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Análisis de big data
Publicado: 5 de abril de 2024
Colaboradores: Tim Mucci, Cole Stryker
El análisis de big data hace referencia al procesamiento y análisis sistemáticos de grandes cantidades de datos y conjuntos de datos complejos, conocidos como big data, para extraer información valiosa. 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:
Se utilizan cuatro métodos principales de análisis de datos (descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo) para descubrir información 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.
IBM nombrada líder en el 2024 Gartner Magic Quadrant for Augmented Data Quality Solutions.
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 grandes volúmenes de datos 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:
La etapa "qué ha pasado" del análisis de datos. Aquí, la atención se centra en resumir y describir datos pasados para comprender sus características básicas.
La etapa de "por qué ha pasado". Al profundizar en los datos, el análisis diagnóstico identifica los patrones raíz y las tendencias observadas en el análisis descriptivo.
La etapa de "qué va a pasar". Utiliza datos históricos, modelos estadísticos y machine learning para prever tendencias.
Describe la etapa "qué hacer", que va más allá de la predicción para proporcionar recomendaciones para optimizar acciones futuras basadas en información derivada de todo lo anterior.
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 lago de datos para limpiar los datos y garantizar su calidad. El proceso de convertir los datos brutos en información valiosa abarca varias etapas clave:
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 macrodatos, el PNL extrae información de enormes datos de texto no estructurados generados en una organización y más allá.
Datos estructurados
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:
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.
Datos no estructurados
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:
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.
Datos semiestructurados
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:
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:
Inteligencia en tiempo real
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.
Decisiones mejor informadas
Con el análisis de big data, las organizaciones pueden descubrir tendencias, patrones y correlaciones previamente ocultos. Una comprensión más profunda dota a los líderes y responsables de la toma de decisiones de 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.
Ahorro de costes
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.
Mayor compromiso con el cliente
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.
Estrategias optimizadas de gestión de riesgos
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:
Científico de datos
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.
Analista de 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.
Ingeniero de datos
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.
Ingeniero de machine learning
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.
Analista de inteligencia empresarial
Los analistas de inteligencia empresarial (BI) ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos analizándolos para producir información útil. Suelen utilizar herramientas de BI para convertir los datos en informes y visualizaciones fáciles de entender para las partes interesadas de la empresa.
Especialista en visualización de datos
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.
Arquitecto de datos
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.
IBM y Cloudera se han asociado para crear un marco de distribución de big data empresarial líder del sector, además de una variedad de servicios y productos en la nube, todo ello diseñado para lograr una analítica más rápida a escala.
La base de datos IBM Db2 en IBM Cloud Pak for Data combina un sistema de gestión de datos comprobado, con inteligencia artificial y preparado para la empresa con una plataforma integrada de datos e inteligencia artificial basada en la base Red Hat OpenShift, escalable y rica en seguridad.
IBM Big Replicate es una plataforma de software de replicación de datos de clase empresarial que mantiene la coherencia de los datos en un entorno distribuido, en las instalaciones y en la nube híbrida, incluidas las bases de datos SQL y NoSQL.
Un almacén de datos es un sistema que integra datos de diferentes fuentes en un único almacén de datos central y coherente para apoyar el análisis de datos, la minería de datos, la inteligencia artificial y el machine learning.
La inteligencia empresarial ofrece a las organizaciones la posibilidad de obtener respuestas que puedan comprender. En lugar de guiarse por conjeturas, pueden basar sus decisiones en lo que les dicen los datos de su empresa, ya sea que se relacionen con la producción, la cadena de suministro, los clientes o las tendencias del mercado.
El cloud computing es el acceso bajo demanda a servidores físicos o virtuales, almacenamiento de datos, capacidades de red, herramientas de desarrollo de aplicaciones, software, herramientas analíticas de IA y mucho más, a través de Internet con precios de pago por uso. El modelo de cloud computing ofrece a los clientes flexibilidad y escalabilidad en comparación con la infraestructura tradicional.