Si hablamos en términos prácticos, Big Data hace referencia a grandes volúmenes de información provenientes de diferentes fuentes a una velocidad tan rápida que se hace imposible analizar con sistemas de cómputo tradicionales.
Basta con hacer un recuento de toda la información que nos llega a diario, desde diferentes plataformas, para poder pensar la cantidad de flujo informativo a la que nos vemos sometidos.
Algunos datos en contexto
¿Sabías que Google procesa más de 100 mil millones de búsquedas al mes? Esto significa que se realizan 40 mil consultas de búsqueda por segundo. Es decir, no menos de 1.2 billones de búsquedas al año. Increíble ¿no?
Para que Google pueda gestionar esas búsquedas, necesita utilizar el 0.01% de electricidad mundial en su centro de datos, por lo que sin duda hablamos de un flujo elevadísimo de información.
La experta en telecomunicaciones, Sabrina Muñoz, Directora de Big Data del Grupo Telefónica, explica en el siguiente video cómo se utilizan estos grandes volúmenes de información en el mercado de telefonía móvil.
Si bien el exceso de información que nos entrega el Big Data es súmamente valioso para el desarrollo de un negocio, es muy importante saber organizar la data y categorizarla de forma correcta para hacerla eficiente y efectiva.
Una herramienta útil que puedes utilizar son “Las 5 V del Big Data“:
Las 5 V del Big Data:
Volumen: Es el tamaño de las cantidades de datos que se generan. Las cifras son abrumadoras, y es que los datos que se producen en el mundo durante dos días equivalen a todos los generados antes del año 2003.
Velocidad: En el entorno del Big Data, los datos se generan y almacenan a una velocidad sin precedentes. Esto puede provocar que los datos se pierdan rápidamente.
Por lo tanto, el objetivo de las empresas es recopilar, almacenar, procesar estos datos y gestionarlos de manera que puedan convertirse en información útil a futuro, cuidando además su valor.
Variabilidad: El origen de los datos es altamente heterogéneo. Provienen de múltiples soportes, herramientas y plataformas a diferencia de hace unos años, cuando los datos se extraían, principalmente, de hojas de cálculo y bases de datos.
Los datos que se recopilan pueden venir estructurados (son más fáciles de gestionar) o no estructurados (en forma de documentos, vídeos, mensajes de correo electrónico, redes sociales, etc.).
Dependiendo de esta diferenciación, cada tipo de información se tratará de manera distinta, a través de unas herramientas específicas. La esencia del Big Data reside en combinar y configurar unos datos con otros.
Veracidad: Esta característica del Big Data probablemente sea la que supone un mayor reto. El gran volumen de datos que se genera puede hacer que dudemos del grado de veracidad. De esta manera, el foco de esta V es extraer los datos de alta calidad y dejar de lado los que tienen mayor impredecibilidad.
Valor: El valor que generan los datos, una vez convertidos en información, puede considerarse el aspecto más importante en Big Data, pues con ese valor es posible para las empresas introducir mejoras en su gestión, definir estrategias óptimas, y realizar ofertas personalizadas a los clientes para mejorar su vínculo con éstos.
Tener en consideración esta información y su correcta utilización, podría ayudar a aumentar los ingresos de cualquier negocio. De hecho, tomando mejores prácticas de calidad de datos, las empresas pueden aumentar en 66% sus ingresos.
De esta manera, el desafío para las empresas es dar tratamiento, análisis y procesamiento de estos datos para convertirlos en información de valor para comprender el comportamiento de usuarios o bien, para asignar un perfil de consumo que lo ayudará posteriormente a tomar una ventaja competitiva.
