ejemplos de datos estructurados son:

• Nombres y direcciones de clientes en un sistema de gestión de relaciones con los clientes (CRM)
• Datos transaccionales en los registros financieros, como cifras de ventas y saldos de cuentas
• Datos de empleados en bases de datos de recursos humanos, incluidos puestos y salarios

La principal ventaja de los datos estructurados es su simplicidad para la entrada, la búsqueda y el análisis, a menudo utilizando consultas sencillas a bases de datos como SQL. Sin embargo, la rápida expansión del universo de big data significa que los datos estructurados representan una parte relativamente pequeña del total de datos de que disponen las organizaciones.

Los datos no estructurados carecen de un modelo de datos predefinido, lo que dificulta su recopilación, procesamiento y análisis. Comprende la mayoría de los datos generados en la actualidad, e incluye formatos como:

• Contenido textual de documentos, correos electrónicos y publicaciones en redes sociales
• Contenido multimedia, incluidas imágenes, archivos de audio y vídeos
• Datos de dispositivos IoT, que pueden incluir una combinación de datos de sensores, archivos de registro y datos de series temporales

El principal desafío con los datos no estructurados es su complejidad y falta de uniformidad, lo que requiere métodos más sofisticados para indexar, buscar y analizar. Las plataformas de PLN, machine learning y análisis avanzado se emplean a menudo para extraer información significativa de datos no estructurados.

Los datos semiestructurados ocupan el término medio entre los estructurados y los no estructurados. Aunque no reside en una base de datos relacional, contiene etiquetas u otros marcadores para separar los elementos semánticos y aplicar jerarquías de registros y campos dentro de los datos. Algunos ejemplos son:

• Archivos JSON (JavaScript Object Notation) y XML (eXtensible Markup Language), que se utilizan habitualmente para el intercambio de datos web
• Correo electrónico, donde los datos tienen un formato estandarizado (por ejemplo, encabezados, asunto, cuerpo) pero el contenido dentro de cada sección no está estructurado
• Las bases de datos NoSQL pueden almacenar y gestionar datos semiestructurados de forma más eficiente que las bases de datos relacionales tradicionales

Los datos semiestructurados son más flexibles que los estructurados pero más fáciles de analizar que los no estructurados, lo que proporciona un equilibrio que es particularmente útil en aplicaciones web y tareas de integración de datos.

Garantizar la calidad y la integridad de los datos, integrar fuentes de datos dispares, salvaguardar la protección y la seguridad de los datos y encontrar el talento adecuado para analizar e interpretar los datos pueden plantear retos a las organizaciones que desean aprovechar sus grandes volúmenes de datos. A continuación, se enumeran los beneficios que las organizaciones pueden obtener una vez que ven el éxito con el análisis de big data:

Una de las ventajas más destacadas del análisis de big data es la capacidad de proporcionar inteligencia en tiempo real. Las organizaciones pueden analizar enormes cantidades de datos a medida que se generan a partir de innumerables fuentes y en varios formatos. La información en tiempo real permite a las empresas tomar decisiones rápidas, responder a los cambios del mercado de forma instantánea e identificar las oportunidades y actuar sobre ellas a medida que se presenten.

Con el análisis de big data, las organizaciones pueden descubrir tendencias, patrones y correlaciones previamente ocultos. Una comprensión más profunda capacita a los líderes y tomadores de decisiones con la información necesaria para elaborar estrategias eficaces, mejorando la toma de decisiones empresariales en la gestión de la cadena de suministro, el comercio electrónico, las operaciones y la dirección estratégica general.

El análisis de big data impulsa el ahorro de costes al identificar la eficiencia y la optimización de los procesos empresariales. Las organizaciones pueden detectar gastos superfluos al analizar grandes conjuntos de datos, agilizar las operaciones y mejorar la productividad. Además, el análisis predictivo puede prever tendencias futuras, lo que permite a las empresas asignar recursos de manera más eficiente y evitar costosos pasos en falso.

Comprender las necesidades, los comportamientos y los sentimientos de los clientes es crucial para lograr una interacción exitosa, y el análisis de big data proporciona las herramientas para lograr esta comprensión. Las empresas obtienen información sobre las preferencias de los consumidores y adaptan sus estrategias de marketing analizando los datos de los clientes.

El análisis de big data mejora la capacidad de una organización para gestionar el riesgo al proporcionar las herramientas para identificar, evaluar y abordar las amenazas en tiempo real. El análisis predictivo puede prever peligros potenciales antes de que se materialicen, lo que permite a las empresas diseñar estrategias preventivas.

A medida que organizaciones de todos los sectores tratan de aprovechar los datos para impulsar la toma de decisiones, mejorar la eficiencia operativa y mejorar la experiencia del cliente, ha aumentado la demanda de profesionales cualificados en análisis de big data. Estas son algunas trayectorias profesionales destacadas que utilizan el análisis de big data:

Los científicos de datos analizan datos digitales complejos para ayudar a las empresas a tomar decisiones. Al utilizar su formación en ciencia de datos y tecnologías analíticas avanzadas, como el machine learning y el modelado predictivo, descubren información oculta en los datos.

Los analistas de datos convierten los datos en información y la información en conocimientos. Utilizan técnicas estadísticas para analizar y extraer tendencias significativas de conjuntos de datos, a menudo para informar la estrategia y las decisiones empresariales.

Los ingenieros de datos preparan, procesan y gestionan la infraestructura y las herramientas de big data. También desarrollan, mantienen, prueban y evalúan soluciones de datos dentro de las organizaciones, a menudo trabajando con conjuntos de datos masivos para ayudar en proyectos analíticos.

Los ingenieros de machine learning se centran en diseñar e implementar aplicaciones de machine learning. Desarrollan algoritmos sofisticados que aprenden de los datos y hacen predicciones sobre ellos.

Los analistas de inteligencia empresarial (BI) ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos analizándolos para producir conocimiento útil. Suelen utilizar herramientas de BI para convertir los datos en informes y visualizaciones fáciles de entender para los stakeholders de la empresa.

Estos especialistas se centran en la representación visual de datos. Crean visualizaciones de datos que ayudan a los usuarios finales a comprender la importancia de los datos colocándolos en un contexto visual.

Los arquitectos de datos diseñan, crean, implementan y gestionan la arquitectura de datos de una organización. Definen cómo se almacenan, consumen, integran y gestionan los datos por parte de las diferentes entidades de datos y sistemas informáticos.