¿Qué es Big Data Analytics?
La definición de big data es la clave para comprender el análisis de big data. Al igual que las soluciones convencionales de análisis e inteligencia empresarial, la minería y el análisis de big data ayudan a descubrir patrones ocultos, correlaciones desconocidas y otra información comercial útil. Según el Glosario de TI de Gartner, los grandes datos son activos de información de gran volumen, alta velocidad y gran variedad que exigen formas rentables e innovadoras de procesamiento de información para una mejor comprensión y toma de decisiones.
El volumen se refiere a la cantidad total de datos. Muchos factores pueden contribuir al gran volumen: datos generados por sensores y máquinas, redes, redes sociales y mucho más. Las empresas están inundadas de terabytes y, cada vez más, petabytes de big data. A medida que la infraestructura mejora junto con la tecnología de almacenamiento, se ha vuelto más fácil para las empresas almacenar más datos que nunca.
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La variedad se refiere al número de tipos de datos. Los grandes datos se extienden más allá de los datos estructurados, como números, fechas y cadenas, para incluir datos no estructurados como texto, video, audio, secuencias de clics, datos 3D y archivos de registro. Cuantas más fuentes se recopilen los datos, más variedad se encontrará dentro de los activos de datos.
La velocidad se refiere a la velocidad del procesamiento de datos. El ritmo al que ingresan los datos de fuentes como dispositivos móviles, flujos de clics, comercio de acciones de alta frecuencia y procesos de máquina a máquina es masivo y se mueve constantemente. Cuanto más rápido sea ese ritmo, más datos se pueden analizar para descubrir nuevas ideas.
Cómo funciona y tecnologías clave
No existe una tecnología única que abarque el análisis de big data. Por supuesto, hay análisis avanzados que se pueden aplicar a Big Data, pero en realidad varios tipos de tecnología trabajan juntos para ayudarlo a obtener el mayor valor de su información.
Aquí están los jugadores más importantes:
Gestión de datos. Los datos deben ser de alta calidad y estar bien gobernados antes de poder analizarlos de manera confiable. Con los datos que fluyen constantemente dentro y fuera de una organización, es importante establecer procesos repetibles para construir y mantener estándares de calidad de datos. Una vez que los datos son confiables, las organizaciones deben establecer un programa de administración de datos maestros que haga que toda la empresa esté en la misma página.
Minería de datos. La tecnología de minería de datos lo ayuda a examinar grandes cantidades de datos para descubrir patrones en los datos, y esta información se puede utilizar para un análisis posterior para ayudar a responder preguntas comerciales complejas. Con el software de minería de datos, puede filtrar todo el ruido caótico y repetitivo en los datos, determinar qué es relevante, usar esa información para evaluar los resultados probables y luego acelerar el ritmo de toma de decisiones informadas.
Hadoop Este marco de software de código abierto puede almacenar grandes cantidades de datos y ejecutar aplicaciones en grupos de hardware básico. Se ha convertido en una tecnología clave para hacer negocios debido al aumento constante de volúmenes y variedades de datos, y su modelo de computación distribuida procesa grandes datos rápidamente. Un beneficio adicional es que el marco de código abierto de Hadoop es gratuito y utiliza hardware básico para almacenar grandes cantidades de datos.
Análisis en memoria. Al analizar los datos de la memoria del sistema (en lugar de su unidad de disco duro), puede obtener información inmediata de sus datos y actuar sobre ellos rápidamente. Esta tecnología puede eliminar la preparación de datos y las latencias de procesamiento analítico para probar nuevos escenarios y crear modelos; no solo es una manera fácil para que las organizaciones se mantengan ágiles y tomen mejores decisiones comerciales, sino que también les permite ejecutar escenarios de análisis iterativos e interactivos.
Análisis predictivo. La tecnología de análisis predictivo utiliza datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para identificar la probabilidad de resultados futuros basados en datos históricos. Se trata de proporcionar una mejor evaluación de lo que sucederá en el futuro, para que las organizaciones puedan sentirse más seguras de que están tomando la mejor decisión comercial posible. Algunas de las aplicaciones más comunes de análisis predictivo incluyen detección de fraude, riesgo, operaciones y marketing.
Extracción de textos. Con la tecnología de minería de texto, puede analizar datos de texto de la web, campos de comentarios, libros y otras fuentes basadas en texto para descubrir ideas que no había notado antes. La minería de texto utiliza el aprendizaje automático o la tecnología de procesamiento del lenguaje natural para revisar documentos (correos electrónicos, blogs, feeds de Twitter, encuestas, inteligencia competitiva y más) para ayudarlo a analizar grandes cantidades de información y descubrir nuevos temas y relaciones de términos.
Beneficios de las herramientas de análisis de Big Data
Las principales ventajas comerciales de Big Data generalmente se dividen en una de tres categorías: ahorro de costos, ventaja competitiva u nuevas oportunidades de negocio.
- Reducción de costo. Las tecnologías de Big Data, como Hadoop y el análisis basado en la nube, brindan importantes ventajas de costos cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, además de que pueden identificar formas más eficientes de hacer negocios.
- Más rápido, mejor toma de decisiones. Con la velocidad de Hadoop y los análisis en memoria, combinados 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. Con la capacidad de medir las necesidades y la satisfacción del cliente a través del análisis, viene el poder de brindarles a los clientes lo que quieren. Davenport señala que con el análisis de big data, más empresas están creando nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.
Estas son solo algunas de las ideas procesables posibles gracias a las herramientas de análisis de big data disponibles. Los conocimientos de Big Data ayudan a las organizaciones a aumentar los resultados de ventas y marketing, descubrir nuevas oportunidades de ingresos, mejorar el servicio al cliente, optimizar la eficiencia operativa, reducir el riesgo y mejorar la seguridad.
“Gracias Pratik Ambani por hacerme esta pregunta”.
