¿Para qué sirve Big Data?

Cada día o más bien cada minuto que pasa en el mundo se generan una inmensa cantidad de datos. Según investigaciones de instituciones especializadas, la cantidad de datos que se almacenan se duplica entre los 18 meses y los dos años.

Como consecuencia de la revolución digital estamos en presencia de una explosión de datos de inmensas proporciones. En este fenómeno es determinante que cada día son más las personas y los negocios en todo el mundo que usan las herramientas digitales y participan en redes sociales mediante ordenadores y todo tipo de dispositivos móviles.

Esa generación y proliferación a gran escala de datos en todos los ámbitos del quehacer humano ha llegado a sobrepasar la capacidad de todo software convencional. Por esa razón y otros factores adiciones, desde hace unos pocos años se ha acuñado la denominación de Big Data.

¿Qué es Big Data?

Cuando se habla de Big, Data se hace referencia a una serie de datos o combinaciones de ellos, cuyo volumen, velocidad de crecimiento y complejidad hacen difícil capturarlos, gestionarlos, procesarlos y analizarlos con herramientas y tecnologías convencionales.

Pese a la popularidad del término, aún no se ha llegado a definir con precisión, cuándo una serie o grupo numeroso de datos puede ser considerado como Big Data.  En general se le utiliza cuando el conjunto de datos oscila entre 30 y 50 terabytes hasta alcanzar unos cuantos petabytes.

La complejidad del Big Data se debe a la propia naturaleza poco o nada estructurada de buena parte de los datos que generan las modernas tecnologías. Con éstas se hacen referencia a los sensores en dispositivos diversos, los webs logs, las redes sociales, los móviles inteligentes, los coches, los dispositivos GPS, por solo mencionar algunos.

En definitiva, es difícil establecer un tamaño o una medida para ser considerada como Big Data. Por eso los expertos prefieren referirse a un tamaño relativo y no absoluto, y hay un consenso en cuanto a cinco características o peculiaridades que definen al Big Data.

• Volumen. Aunque su tamaño no esté claramente definido, se refiere a una cantidad de datos que resulta difícil almacenar, procesar y analizar.
• Variedad. Es todo un reto por los distintos formatos en los cuales se halla, que puede incluir imágenes, textos sencillos, hojas de cálculo, vídeos o toda una base de datos.
• Velocidad. Por el ritmo y la continuidad con que se generan los datos, lo cual dificulta toda respuesta en tiempo real.
• Veracidad o fiabilidad de los datos para que su valor sea el adecuado y puedan tomarse decisiones acertadas a partir de ellos.
• Valor. Porque de su fiabilidad o veracidad puedan rendirle beneficio al negocio o empresa que los maneja.

Al menos deben cumplirse esas cinco características para que una organización o empresa esté confrontando una Big Data que ha de servirle para sus fines específicos. Lo que implica que debe contarse con las aplicaciones y los profesionales que puedan utilizarla eficazmente.

¿Para qué sirve?

Ya que se posee esa gran cantidad de datos, para qué pueden servir a una empresa o a una organización. ‘No son pocas las que han demostrado las grandes ventajas que representa haber realizado un curso de Big Data y cómo se le puede sacar provecho a los trabajadores que han formado con esta herramienta.

Su análisis pueden realizarlo profesionales especializados o máquinas, eso dependerá de cada organización o empresa. Para utilizarlo existen varios métodos de análisis que combinan los diferentes tipos de datos y las fuentes de donde se obtienen para la toma de decisiones importantes.

