La necesidad de gestionar tantos datos requiere una infraestructura estable y bien estructurada. ¿Por qué? Puesto que es necesario procesar rápidamente grandes volúmenes de datos y tipos de datos diferentes, un único servidor o clúster se puede sobrecargar.
Por eso, los científicos de datos necesitan un sistema bien pensado para gestionar el Big Data, que tenga una capacidad suficiente para soportar todos los procesos necesarios. Y en el caso de las grandes empresas, pueden hacer falta cientos o miles de servidores. Como te imaginas, esto puede salir caro. Y cuando añades todas las herramientas que se requieren, todavía se encarece más.
Para crear el mejor sistema posible y elaborar un presupuesto de antemano, es necesario saber cuáles son las tres acciones principales que se realizan con las grandes cantidades de datos.
El Big Data normalmente procede de diversas fuentes y, puesto que se trata de volúmenes enormes de información, hace falta descubrir estrategias y tecnologías para poder recibir los datos de manera eficiente. En algunos casos, decenas de petabytes de información llegan al sistema de una empresa, por lo que integrar toda esta información en un sistema es todo un reto. Es necesario recibir los datos, procesarlos y formatearlos de la manera más adecuada para cada empresa y, de tal forma que los clientes puedan entenderlos.
Los datos necesitan estar en algún lugar, y aquí es donde entran en juego las soluciones de almacenamiento de datos. Estas soluciones pueden estar en la nube, en las instalaciones de una empresa o en ambas. También se puede elegir de qué forma almacenar los datos, de modo que estén disponibles en tiempo real o no. Cada vez más organizaciones y personas eligen una solución en la nube para almacenar los datos, que les permite poder tener acceso en cualquier momento y es compatible con su infraestructura informática.
Tras recibir los datos y almacenarlos, el siguiente paso es el análisis del Big Data. Los datos se analizan y utilizan para tomar decisiones importantes, como definir la oferta de una organización según las preferencias de los clientes. Cada organización utilizará los datos con fines distintos para sacar el mayor provecho posible y obtener una ventaja competitiva. Y es que la inversión que el Big Data requiere no es una broma, por lo que sus resultados deben generar valor y beneficios para los clientes y para la propia organización.
Antes de que las empresas puedan poner a trabajar el big data, deben considerar cómo fluyen entre una multitud de lugares, fuentes, sistemas, propietarios y usuarios. Adicionalmente a las tres acciones generales antes mencionadas, hay cinco pasos clave para hacerse cargo de este gran "centro de datos" que incluye datos tradicionales y estructurados junto con datos no estructurados y semiestructurados:
Establezca una gran estrategia de datos.
Identifique fuentes de big data.
Acceda, gestione y almacene los datos.
Analice los datos.
Tome decisiones basadas en datos.
Establezca una estrategia de big data
A un alto nivel, una estrategia de big data es un plan diseñado para ayudarle a supervisar y mejorar la forma en que adquiere, almacena, gestiona, comparte y utiliza los datos dentro y fuera de su organización. Una estrategia de big data establece el escenario para el éxito del negocio en medio de una abundancia de datos. Cuando se desarrolla una estrategia, es importante considerar las metas e iniciativas de negocios y tecnología existentes y futuras. Esto exige tratar los grandes datos como cualquier otro activo empresarial valioso, en lugar de considerarlos sólo como un subproducto de las aplicaciones.
Conozca las fuentes del big data
El streaming de datos proviene del Internet de las Cosas (IoT) y otros dispositivos conectados que fluyen a los sistemas de TI desde los vestidos, los coches inteligentes, los dispositivos médicos, los equipos industriales y más. Puede analizar este big data a medida que llegan, decidiendo qué datos guardar o no guardar, y cuáles necesitan un análisis más profundo.
Los datos de los medios sociales provienen de interacciones en Facebook, YouTube, Instagram, etc. Esto incluye big data en forma de imágenes, vídeos, voz, texto y sonido, útiles para la comercialización, las ventas y las funciones de apoyo. Estos datos suelen estar en formas no estructuradas o semiestructuradas, por lo que plantean un desafío único para el consumo y el análisis.
