¿Qué es el big data?

Si bien las organizaciones empresariales recopilaron datos durante mucho tiempo, 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 transacciones de clientes e impresiones en redes sociales hasta procesos internos e investigaciones propias.

Durante la última década, esta información ha impulsado la transformación digital en todas las industrias. De hecho, el big data se ganó el apodo de “el nuevo petróleo” por su papel en el impulso del crecimiento y la innovación empresarial.

La ciencia de datos y, más específicamente, el analytics de big data ayudan a las organizaciones a dar sentido a los grandes y diversos conjuntos de datos de big data. Estos campos usan herramientas avanzadas, como machine learning, para descubrir patrones, extraer insights 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 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 a través de herramientas estándar como SQL. El analytics de datos tradicional generalmente implica métodos estadísticos y es adecuado para conjuntos de datos con formatos predecibles y tamaños relativamente pequeños.

Big data, por el contrario, abarca conjuntos de datos masivos en diversos formatos, incluyendo 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 insights significativos. El gran volumen de big data también requiere sistemas de procesamiento distribuido para manejar los datos de manera 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 exclusivo de otros tipos de datos. Estos atributos explican en qué se diferencia el big data de los conjuntos de datos tradicionales y qué se necesita para gestionarlos de manera eficaz. 

Big data es “grande” porque hay más. La enorme cantidad de datos generados hoy en día (desde aplicaciones web, dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) , registros de transacciones y más) puede ser difícil de manejar para cualquier organización. Los sistemas tradicionales de almacenamiento y procesamiento de datos a menudo tienen dificultades para manejarlos 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 garantizar que la información valiosa no se pierda 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 en tiempo real de las redes sociales hasta registros de negociación de acciones de alta frecuencia. Esta rápida afluencia de datos brinda oportunidades para obtener insights oportunos que respaldan la toma de decisiones rápida. Para manejar esta tendencia, 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.

La variedad se refiere a los diferentes formatos que puede adoptar el big data.

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

La gestión de esta variedad requiere soluciones flexibles, como bases de datos NoSQL y data lakes con marcos de esquema en lectura, que pueden almacenar e integrar múltiples formatos de datos para un análisis de datos más completo. 

La veracidad se refiere a la precisión y confiabilidad 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 emplear 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 del 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 analytics de big data es crítico para este proceso y a menudo se basa en analytics avanzados, machine learning e IA para transformar la información sin procesar en insights aplicables en la práctica.

El término “big data” se usa a menudo de manera amplia, creando ambigüedad en torno a su significado exacto.

El big data es más que solo cantidades masivas de información. Más bien, es un intrincado ecosistema de tecnologías, metodologías y procesos empleados 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 significaron que las organizaciones comenzaron a producir datos a un ritmo acelerado. Inicialmente, estos conjuntos de datos eran más pequeños, generalmente estructurados y almacenados en formatos tradicionales.

Sin embargo, a medida que Internet creció y se extendió la conectividad digital, realmente nació 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 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 procesamiento de datos distribuidos, en el que los datos se almacenan en múltiples servidores o “clústeres”, en lugar de en un solo 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.

Las herramientas más nuevas, como Apache Spark, el motor de analytics 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 de almacenamiento en disco.

A medida que crecía el volumen de big data, las organizaciones también buscaban nuevas soluciones de almacenamiento. Los data lakes se volvieron 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”.

La computación en la nube también surgió para revolucionar el ecosistema del big data. Los principales proveedores de la nube comenzaron a ofrecer opciones de almacenamiento y procesamiento escalables y rentables.

Las organizaciones pueden evitar la importante inversión necesaria para el hardware on-premises. En cambio, pueden aumentar o reducir el almacenamiento de datos y la potencia de procesamiento abajo según sea necesario, pagando solo por los recursos que utilizan. 

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

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

La gestión de big data es el proceso sistemático de recopilación, procesamiento y análisis de datos que las organizaciones emplean para transformar los datos sin procesar en insights aplicables en la práctica.

Un elemento central de este proceso es la ingeniería de datos, que garantiza que los pipelines 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 big data.

Para manejar la velocidad y diversidad de los datos entrantes, las organizaciones a menudo dependen de tecnologías y procesos especializados de 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 el pipeline 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 respalda el análisis.

Esta etapa también implica capturar metadatos, es decir, información sobre el origen, el formato y otras características de los datos. 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 confiabilidad de futuros insights. Los procedimientos de validación y limpieza, como la validación y la deduplicación de esquemas, pueden ayudar a abordar errores, resolver incongruencias y completar la información faltante.

Una vez recopilados los datos, hay que alojarlos en algún sitio. Las tres principales soluciones de almacenamiento para big data son los data lakes, los data warehouses y los data lakehouses.

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

Los data lakes son ideales para aplicaciones donde el volumen, la variedad y la velocidad del big data son altos y el rendimiento en tiempo real es menos importante. Se emplean comúnmente para respaldar el entrenamiento de IA, el machine learning y el analytics de big data. Los data lakes también pueden servir como espacios de almacenamiento de propósito general para todos los big data, que pueden moverse desde el lake hacia diferentes aplicaciones según sea necesario.

Los depósitos de datos agregan datos de múltiples fuentes en un solo almacén de datos central y congruente. También limpian los datos y los preparan para que estén listos para su uso, a menudo transformando los datos en un formato relacional. Los almacenes de datos están diseñados para apoyar los esfuerzos de analytics de datos, business intelligence y ciencia de datos.

