¿Qué es Big Data? Fundamentos y aplicaciones

¿Qué es Big Data? Fundamentos y aplicaciones

Navegar por la web, usar las redes sociales, ver un vídeo, realizar una transacción bancaria, etcétera. En la actualidad la capacidad de generar datos es tal que un smartphone tiene más capacidad de procesamiento que la tecnología que poseía la NASA cuando el primer ser humano fue enviado a la Luna y estamos hablando sólo a nivel de usuario. El auge del internet de las cosas (IoT) está provocando que cada vez más dispositivos estén constantemente enviado datos desde sus sensores. Se estima que en el presente año puede haber más de doscientos mil millones de objetos conectados, es por ello que se hace tan necesaria el Big Data.

big data y el internet de las cosas (IoT)

En la actualidad se llegan a generar billones de bytes de información cada día, la combinación entre las grandes cantidades de datos, las poderosas herramientas de análisis, los algoritmos modernos y la inteligencia artificial unido al bajo coste de almacenar dichos datos hacen que está sea la era del Big Data, la era donde los datos son una verdadera mina de oro.

¿Que es el Big Data?

Para saber qué es el Big Data debemos entender que este término surgió con la finalidad de referirnos a la manipulación de una gran cantidad de datos. Es decir, hace referencia a una cantidad de datos con tal nivel de volumen y complejidad que no pueden ser tratados por un software convencional. Las características del Big data se ven reflejadas en torno a sus denominadas 3 V’s:

  • Volumen masivo de los datos.
  • Variedad de procedencia de la información.
  • Velocidad con la que se recibe, transforma y manipula la información.

Actualmente el número de V’s se ha incrementado añadiendo por ejemplo la veracidad que trae consigo la capacidad de extraer los datos de calidad y dejar de lado los que poseen una mayor imprevisibilidad y el valor, es decir; la importancia de sacar a la luz datos relevantes para cada uso concreto y poder rentabilizarlos. Hoy en día muchas organizaciones analizan los datos y los emplean para mejorar la toma de decisiones y generan mucho valor para sus clientes usando su propia información.

las 3 v's del big data

Teniendo tanta información disponible se ha convertido en imprescindible poder capturarla, almacenarla, analizarla, clasificarla, categorizarla y manipularla para utilizarle en empresas, organizaciones y hasta en gobiernos.

Existen 4 dimensiones de análisis que permiten la consecución de los principales beneficios del Big Data y son:

  • El análisis descriptivo: Que explica lo que está ocurriendo.
  • El análisis diagnóstico: Que explica el por qué está pasando algo.
  • El análisis predictivo: Que analiza o anticipa un probable resultado.
  • El análisis preceptivo: Que puntualiza cómo hacer que algo ocurra.

Aplicaciones del Big Data

Casi todo lo que hacemos en nuestro hogar, en el trabajo, en nuestro tiempo libre, etcétera produce datos que las empresas recolectan, analizan y emplean, datos que son potenciados por los dispositivos que conectan a Internet.

1. Big data en el comercio

El comercio es un excelente campo para el Big Data, los grandes supermercado por ejemplo pueden analizar información en tiempo real lo que les permite resolver problemas de inventario, organizar los productos de acuerdo a los hábitos de consumo de sus clientes, organizar precios etcétera.

Algunas marcas de ropa deportiva colocan sensores en sus prendas capaces de capturar datos barométricos, pulsaciones y calorías que consume el usuario para ofrecerles programas de ejercicios optimizados para cada cliente.

El uso de la Big Data también se aplica a los mostradores de las tiendas, muchos comercios evalúan la reacción de los transeúntes a sus vidrieras para evaluar las posibilidades de que estos entren a la tienda dependiendo de lo que la misma exhiba.

Las tiendas online no son la excepción en el uso de la Big Data ya que estas son capaces de capturar cada interacción de sus visitantes y a partir de esas interacciones les ofrecen en tiempo real lo que buscan, esto gracias a la capacidad de hacer pruebas con los algoritmos y de análisis de impacto en las ventas.

