Big data se ha convertido en más que una palabra de moda a medida que la información se ha vuelto más compleja y vasta en cantidad, y las organizaciones luchan por recopilar, organizar, comprender y utilizar los datos de manera efectiva. También describe los desafíos en TI, negocios, así como las tecnologías emergentes de análisis. Pero, ¿de dónde proviene el término, cómo puedes utilizar el big data en tu organización y cómo puedes avanzar en tus estrategias de análisis de big data? Abordaremos estas preguntas y proporcionaremos consejos para comenzar a utilizar tus datos grandes.
En la década de 1960, Estados Unidos creó un gran centro de datos para almacenar millones de registros fiscales. Este centro de datos fue el primer caso real de uso de gestión de datos digitales. A lo largo de las décadas de 1990 y 2000, los líderes en el espacio de los datos se preocupaban de que la tecnología existente no pudiera almacenar grandes cantidades de información producidas por empresas, por el gobierno y por personas de todo el mundo. Una preocupación aún mayor: ¿alguien sería capaz de dar sentido a tanta información? Hoy en día, gracias a las innovaciones tecnológicas y las capacidades de análisis más sofisticadas, se ha vuelto más barato y fácil almacenar datos y luego analizarlos. Ahora, las preocupaciones se han desplazado hacia el uso efectivo del big data en muchos formatos, como estructurados, no estructurados y semiestructurados, para fundamentar las decisiones empresariales.
Los profesionales de los datos describen el big data mediante las cuatro "V". Estas características son las que hacen que el big data sea importante. Las cuatro V distinguen y definen el big data y describen sus desafíos.
La característica más conocida del big data es el volumen generado. Las empresas han lidiado con la creciente cantidad de datos durante años. Sin embargo, ahora es posible almacenar datos por centavos en el dólar utilizando lagos de datos o almacenes de datos como Snowflake. Las empresas priorizan la organización de datos con plataformas como Hadoop, pero es importante desarrollar políticas que estandaricen durante cuánto tiempo los usuarios mantienen los datos, y luego un procedimiento para eliminarlos o archivarlos. Al final, no importa cuán grandes sean los datos si no se pueden utilizar. Con el aumento del volumen, las manos de los usuarios estarán atadas si la información no se almacena y se rige por un marco ágil y accesible. Sin estrategias para utilizar y acceder a grandes volúmenes de datos, esos datos se quedarán estancados, perderán valor y no revelarán ideas.
No solo las empresas generan una gran cantidad de datos, sino que también lo hacen a un ritmo cada vez mayor. Los clientes y empleados utilizan muchas aplicaciones para completar tareas basadas en datos. Las tecnologías deben estar listas para la velocidad y el volumen de esos datos para mantenerse al ritmo del negocio. Debido a que el volumen es alto, la velocidad se vuelve cada vez más difícil de gestionar a medida que se vuelve más importante. La velocidad para obtener información es una consideración importante tanto en el software de datos como en la estructura de los datos.
La velocidad, el volumen y la variedad eran las tres características originales asociadas con el big data. Sin embargo, los líderes en el espacio han agregado el valor, reconociendo la oportunidad y la necesidad de utilizar el big data para la transformación empresarial, tanto para cumplir con objetivos y métricas, descubrir riesgos y oportunidades que nadie había percibido y mucho más. Las tecnologías de análisis han evolucionado y ahora pueden aumentar las capacidades de los analistas para encontrar correlaciones, identificar valores atípicos y predecir resultados con datos. Por ejemplo, los equipos de ventas pueden utilizar una plataforma para conectar datos de redes sociales, comercio electrónico y ventas, obteniendo una imagen completa del viaje del cliente, desde el conocimiento hasta la conversión. Como otro ejemplo, las tecnologías de inteligencia artificial como Explain Data pueden sugerir posibles explicaciones de valores atípicos para que los analistas profundicen en ellos.
A medida que ocurre la transformación digital en diferentes industrias y organizaciones de todos los tamaños, eso significa que hay más tipos de datos para almacenar y analizar, además de más fuentes para obtener información. La variedad de datos estructurados ha explotado y se ha vuelto más importante aprovechar los metadatos, así como las formas de manejar datos no estructurados. En la siguiente sección, revisaremos los tipos de big data que existen.
El big data es crucial debido a su potencial sin explotar, pero la tecnología reciente como el análisis visual finalmente permite a las empresas descubrir ideas críticas, incluso sorprendentes, que nos brindan una visión más clara de los procesos y comportamientos humanos. En algunas ocasiones, estos procesos y comportamientos deben ser refinados en aras del negocio y su futuro éxito. Y reconociendo que ninguna organización es exactamente igual, los proveedores de tecnología que invierten por delante de la curva en el big data, ya sea creando asociaciones en el ecosistema de datos o desarrollando capacidades que mejoran el acceso y la conectividad de los datos, son los que hay que seguir y adoptar.