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▶️ BIG DATA: Toda la información que buscas!

Actualizado: oct 5

Big data es el término que describe la enorme cantidad de datos estructurados y no estructurados que inundan todos los días a las empresas. Lo importante no es la cantidad de datos, sino cómo las organizaciones los procesan y consiguen que macrodatos se analicen para obtener información que permita tomar mejores decisiones y estrategias comerciales.


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En esta publicación podrás saber todo sobre:

  1. ¿Qué es exactamente el Big data?

  2. ¿Por qué es tan importante el Big Data?

  3. Ejemplos de industrias y uso del Big data

  4. Desafíos en calidad de los datos en macrodatos

  5. Cómo establecer un plan de gobernanza de datos en big data

📌 Esta es una guía muy completa y por lo mismo un poco extensa, te sugerimos guardar esta página en tus favoritos 📌


1. ¿Qué es exactamente el big data?

Cuando hablamos de big data, nos referimos a un conjunto de datos o una combinación de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y tasa de crecimiento (velocidad) son difíciles de procesar bajo técnicas y herramientas convencionales.


Aunque el tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos dado se considera big data no se ha definido claramente y cambiará con el tiempo, hoy en día la mayoría de los analistas y profesionales utilizan conjuntos de datos que van desde 30 TB.


La complejidad del big data se debe principalmente a que muchos datos generados por la tecnología moderna no están estructurados, como web logs, identificación por radiofrecuencia (RFID), sensores integrados en dispositivos, maquinaria, vehículos, búsquedas en Internet, RSS, laptops, teléfonos inteligentes, dispositivos GPS, registros del centro de llamadas entre muchos otros.


En la mayoría de los casos, para utilizar Big Data de forma eficaz, debe combinarse con aplicaciones empresariales más convencionales como ERP (Enterprise Resource Planning) o CRM (Customer Relationship Management).



2. ¿Por qué es tan importante el Big Data?


La razón por la que el Big Data es tan útil para muchas empresas es que proporciona respuestas a preguntas que muchas empresas ni siquiera conocen. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden moldearse o probarse de la manera que la empresa considere apropiada. De esta forma, la organización puede identificar problemas de una forma más comprensible.



La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias en los datos permite a las empresas realizar negocios de forma más rápida, fluida y eficiente. También les permite eliminar áreas problemáticas antes de que el problema acabe con sus ganancias o reputación.


El análisis de macrodatos puede ayudar a las organizaciones a utilizar sus datos para identificar nuevas oportunidades. A su vez, esto conducirá a movimientos comerciales más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices. Las empresas más exitosas con big data obtienen valor de las siguientes maneras:


  • Reducir costos. Las tecnologías de big data como Hadoop y la analítica basada en la nube brindan importantes ventajas de costos al almacenar grandes cantidades de datos y determinar métodos comerciales más eficientes.

  • Toma de decisiones mejor y más rápida. Con la velocidad de Hadoop y el análisis de memoria, junto con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información de inmediato y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.

  • Nuevos productos y servicios. La capacidad de medir las necesidades y la satisfacción del cliente a través del análisis puede proporcionar a los clientes lo que quieren. Con la ayuda del análisis de big data, cada vez más empresas desarrollan nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.



3. Ejemplos de industrias y usos del Big data


3.1. Industrias:

  • Turismo: la satisfacción del cliente es la clave para la industria del turismo, pero la satisfacción del cliente puede ser difícil de medir, especialmente de manera oportuna. Por ejemplo, los complejos turísticos y los casinos tienen solo una pequeña posibilidad de revertir la mala experiencia del cliente. El análisis de macrodatos permite a estas empresas recopilar datos de clientes, aplicar análisis y detectar problemas potenciales inmediatamente antes de que sea demasiado tarde.

  • Cuidado de la salud: Los macrodatos han aparecido en grandes cantidades en la industria de la salud. Los registros de pacientes, los planes de salud, la información de seguros y otros tipos de información pueden ser difíciles de administrar, pero una vez que se aplican los análisis, se llenan de información crítica. Es por eso que la tecnología de análisis de datos es tan importante para la atención médica. Al analizar rápidamente grandes cantidades de información (estructurada y no estructurada), se pueden proporcionar opciones de diagnóstico o tratamiento casi de inmediato.

  • Gestión administrativa: la gestión administrativa se enfrenta a un gran desafío: mantener la calidad y la productividad con un presupuesto ajustado. En términos de justicia, esto es particularmente problemático. La tecnología simplifica las operaciones a la vez que proporciona a la administración una visión más completa del negocio.