Debido a que los depósitos aplican un esquema estricto, los costos de almacenamiento pueden ser altos. En lugar de ser una solución de almacenamiento de big data de uso general, los depósitos 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 lakes con la estructura y las capacidades de consulta de los data warehouses, 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 dispares.

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

Muchas organizaciones usan dos o las tres soluciones en combinación. Por ejemplo, un banco podría usar un data lake para almacenar registros de transacciones y datos sin procesar de clientes mientras utiliza un depósito de datos para apoyar el acceso rápido a resúmenes financieros e informes regulatorios.

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

Con analytics de big data, las empresas pueden utilizar grandes cantidades de información para descubrir nuevos insights y obtener una ventaja competitiva. Es decir, pueden avanzar más allá de los informes tradicionales hacia insights 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 de atención médica a la 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 datos sin procesar en insights valiosos. 

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

• Hadoop
• Supervisión de Apache Spark
• Bases de datos nosql

Hadoop es un marco de código abierto que permite el almacenamiento y procesamiento distribuidos de grandes conjuntos de datos en clústeres de computadoras. Este marco permite que el Hadoop Distributed File System (HDFS) gestione de manera eficiente 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 de rendimiento de red más rentable.

Apache Spark es conocido por su rapidez y simplicidad, especialmente en analytics de datos en tiempo real. Debido a sus capacidades de procesamiento en memoria, se destaca en tareas de minería de datos, análisis predictivos y ciencia de datos. Las organizaciones generalmente recurren a él para aplicaciones que requieren un procesamiento rápido de datos, como analytics en vivo.

Por ejemplo, una plataforma de streaming 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, valores clave y gráficos, 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 emplear una base de datos de documentos NoSQL para gestionar y almacenar descripciones de productos, imágenes y comentarios de clientes.

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

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

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

• Mejora de la toma de decisiones: el análisis de vastos conjuntos de datos permite a las organizaciones descubrir patrones y tendencias que conducen a decisiones más informadas. Por ejemplo, una cadena de supermercados puede usar datos de ventas y pronósticos meteorológicos para predecir la demanda de productos estacionales, lo que ayuda a abastecer las tiendas y reducir el desperdicio.

• Experiencia del cliente mejorada: el big data permite a las empresas comprender el comportamiento del cliente a un nivel más granular, sentando las bases para interacciones más personalizadas. Por ejemplo, el analytics 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 usar esta información para ayudar a orientar campañas para ventas 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 el desperdicio. En la fabricación, por ejemplo, las organizaciones pueden analizar datos de sensores en tiempo real para predecir fallas en el equipamiento antes de que ocurran. Este proceso, conocido como mantenimiento predictivo, puede ayudar a prevenir el tiempo de inactividad y reducir los costos de mantenimiento.

• Desarrollo de productos receptivo: los insights de big data ayudan a las empresas a responder a las necesidades de los clientes y guiar las mejoras del producto. Por ejemplo, si varios usuarios informan que una característica específica en un teléfono inteligente 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 perfeccionar las estrategias de precios en función de las condiciones del mercado en tiempo real. Por ejemplo, una aerolínea puede emplear insights derivados de big data para ajustar los precios de los boletos de forma dinámica, respondiendo a los cambios en la demanda y los precios de la competencia.

• Mejora de la gestión de riesgos y la detección de fraudes: el big data permite a las organizaciones identificar y monitorear los riesgos de forma proactiva. Los bancos, por ejemplo, analizan los patrones de transacciones 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 en atención médica: los proveedores de atención médica pueden usar big data para dar sentido a los registros de pacientes, la información genética y los datos de wearable. Por ejemplo, un monitor continuo de glucosa para un paciente diabético puede rastrear los niveles de azúcar en sangre en tiempo real, lo que permite a los proveedores de atención médica detectar picos o caídas peligrosas y ajustar los planes de tratamiento en consecuencia.

Si bien el big data ofrece un potencial inmenso, también conlleva desafíos importantes, especialmente en torno a su escala y velocidad.

Algunos de los mayores desafíos del big data incluyen:

• Calidad y gestión de datos: conectar los puntos de datos y mantener la precisión de los datos puede ser una tarea compleja, especialmente con cantidades masivas de información que se transmiten constantemente desde las redes sociales, dispositivos IoT y otras fuentes. Por ejemplo, una empresa de logística podría tener dificultades para integrar los datos GPS de su flota con el feedback de los clientes y el inventario del depósito 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 informática para manejar la demanda. Los servicios en la nube pueden ofrecer alternativas más escalables a las soluciones on premises, pero la gestión de grandes volúmenes y velocidades de datos puede seguir siendo difícil.

• Privacidad y seguridad: las regulaciones como el RGPD y la HIPAA requieren medidas estrictas de privacidad 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 evolucionan constantemente.

• 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 comentarios de clientes no estructurados y datos de proveedores semiestructurados para obtener una visión integral del rendimiento del producto.

• Fuerza laboral calificada: el trabajo del big data requiere habilidades especializadas en ciencia de datos, ingeniería y analytics. Muchas organizaciones enfrentan desafíos continuos 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 desempeño están de acuerdo en que tener una ventaja competitiva depende de contar con la IA generativa más avanzada. Esta IA de vanguardia requiere, ante todo, grandes cantidades de datos de alta calidad.

Los sistemas avanzados de IA y los modelos de machine learning, como los modelos de lenguaje grandes (LLM), se basan en un proceso llamado aprendizaje profundo.

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

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 las experiencias del cliente y mantener una ventaja competitiva.