Los restaurantes también hacen uso de los datos para establecer sus menús, ordenar su carta, ofertar promociones, etcétera. Todo esto de acuerdo a las preferencias de sus consumidores pero no sólo se limita a la comida va desde la oferta de vinos hasta las posiciones de las mesas.

2. Big Data en el entretenimiento

Empresas de entretenimiento hacen uso de los datos de sus clientes para en función de sus preferencias recomendar series, películas y documentales que les interese, de la misma forma, emplean la enorme cantidad de datos que recolectan de estos para desarrollar nuevas producciones tomando en cuenta el género predilecto de su audiencia, los actores favoritos, etcétera, asegurándose de que sus producciones lleguen a ser vistas por millones de personas en todo el mundo.

En los medios escritos existen plataformas de generación de lenguaje natural para producir sus historias (entradas en blog, noticias, e incluso recetas) y la mayoría de las personas no llegan a imaginarse que esas historias son producidas por un algoritmo.

Disney utiliza sensores para captar datos de sus millones de visitantes, conocer sus movimientos en los parques, tiempo de espera en las atracciones y hasta lo que comen y beben.

Los casinos recolectan datos para maximizar los gastos de sus clientes, evaluando a cada uno de ellos para prevenir que hagan trampa, detectar a los que cuentan cartas, etcétera.

3. Big Data en la ciencia

Un ejemplo claro lo tenemos en La Organización Europea Para la Investigación Nuclear o mejor conocida por sus siglas CERN, imaginemos sin el uso de la Big Data tener que analizar las cantidades masivas de datos que genera el Gran Colisionador de Hadrones, sería algo titánico por no decir que casi imposible. Solo las computadoras modernas y los sofisticados algoritmos con los que contamos en la actualidad pueden manejar eficientemente esas cantidades de datos a la velocidad con la necesitan ser analizadas.

En cuanto a la conservación de la naturaleza, gracias al análisis predictivo, los sensores y los satélites nuestros científicos pueden hacer un seguimiento de plantas y animales en peligro de extinción así como evaluar el avance del deterioro de la capa de ozono, el impacto que tienen los seres humanos en los ecosistemas naturales e incluso se consigue llegar a nuevas zonas aún no exploradas en las profundidades del océano. Los sismógrafos utilizan el modelado predictivo y algoritmos para analizar datos de sensores, condiciones atmosféricas, datos históricos, fotos, etcétera para predecir terremotos con una precisión del 90% de fiabilidad.

4. Big Data en la tecnología

Esta es con diferencia el área que lidera la implementación del Big Data, las redes sociales cuentan con cantidades incalculables de información de sus usuarios en las que se detallan sus preferencias y gustos, gracias a esto aquellos que quieren publicitar algún producto pueden contar con información detallada al milímetro de su público objetivo.

Watson de la empresa IBM aprende continuamente gracias al procesamiento de enormes cantidades de datos a través de algoritmos que luego son empleados en el diagnóstico mercados financieros, diagnóstico temprano del cáncer y la prevención del crimen.

Google es el productor y recopilador de datos por excelencia, procesa en tiempo real exabytes de información para mantenerse en la cabeza de los motores de búsqueda online.

5. Big Data en la manufactura

Los microchips y sensores embebidos pueden capturar los datos de las máquinas y el equipamiento con la finalidad de predecir el mantenimiento que debe hacerse antes de que se produzca la avería, además usan la información generada por su maquinaria para entregar información para los usuarios del sector industrial.

El Big Data se ha vuelto en un elemento fundamental en el mundo de las tecnologías de información ya que toda la información que aporta se transforma en decisiones precisas en el momento correcto. Hoy en día los datos no solo se emplean para saber qué pasó sino que son muy útiles para determinar qué sucede en tiempo real lo que le brinda una dirección a la mercadotecnia, permite reducir costes, mejorar los servicios y ahorrar tiempo.

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