Cada vez es más escuchar comentarios en las empresas, o entre los colegas en el que usa la expresión Big Data, y aún más difícil asistir a una junta sin saber lo que significa.
El término se ha vuelto muy común en el lenguaje profesional y todo el mundo cree que sabemos lo que es. Pero ¿qué es el Big Data? Lo primero que debemos hacer es definir qué significa la expresión Big Data y cuales con las situaciones en las que se usa.
El Big Data es un conjunto de datos tan grande y complejo, que los sistemas comunes para el procesamiento y análisis de datos resultan insuficientes o son inadecuados para su manejo.
Las 3 características del Big Data 👋.
Podríamos decir que el Big Data se compone por lo menos de 3 V’s indispensables que son Volumen, Variedad y Velocidad, sin asegurar que después se no pueden añadir otras más, por ejemplo Veracidad ó Valor.
Volumen 📐
Cómo lo definimos anteriormente, cuando hablamos de Big Data nos referimos a un gran volumen de datos, macro datos o inteligencia de datos. Y la expresión Big Data es la más conocida para hablar de este tipo de situaciones.
Así que, estamos hablando de datos a gran escala que pueden ser analizados para aportar mucha información y valor a la empresa.
Analizar datos para mejorar una estrategia no es nada nuevo, pero es cierto que las nuevas tecnologías nos permiten analizar mayores cantidades de datos, que antes de los años 2000 hubieran sido siquiera imposibles de pensar en recopilar y mucho menos entender.
Es por ello, que cuando hoy en día hablamos de análisis de datos, es común pensar en Big Data, y nunca pasa por nuestra mente manejar conjuntos de datos de forma manual.
Variedad 📷
Si bien los datos se pueden analizan usando tecnología moderna, no implica que necesariamente han sido recopilados de forma digital.
Las encuestas para los censos de población recogidos por el gobierno, para generar los datos estadísticos de los habitantes, también serían considerados Big Data.
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Podemos culpar a la tecnología, que hoy en día existan tantos datos. Ya que todas nuestras actividades generan una gran cantidad de estos. Debido a la permanente conectividad, hay menos tiempo para analizar todos los datos, que segundo a segundo, la población generamos.
Por ejemplo, los usuarios en una tienda online, registramos, la hora de llegada a la página web, el tiempo que pasamos observando productos, cada producto que consultamos y finalmente cuáles terminamos comprando.
Otro ejemplo sería el siguiente. Un médico podría almacenar la cantidad de veces que lo visitamos cada año, una lista de los síntomas que solemos presentar, las épocas del año en las que lo visitamos frecuentemente, y en las que lo visitamos menos. Con toda esta información, el médico podría saber más de nosotros, a tal grado de predecir cuándo será la próxima vez que toquemos a su puerta.
Velocidad 🏁
Toda esta gran y variada información que dejamos, sin siquiera darnos cuenta, forman las estructuras Big Data, que las empresas analizarán para comprender nuestro comportamiento como consumidores.
Es vital para las estrategias Big Data, que las empresas puedan recoger, recibir y analizar datos muy rápido y frecuentemente, para así adaptarse y optimizar sus procesos.
Aunque aún es una ciencia con reciente surgimiento, es incalculable el valor que puede llegar a aportar a las organizaciones, y por ello, es obligatorio que se entienda como una parte indiscutible dentro de toda empresa.
Las aplicaciones del big data no están totalmente ligadas a temas empresariales, ya que también, son útiles en temas relacionados con la política y la investigación científica.
Y aunque el Big Data está empezando a caminar incluso en momentos a correr, aún le queda mucho por evolucionar y mejorar, y el factor humano sigue siendo indispensable en los procesos de análisis de datos y de estrategias de negocio.
Ahora que ya entendemos un poco más de la ciencia detrás del Big Data, espero te sea más fácil entender el concepto, los usos y estrategias del big data en esos comentarios hechos en las reuniones del equipo.
Gerardo Castro
Me encanta programar en Excel y buscar nuevas formas de hacer las tareas más rápido.