Los datos disponibles públicamente provienen de cantidades masivas de fuentes de datos abiertos como el data.gov del gobierno de los Estados Unidos, el World Factbook de la CIA o el Open Data Portal de la Unión Europea.
Otros big data puede provenir de data lakes, fuentes de datos en la nube, proveedores y clientes.
Acceda, gestione y almacene big data
Los sistemas informáticos modernos proporcionan la velocidad, la potencia y la flexibilidad necesarias para acceder rápidamente a cantidades masivas y tipos de big data. Además de un acceso confiable, las empresas también necesitan métodos para integrar los datos, asegurar la calidad de los mismos, proporcionar un gobierno y un almacenamiento de datos, y preparar los datos para el análisis. Algunos datos pueden almacenarse en data warehouse tradicional, pero también hay opciones flexibles y de bajo costo para almacenar y manejar big data a través de soluciones de nube, lagos de datos y Hadoop.
Con tecnologías de alto rendimiento como la computación en red o analítica en memoria, las organizaciones pueden optar por utilizar todos sus big data para análisis. Otro enfoque es determinar por adelantado qué datos son relevantes antes de analizarlos. De cualquier manera, el análisis de big data es cómo las empresas obtienen valor e información a partir de los datos. Cada vez más, el big data alimenta los esfuerzos analíticos avanzados de hoy en día, como la inteligencia artificial.
Tome decisiones inteligentes, basadas en datos
Los datos bien administrados y confiables conducen a un analítica y decisiones confiables. Para seguir siendo competitivas, las empresas necesitan aprovechar todo el valor del big data y operar de una manera basada en los datos, tomando decisiones basadas en la evidencia presentada por los grandes datos en lugar de en el instinto visceral. Los beneficios de ser impulsado por los datos son claros. Las organizaciones basadas en datos se desempeñan mejor, son operacionalmente más predecibles y son más rentables.
Por qué el Big Data es tan importante?
Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible.
La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente. También les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que los problemas acaben con sus beneficios o su reputación.
El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices. Las empresas con más éxito con Big Data consiguen valor de las siguientes formas:
Reducción de coste. Las grandes tecnologías de datos, como Hadoop y el análisis basado en la nube, aportan importantes ventajas en términos de costes cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, además de identificar maneras más eficientes de hacer negocios.
Más rápido, mejor toma de decisiones. Con la velocidad de Hadoop y la analítica en memoria, combinada con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información inmediatamente y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.
Nuevos productos y servicios. Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y la satisfacción a través de análisis viene el poder de dar a los clientes lo que quieren. Con la analítica de Big Data, más empresas están creando nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.
Con todo lo anteriormente mencionado, te puedo dar los siguientes ejemplos:
Empresas manufactureras: Estas despliegan sensores en sus productos para recibir datos de telemetría. A veces esto se utiliza para ofrecer servicios de comunicaciones, seguridad y navegación. Ésta telemetría también revela patrones de uso, tasas de fracaso y otras oportunidades de mejora de productos que pueden reducir los costos de desarrollo y montaje.
Retail: El servicio al cliente ha evolucionado en los últimos años, ya que los compradores más inteligentes esperan que los minoristas comprendan exactamente lo que necesitan, cuando lo necesitan. El Big Data ayuda a los minoristas a satisfacer esas demandas. Armados con cantidades interminables de datos de programas de fidelización de clientes, hábitos de compra y otras fuentes, los minoristas no sólo tienen una comprensión profunda de sus clientes, sino que también pueden predecir tendencias, recomendar nuevos productos y aumentar la rentabilidad.
Administración: La administración se encuentra ante un gran desafío: mantener la calidad y la productividad con unos presupuestos ajustados. Esto es particularmente problemático con lo relacionado con la justicia. La tecnología agiliza las operaciones mientras que da a la administración una visión más holística de la actividad.