  • Minorista: en los últimos años, dado que los compradores inteligentes esperan que los minoristas comprendan con precisión sus necesidades cuando las necesitan, el servicio al cliente también ha evolucionado. Los macrodatos pueden ayudar a los minoristas a satisfacer estas necesidades. Con datos infinitos de programas de fidelización de clientes, hábitos de compra y otras fuentes, los minoristas no solo tienen un conocimiento profundo de los clientes, sino que también pueden predecir tendencias, recomendar nuevos productos y mejorar la rentabilidad.

  • Empresas de fabricación: estas empresas implementan sensores en sus productos para recibir datos de telemetría. A veces, esto se utiliza para proporcionar servicios de comunicación, seguridad y navegación. Esta telemetría también revela patrones de uso, tasas de falla y otras oportunidades de mejora del producto que pueden reducir los costos de desarrollo y ensamblaje.

  • Publicidad: La popularidad de los teléfonos inteligentes y otros dispositivos GPS brinda a los anunciantes oportunidades para ubicar a los consumidores cerca de tiendas, cafeterías o restaurantes. Esto crea nuevos ingresos para los proveedores de servicios y brinda oportunidades para que muchas empresas desarrollen nuevas perspectivas.


3.2. Usos:

  • Analizar registros informáticos para mejorar la resolución de problemas de TI, así como detectar brechas de seguridad, acelerar, eficiencia y prevenir eventos futuros.

  • Acceder rápidamente a una gran cantidad de información histórica en el centro de llamadas para mejorar la interacción con el cliente y aumentar su satisfacción.

  • El uso del contenido de las redes sociales puede mejorar al comprender el sentimiento de los clientes más rápidamente y mejorar los productos, los servicios y las interacciones con el cliente.

  • Detección y prevención de fraudes en cualquier industria que procese transacciones financieras en línea (como compras, banca, inversiones, seguros y atención médica).

  • Comprender la información de las transacciones del mercado financiero para evaluar los riesgos con mayor rapidez y tomar medidas correctivas.



4. Desafíos en calidad de los datos en macrodatos


La particularidad del big data hace que la calidad de sus datos se enfrente a múltiples desafíos. Estos se denominan 5 V: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor. Estas 5 características del big data hacen que las empresas encuentren problemas al extraer datos reales de alta calidad de un conjunto de datos tan grande, cambiante y complejo.



Por ejemplo, antes de la llegada del big data, podíamos cargar información estructurada almacenada en sistemas ERP y CRM a través de ETL. Pero ahora podemos subir otra información que ya no está dentro del alcance de la empresa: comentarios o me gusta en redes sociales, los resultados de las actividades de marketing, estadísticas de terceros, etc. Todos estos datos nos proporcionan información que puede ayudarnos a comprender si nuestros productos o servicios están funcionando bien o si tienen problemas.


Algunos de los desafíos que enfrenta la calidad de los datos masivos son:


4.1. Varias fuentes y tipos de datos


Debido a la compleja fuente, tipo de datos y estructura, aumenta la dificultad de la integración de datos.


Las fuentes de datos de Big Data son muy extensas:

  • Internet y datos móviles.

  • Datos de IoT.

  • Datos departamentales recopilados por empresas profesionales.

  • Datos experimentales.

Lo mismo ocurre con los 3 tipos de datos:

  1. Tipos de datos no estructurados: documentos, video, audio, etc.

  2. Tipos de datos semiestructurados: software, hojas de cálculo, informes.

  3. Tipo de datos estructurados

Sólo el 20% de la información está estructurada, por lo que si no implementamos proyectos de calidad de datos estos pueden generar muchos errores.



4.2. Gran cantidad de datos


Como hemos visto, la cantidad de datos es enorme, lo que dificulta realizar un procesamiento de calidad de datos en un tiempo razonable.


Es difícil recopilar, limpiar, integrar y obtener rápidamente datos de alta calidad. Se necesita mucho tiempo para convertir un tipo no estructurado en un tipo estructurado y procesar los datos.



4.3. Alta volatilidad


Los datos cambian rápidamente, por lo que el período de validez es muy corto. Para resolver este problema, necesitamos una potencia de procesamiento muy alta.


Si no lo hacemos bien, el procesamiento y análisis basado en estos datos puede sacar conclusiones erróneas, lo que puede llevar a errores en la toma de decisiones.



