¿Qué es Big Data?

Big ¿Qué?...si big data, el solo termino de big suena a complicado, procesos, servidores, informática, bases de datos, etc., etc.

Y algo de cierto tiene, pero hay algo que es un mito: complicado.

Si googleas el concepto la gran mayoría de las veces lo encontraras como big data, y en una muy escasa como macrodatos.

Si partimos con una definición rápida te puedo decir que:

big data es una gran cantidad de datos que necesitan ser estructurados y tratados de manera tal que puedan ser analizados.

Con esta definición lo más probable que aún no se entienda todo el concepto de big data, a si que te invito a seguir leyendo para profundizar este tema.

Que significa big data

El Big data es un volumen de datos tan grande y complejo que los sistemas y técnicas tradicionales no son capaces de procesarlos.

Para que un conjunto de datos pueda denominarse que es big data debe cumplir con la regla de las 3V; Volumen, Variedad y Velocidad.

• Volumen: Una gran cantidad de datos.

• Variedad: El origen, tamaño, estructura y/o formato de la información es variada.

• Velocidad: La velocidad con la que se necesita procesar la información y la velocidad con la que crece el volumen de datos.

Clasificación de los datos

Los datos se clasifican en estructurados y no estructurados.

Los estructurados son datos que ya están dispuestos para poder ser procesados y analizados según los estándares de la empresa, en este caso tenemos por ejemplo, las bases de datos de un ERP, WMS, LMS y/o TMS entre otros.

Los datos no estructurados también son tan masivos o incluso más que los estructurados al interior de una empresa, la diferencia que necesitas ser procesados para su análisis, ejemplo de estos datos tenemos, facturas en papel, email, fotografías, encuestas en papel, incluso están las llamadas telefónicas, notas en los post-it, y un largo etc. No está demás indicar que es relevante que este tipo de datos los podamos transformar a datos estructurados, por ejemplo, las facturas ahora se emitirán en un sistema que tengamos acceso a la base de datos o reportes, los email, los clasificaremos, las fotografías las administraremos en un gestor documental, usaremos software para realizar encuestas, las llamadas telefónicas la administraremos con una central telefónica y las notas las guardaremos en un software de gestión de trabajo. (parece que da para otro post el tratamiento de los datos no estructurados).

Aplicación del big data

Hoy el big data está presente en muchos lugares de nuestra vida cotidiana, por ejemplo, cuando estas comprando en la web y durante la compra te sugiere un producto que tiene que ver con tus intereses, gustos y/o complementa el producto que estas comprando, cuando visitas un sitio y la publicidad está relacionado con lo que buscas en Google o lo que sigues en tus redes sociales, Cuando usas el GPS y te recomiendo diferentes rutas para hacerlo en tiempo y/0 distancias cortas. en fin la aplicación del big data es cada vez mayor.

En una empresa el big data puede ser usado , para planificar su operación, planificar sus compras, presupuestar su venta, identificar y segmentar clientes o evaluar la incorporación de un nuevo producto a su cartera.

Lo importante es identificar cuanto estamos usando el big data en la mejora de nuestros procesos y cuanto pueden aportar a ellos la adopción del análisis de los datos mediante el big data.

El adoptar el big data en tu organización permitirá que tus procesos sean más eficiente y que tus productos y servicios sean más competitivos .

Te haz preguntado ¿Cuánto usamos el big data en nuestra organización? ¿Podemos adoptar aún mas el big data en más áreas de la organización?.

Que NO es big data

Cuando hablamos de big data, es común que aparezcan los términos Inteligencia artificial o machine learning, y podemos confundir estos términos que no aplican al big data, pero que si se sirve del big data.

La inteligencia artificial o IA es un algoritmos que aprende de los datos entregados y es capaz de determinar el comportamiento de un evento cuando vuelva a ocurrir en base a la experiencia de eventos anteriores. un ejemplo de esto es por ejemplo la probabilidad de que compres un producto según tus intereses. el algoritmo aprende de tus compras, de las páginas que visitaste al interior de la página web.

El machine learning o ML es una IA que va más allá de solo aprender un comportamiento, también es capaz de realizar una acción en función de este aprendizaje, por ejemplo, cuando escuchas una playlist en spotify y al terminar la lista escuchas una canción que no está en ella pero que si es de tu agrado y de la temática que estás escuchando, es ahí que la ML tomó una decisión por ti en función a tus intereses, los de tus amigos y el resto de personas que escucha música similar a la tuya.

Ahora bien, como el IA y ML llegaron a las conclusiones para sugerirte un producto o agregar una canción a tu lista, es por medio del big data, el big data procesó toda la información que está relacionada a tus intereses, contactos, gustos, tiempo y lugar de conexión y valla uno a saber cuantos otros datos más que fueron procesados y estructurados para que la IA y ML puedan aprender.