Hablemos acerca de Big Data de manera simple y con ejemplos!

Tal como lo decía hace ya varios años (más de 7 años, por eso la calidad del video del final del presente párrafo) en otro artículo: La data efectivamente cuenta, y mucho! Pero, dada las escalas, generalmente suele ser difícil desenmarañar o clarificar dicha información para poder entenderla y saber qué hacer con ella, cosa que no puede efectuar cualquier “aparecido” o “pintado en la pared”, toda vez que se necesitan científicos de datos que estén familiarizados con procesos de análisis de miles de millones de datos (Big data) que puedan ayudar eliminar el ruido (fragmentos inservibles) y hasta el maquillaje que algunos de los políticos expertos a veces le intentan adicionar. De esta manera se puede llegar a lo que realmente es esencial.

Precisamente, Big data, es un término que se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes, complejos y variados que, efectivamente, son difíciles de procesar y analizar con las herramientas y técnicas tradicionales de gestión de datos o de Small Data.

Big data, es un concepto relacionado con convertir conjuntos de datos muy grandes en información útil para la toma de decisiones, por medio de herramientas tecnológicas que puedan beneficiar a la sociedad y a las empresas, ayudando en la medida de lo posible a tener un futuro más sostenible.

Dichos “Data sets” o “conjuntos de datos” que son monumentales o gigantes, se consideran precisamente “big data” y, generalmente, tienen varias características, como volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.

Volumen o cantidad masiva de datos que se generan y recopilan en diferentes formatos, incluidos texto, imágenes, videos, audio, datos de sensores, transacciones, registros de redes sociales, entre otros.

Deben procesarse y analizarse con mucha velocidad, casi en tiempo real o cerca del tiempo real.

La diversidad de fuentes y formatos de datos requiere técnicas de normalización e integración de datos para hacer que los datos sean utilizables.

Dada la diversidad o variedad de fuentes, la calidad y confiabilidad de los datos puede llegar a ser todo un desafío.

Los datos tienen el potencial para proporcionar información valiosa para la toma de decisiones y la creación de valor empresarial.

Ahora bien, como prácticamente todo en la vida “lo bueno, no es fácil”, así las cosas, la gestión de big data implica el uso de tecnologías avanzadas, como el análisis de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, para extraer información valiosa de los datos y tomar decisiones informadas.

Dónde se aplica el Big Data (casos de uso)?

Aunque parece algo muy lejano y hasta etéreo, en realidad, existen muchos casos de uso de big data en una amplia gama de industrias y sectores como por ejemplo:

Para analizar las interacciones en redes sociales y comprender mejor el comportamiento del consumidor y las tendencias del mercado.

En la industria de la salud se puede utilizar para analizar grandes cantidades de datos de pacientes y mejorar la atención médica, la eficiencia y el diagnóstico.

A nivel de transporte se puede utilizar para analizar los patrones de tráfico, mejorar la planificación del transporte y optimizar las rutas de entrega.

En la industria financiera se puede utilizar para analizar grandes conjuntos de datos de mercado y de clientes y mejorar la toma de decisiones de inversión.

En el comercio electrónico para analizar los patrones de compra del cliente y mejorar la personalización y la experiencia del cliente.

En la industria del marketing podría usarse para analizar los patrones de comportamiento del cliente y mejorar la segmentación del mercado y las campañas de publicidad.

En el sector energético se puede usar para analizar los patrones de uso de energía y mejorar la eficiencia energética y la sostenibilidad.

A nivel de recursos humanos sirve para analizar grandes conjuntos de datos de empleados y mejorar la gestión del talento y la toma de decisiones de recursos humanos pero, esto debe estar regulado para evitar los sesgos o vicios en la data.

En seguridad, es posible usarlo para analizar los patrones de amenazas y mejorar la detección y prevención de actividades maliciosas.

Indudablemente, los análisis son todo un negocio y, con el fin de entender un poco más a fondo la importancia de la data actualmente, hablamos con Ricardo Cheida, el experto de Fico que, muy amablemente, nos explicó los detalles por medio de diversos ejemplos, desde los más básicos hasta unos complejos como es el caso de las ciudades inteligentes!

Finalmente, vale la pena decir que “no todo es un jardín de rosas” (no es perfecto), por lo mismo, en un siguiente artículo hablaré sobre las desventajas de usar Big data!