4.4. No existe un estándar de calidad de datos uniforme


En 1987, la Organización Internacional de Normalización (ISO) emitió la norma ISO 9000 para garantizar la calidad de los productos y servicios. Sin embargo, no fue hasta la década de 1990 que comenzó la investigación sobre estándares de calidad de datos, y no fue hasta 2011 que ISO emitió los estándares de calidad de datos ISO 8000.


Estos estándares deben ser maduros y perfectos. Además, la investigación sobre la calidad del big data acaba de comenzar, sin casi ningún resultado.


La calidad de los datos de big data es clave, no solo para obtener una ventaja competitiva, sino también para evitar que causemos graves errores estratégicos y operativos basados ​​en datos erróneos, y las consecuencias pueden llegar a ser muy graves.



5. Cómo establecer un plan de gobernanza de datos en big data


Esto no parece ser fácil de lograr un equilibrio, especialmente en la realidad de ubicaciones y métodos de alojamiento y procesamiento de datos en constante cambio.


A continuación, se muestran algunos pasos recomendados al crear un plan de gobierno de datos en big data.



5.1. Acceso y autorización de datos detallados


Sin un control preciso, no podrá realizar una gobernanza de datos eficaz.


Estos controles granulares se pueden lograr mediante expresiones de control de acceso. Estas expresiones usan agrupación y lógica booleana para controlar el acceso y la autorización de datos flexibles a través de permisos basados ​​en roles y configuraciones de visibilidad.


En el nivel más bajo, puede proteger los datos confidenciales ocultándolos, y en el nivel superior, puede proporcionar contratos de confidencialidad para científicos de datos y analistas de BI. Esto se puede hacer a través de la función de enmascaramiento de datos y diferentes vistas, en estas vistas se bloquean los datos originales tanto como sea posible, y poco a poco se van otorgando más derechos de acceso, hasta que en la parte superior, el administrador puede obtener mayor visibilidad.


Puede tener diferentes niveles de acceso, proporcionando así una mayor seguridad integrada.



5.2. Seguridad periférica, protección de datos y autenticación integrada


Sin seguridad, la gobernanza no se producirá al final de la cadena. Es importante establecer un buen límite, colocar un firewall alrededor de los datos e integrarlos con los sistemas y estándares de autenticación existentes. En términos de verificación de identidad, es muy importante que las empresas se sincronicen con los sistemas verificados.


A través de la autenticación, se integra con LDAP [Lightweight Directory Access Protocol], Active Directory y otros servicios de directorio. El soporte de autenticación también puede admitir herramientas como Kerberos. Pero lo importante no es crear una infraestructura separada, sino integrarla en la estructura existente.



5.3. Cifrado y tokenización de datos


El siguiente paso después de proteger el perímetro y verificar todo el acceso a datos granulares concedido es garantizar que los archivos y la información de identificación personal (PII) estén cifrados y tokenizados de un extremo a otro en la canalización de datos.


Una vez que se cruza la frontera y se puede acceder al sistema, proteger sus datos de PII es muy importante. Debe cifrar estos datos para que quien tenga acceso a ellos pueda ejecutar el análisis requerido sin exponer ningún dato.



5.4. Examen y análisis continuos


Sin una revisión, esta estrategia no funcionará. En cada paso del proceso, este nivel de visibilidad y responsabilidad permite al personal de TI "administrar" los datos, en lugar de simplemente establecer políticas y controles de acceso y esperar los mejores resultados. Esta es también una forma para que las empresas mantengan sus estrategias actualizadas en un entorno en el que la forma en que ven los datos todos los días y la tecnología utilizada para administrar y analizar los datos cambia constantemente.


Estamos en la infancia de Big Data e IoT (Internet de las cosas), y ser capaz de rastrear visitas e identificar patrones en los datos es esencial.


La auditoría y el análisis son tan simples como rastrear archivos de notación de objetos JavaScript (JSON).



5.5. Arquitectura de datos unificada


En última instancia, los gerentes de TI que supervisan las estrategias de administración de datos corporativos deben considerar los detalles de acceso granular, autenticación, seguridad, cifrado y auditoría. Pero no debería quedarse ahí. En su lugar, debe considerar cómo encaja cada uno de estos componentes en su arquitectura de datos general. También debe considerar cómo esta infraestructura deberá ser escalable y segura, desde la recopilación y el almacenamiento de datos hasta BI, análisis y otros servicios de terceros. La gobernanza de datos implica no solo la tecnología en sí, sino también el replanteamiento de la estrategia y la ejecución.


Va más allá de un conjunto de reglas de seguridad. Es una arquitectura única en la que estos roles se crean y sincronizan en toda la plataforma y todas las herramientas proporcionadas para ella.



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