Cuidado de la salud: El Big Data aparece en grandes cantidades en la industria sanitaria. Los registros de pacientes, planes de salud, información de seguros y otros tipos de información pueden ser difíciles de manejar, pero están llenos de información clave una vez que se aplican las analíticas. Es por eso que la tecnología de análisis de datos es tan importante para el cuidado de la salud. Al analizar grandes cantidades de información - tanto estructurada como no estructurada - rápidamente, se pueden proporcionar diagnósticos u opciones de tratamiento casi de inmediato.
Publicidad: La proliferación de teléfonos inteligentes y otros dispositivos GPS ofrece a los anunciantes la oportunidad de dirigirse a los consumidores cuando están cerca de una tienda, una cafetería o un restaurante. Esto abre nuevos ingresos para los proveedores de servicios y ofrece a muchas empresas la oportunidad de conseguir nuevos prospectos.
Turismo: Mantener felices a los clientes es clave para la industria del turismo, pero la satisfacción del cliente puede ser difícil de medir, especialmente en el momento oportuno. Resorts y casinos, por ejemplo, sólo tienen una pequeña oportunidad de dar la vuelta a una mala experiencia de cliente. El análisis de Big data ofrece a estas empresas la capacidad de recopilar datos de los clientes, aplicar análisis e identificar inmediatamente posibles problemas antes de que sea demasiado tarde.
Otros ejemplos del uso efectivo de Big Data existen en las siguientes áreas:
Uso de registros de logs de TI para mejorar la resolución de problemas de TI, así como la detección de infracciones de seguridad, velocidad, eficacia y prevención de sucesos futuros.
Uso de la voluminosa información histórica de un Call Center de forma rápida, con el fin de mejorar la interacción con el cliente y aumentar su satisfacción.
Uso de contenido de medios sociales para mejorar y comprender más rápidamente el sentimiento del cliente y mejorar los productos, los servicios y la interacción con el cliente.
Detección y prevención de fraudes en cualquier industria que procese transacciones financieras online, tales como compras, actividades bancarias, inversiones, seguros y atención médica.
Uso de información de transacciones de mercados financieros para evaluar más rápidamente el riesgo y tomar medidas correctivas.
Puesto que el Big Data no deja de crecer, las herramientas que se usan para gestionarlo también crecen y evolucionan permanentemente. Las organizaciones utilizan herramientas como Hadoop, Pig, Hive, Cassandra, Spark o Kafka, dependiendo de los requisitos específicos que tengan. La fundación Apache Software Foundation (ASF) apoya muchas de estas herramientas de Big Data.
Buena parte de estas herramientas son de código abierto y, puesto que son vitales para procesar el Big Data, te explicare brevemente las principales características de las más populares:
Una de las soluciones más conocidas para analizar Big Data, que utiliza un marco de trabajo de código abierto para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos.
Esta herramienta permite almacenar gran parte de los datos de procesamiento en la memoria y en el disco, lo que se traduce en una mayor rapidez. Trabaja con los lenguajes de programación Java, Scala, Python, R y SQL y funciona con el sistema de archivos distribuidos de Hadoop (HDFS), Apache Cassandra, OpenStack Swift y muchas otras soluciones de almacenamiento de datos.
Esta solución permite a los usuarios publicar y suscribirse a fuentes de datos en tiempo real. La principal tarea de Kafka es trasladar la fiabilidad de otros sistemas de mensajería a los datos en streaming.
Una herramienta que puede usarse para cualquier motor de recomendación porque utiliza bibliotecas de software de indexación y búsqueda de textos completos.
Un proyecto que permite el análisis de datos interactivos con SQL y otros lenguajes de programación.
Se podría definir como un motor de búsqueda empresarial, que destaca porque puede aportar conocimientos a partir de datos estructurados y no estructurados.
Una plataforma de machine learning cada vez más popular que se utiliza con fines de aprendizaje automático.
El Big Data seguirá creciendo y cambiando y, por lo tanto, las herramientas también lo harán.
