¿Qué es big data analytics?

Big data analytics 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 emplean para el almacenamiento distribuido y el procesamiento de grandes conjuntos de datos a través de una red de computadoras. Junto con herramientas y bibliotecas adicionales, los marcos de big data se pueden emplear para:

• Modelado predictivo mediante la incorporación de inteligencia artificial (IA) y algoritmos estadísticos
• Análisis estadístico para la exploración de datos en profundidad y para descubrir patrones ocultos
• Análisis hipotético para simular diferentes escenarios y explorar posibles resultados
• Procesar 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 insights 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 comerciales importantes.

La principal diferencia entre big data analytics y analytics de datos tradicionales es el tipo de datos que se manejan y las herramientas empleadas para analizarlos. El analytics 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 una computadora. El analytics de datos tradicional se basa en métodos y herramientas estadísticas, como el lenguaje de consulta estructurado (SQL) para consultar bases de datos.

Big data analytics implica cantidades masivas de datos en varios formatos, incluidos datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. La complejidad de estos datos requiere técnicas de análisis más sofisticadas. Big data analytics emplea técnicas avanzadas como machine learning y la minería de datos para extraer información de conjuntos de datos complejos. A menudo requiere sistemas de procesamiento distribuidos como Hadoop para gestionar el gran volumen de datos.

Estos son los cuatro métodos de análisis de datos en el trabajo dentro de big data:

1. Análisis descriptivo
2. Analytics de diagnóstico
3. Análisis predictivo
4. Prescriptive analytics

Las siguientes dimensiones destacan los principales desafíos y oportunidades inherentes a big data analytics:

1. Volumen
2. Velocidad
3. Variedad
4. Veracidad
5. Valor

El gran volumen de datos generados hoy en día, desde feeds de redes sociales, dispositivos IoT, registros de transacciones y más, presenta un desafío significativo. Las soluciones tradicionales de almacenamiento y procesamiento de datos a menudo son inadecuadas para manejar esta escala de manera eficiente. Las tecnologías de big data y las soluciones de almacenamiento de información basadas en la nube permiten a las organizaciones almacenar y administrar estos vastos conjuntos de datos de manera rentable, protegiendo los datos valiosos de ser descartados debido a limitaciones de almacenamiento de información.

Los datos se producen a velocidades sin precedentes, desde actualizaciones de redes sociales en tiempo real hasta registros de transacciones bursátiles de alta frecuencia. La velocidad a la que los datos fluyen hacia las organizaciones requiere capacidades de procesamiento estables 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, video e imágenes procedentes de diversas fuentes, como las redes sociales y la videovigilancia. Esta variedad exige sistemas flexibles de data management que manejen e integren tipos de datos dispares para un análisis exhaustivo. Las bases de datos NoSQL, los data lakes y las tecnologías de esquema en lecturaproporcionan la flexibilidad necesaria para adaptarse a la naturaleza diversa del big data.

La fiabilidad y la precisión de los datos son fundamentales, ya que las decisiones basadas en datos inexactos o incompletos pueden dar lugar a resultados negativos. La veracidad se refiere a la fiabilidad de los datos, que abarca la calidad de los datos, el ruido y los problemas de detección de anomalías. Las técnicas y herramientas para la limpieza, validación y verificación de datos son fundamentales para garantizar la integridad de los grandes datos, lo que permite a las organizaciones tomar mejores decisiones basadas en información fiable.

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

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

• Recopilar datos
• Datos de proceso
• Datos limpios
• Analizar los datos

Recopilar datos

El primer paso consiste en recopilar datos, que pueden ser una combinación de formas estructuradas y no estructuradas de innumerables fuentes, como la nube, aplicaciones móviles y sensores de IoT. En este paso, las organizaciones adaptan sus estrategias de recopilación de datos e integran datos de diversas fuentes en repositorios centrales, como data lakes, que puede asignar metadatos automáticamente para una mejor capacidad de gestión y accesibilidad.

Datos de proceso

Luego de ser recopilados, los datos deben organizar sistemáticamente, extraer, transformar y luego cargar en un sistema de almacenamiento para garantizar resultados analíticos precisos. El procesamiento implica convertir datos sin procesar en un formato que pueda emplear para el análisis, lo que puede implicar agregar datos de diferentes fuentes, convertir tipos de datos u organizar datos en formatos de estructura. Dado el crecimiento exponencial de los datos disponibles, esta etapa puede ser un desafío. Las estrategias de procesamiento pueden variar entre el procesamiento por lotes, que maneja grandes volúmenes de datos durante periodos prolongados, y el procesamiento de flujo, que se ocupa de lotes de datos más pequeños en tiempo real.

Datos limpios

Independientemente del tamaño, los datos deben limpiar para garantizar su calidad y relevancia. Limpiar los datos implica formatearlos correctamente, eliminar duplicados y eliminar entradas irrelevantes. Los datos limpios evitan la corrupción de los resultados y protegen la confiabilidad y precisión de los datos.

Analizar los datos

Los análisis avanzados, como la minería de datos, analytics predictivo, machine learning y el aprendizaje profundo, se emplean para cribar los datos procesados y depurados. Estos métodos permiten a los usuarios descubrir patrones, relaciones y tendencias en los datos, proporcionando una base estable para la toma de decisiones con conocimiento de causa.

Bajo el paraguas de Analyze, hay potencialmente muchas tecnologías en funcionamiento, incluida la minería de datos, que se emplea para identificar patrones y relaciones dentro de grandes conjuntos de datos; análisis predictivos, que pronostican tendencias y oportunidades futuras; y el aprendizaje profundo, que imita los patrones de aprendizaje humano para descubrir ideas más abstractas.

El aprendizaje profundo emplea una Neural Networks con múltiples capas para modelar patrones complejos en los datos. A diferencia de los algoritmos tradicionales de machine learning, el aprendizaje profundo aprende de imágenes, sonido y texto sin ayuda manual. Para big data analytics, esta poderosa capacidad significa que el volumen y la complejidad de los datos no son un problema.

Los modelos deprocesamiento del lenguaje natural (PLN) permiten que las máquinas comprendan, interpreten y generen lenguaje humano. Dentro de big data analytics, la PNL extrae información de datos masivos de texto no estructurados generados en una organización y más allá.

Los datos estructurados se refieren a información muy organizada que se puede buscar fácilmente y que suele almacenar 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 el cliente (CRM)
• Datos transaccionales en registros financieros, como cifras de ventas y saldos de cuentas
• Datos de empleados en bases de datos de recursos humanos, incluidos los puestos de trabajo y los salarios

El principal beneficio de los datos estructurados es su simplicidad para la entrada, la búsqueda y el análisis, a menudo mediante consultas sencillas a bases de datos como SQL. Sin embargo, el universo de big data en rápida expansión significa que los datos estructurados representan una porción relativamente pequeña del total de datos disponibles para 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 hoy en día e incluye formatos como:

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

El principal desafío con los datos no estructurados es su complejidad y falta de uniformidad, lo que requiere métodos más sofisticados de indexación, búsqueda y análisis. A menudo se emplean plataformas de PNL, machine learning y análisis avanzados para extraer información significativa de datos no estructurados.

Los datos semiestructurados ocupan el punto medio entre los datos estructurados y los no estructurados. Si bien no reside en una base de datos relacional, contiene etiquetas u otros marcadores para separar elementos semánticos y aplicar jerarquías de registros y campos dentro de los datos. Ejemplos:

• Archivos JSON (JavaScript Object Notation) y XML (eXtensible Markup Language), que se emplean comúnmente para el intercambio de datos sitio web
• Email, 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 administrar datos semiestructurados de manera más eficiente que las bases de datos relacionales tradicionales

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

Garantizar la data quality e integridad de los datos, integrar fuentes de datos dispares, proteger la privacidad y seguridad de los datos y encontrar el talento adecuado para analizar e interpretar los datos puede presentar desafíos para las organizaciones que buscan aprovechar sus amplios volúmenes de datos. Los siguientes son los beneficios que las organizaciones pueden obtener una vez que ven el éxito con big data analytics:

• Inteligencia en tiempo real
• Decisiones mejor fundadas
• Ahorro de costos
• Mejor compromiso con el cliente
• Estrategias optimizadas de gestión de riesgos

Una de los beneficios más destacadas de big data analytics es la capacidad de proporcionar inteligencia en tiempo real. Las organizaciones pueden analizar grandes 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 compañías tomar decisiones rápidas, responder a los cambios del mercado de forma instantánea e identificar y actuar sobre las oportunidades a medida que surgen.

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

Big data analytics impulsa el ahorro de costos al identificar la eficiencia y la optimización de los procesos de negocio. Las organizaciones pueden identificar los gastos innecesarios analizando grandes conjuntos de datos, optimizando las operaciones y mejorando la productividad. Además, analytics predictivo puede pronosticar tendencias futuras, lo que permite a las compañías asignar recursos de manera más eficiente y evitar errores costosos.

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

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

A medida que las organizaciones de todas las industrias buscan aprovechar los datos para impulsar la toma de decisiones, mejorar la eficiencia operativa y mejorar las experiencias del cliente, aumentó la demanda de profesionales calificados en big data analytics. Estas son algunas trayectorias profesionales destacadas que emplean big data analytics:

• Científico de datos
• Analista de datos
• Ingeniero de datos
• Ingeniero de machine learning
• Analista de inteligencia empresarial
• Especialista en visualización de datos
• Data Architect

Los científicos de datos analizan datos digitales complejos para ayudar a las compañías a tomar decisiones. Empleando su capacitación en ciencia de datos y tecnologías de analytics avanzadas, incluido machine learning y el modelado predictivo, descubren insights ocultos en los datos.

Los analistas de datos convierten los datos en información y la información en insights. Emplean técnicas estadísticas para analizar y extraer tendencias significativas de conjuntos de datos, a menudo para fundamentar 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 de analytics.

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

Los analistas de business intelligence (BI) ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos mediante el análisis de los mismos para producir insight aplicable en la práctica. A menudo emplean herramientas de BI para convertir los datos en reportes y visualizaciones fáciles de entender para los stakeholders de la compañía.

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

Los Data Architect diseñan, crean, implantan y gestionan la arquitectura de datos de una organización. Definen cómo almacenan, consumen, integran y gestionan los datos las distintas entidades de datos y sistemas informáticos.