Su utilización puede servir para:

• Desarrollar productos. Si la actividad de una empresa está centrada en sus productos el Big Data es fundamental. Su análisis permite saber las preferencias de los clientes, de cada uno en particular, con la clasificación de datos anteriores y recurriendo a fuentes como las redes sociales, test, encuestas y otros recursos. Todo ello permite modelos predictivos a la hora de lanzar un nuevo producto.
• Desarrollar dispositivos autónomos o de aprendizaje automático. Al analizarse esos datos masivos pueden mejorarse máquinas y dispositivos, además de lograr que sean de mayor autonomía. Del uso analítico del Big Data pueden crearse máquinas que aprendan por sí mismas. Un ejemplo de ellos son los cohetes y los coches inteligentes.
• Optimizar el rendimiento en los deportes. Es una tendencia que comenzó hace pocos años y ya está en pleno auge. Se han diseñado dispositivos que registran de manera automática todos los datos relacionados con un deportista, tales como su nivel de acondicionamiento físico y el consumo de calorías. De allí es que se establecen rutinas de entrenamiento y dietas personalizadas.
• Codificar material genético con el propósito de entender con mayor precisión las enfermedades, mediante plataformas que a su vez sirven para la descodificación de cadenas de ADN para encontrarle nuevos tratamientos.
• Seguridad y prevención de delitos. También esta utilización incluye la localización de criminales solicitados por las autoridades. En cuanto a la prevención es fundamental para evitar ataques cibernéticos e indicios de fraudes.
• Análisis comparativo de productos para que cada negocio o empresa sepa cuál es su situación real frente a sus competidores en el mercado.
• Predicción de errores o fallos. En este aspecto es de aplicación casi que en infinidad de actividades como en la construcción, en la fabricación de artefactos, en la oferta de productos de todo tipo o en operaciones financieras, por solo mencionar algunos ejemplos.

Por esas y otras maneras de utilizarlo, el Big Data se perfila como la base indispensable de toda empresa u organización que quiera destacarse en el mercado de su producto o servicio específico, en un mundo cada vez más competitivo en todos los sectores de la economía, por ello realizar un máster en Big Data es tan importante.

Los tipos de Big Data

Para saber un poco más del Big Data es indispensable saber que hay diferentes tipos relacionados con su implementación. Cuando se les clasifica de esta forma se emplean dos criterios básicos: estructura y procedencia.

Cuando se les clasifica según la estructura que pueden ser:

• Estructurados porque los datos están muy bien definidos en cuanto a longitud, tamaño y formato.
• Semiestructurados. Poseen datos cuyo almacenamiento es de estructura flexible y de mega datos muy bien definidos, tales como hojas de cálculo, JSON. HTML y XML.
• No estructurados. Son los que no tienen formato alguno como los contenidos multimedia o ficheros de texto. Los primeros se refieren a vídeos, imágenes o audios. Los segundos son los correos electrónicos, documentos PDF y archivos Word. 

Cuando se les clasifica por la procedencia pueden ser:

• Por personas mediante grabaciones de llamadas, mensajes de textos o correos electrónicos.
• Por transacciones bancarias, llamadas y facturaciones.
• Redes sociales y web por búsqueda en los distintos buscadores, participación en redes sociales o información solicitada en páginas web.
• Por datos provenientes de instituciones públicas y privadas. Son todos aquellos como estadísticas, registro o adscripción a ellas, participación en actividades de diversa índole, entre otras.
• Por aquellos datos que se generan a partir de sensores inteligentes que forman parte integral de objetos o artefactos de uso diario.
• Biométricos por la tecnología que sirve para la identificación de las personas a través del reconocimiento dactilar, facial e incluso de información genética.

Para la extracción de esos datos y organizarlos y analizarlos en función de un negocio o de una institución pública, ha sido necesaria la creación de herramientas que permitan realizar esos procesos de alta complejidad.

Herramientas y aplicaciones para el Big Data

Las tecnologías convencionales de base de datos son inadecuadas para el Big Data, por lo que se han creado aplicaciones muy avanzadas que permiten visualizar y analizar los datos. Solo así se ha hecho posible la extracción y uso de todo su potencial.

Algunas de esas herramientas o aplicaciones son:

• R. Es de los lenguajes de programación que más se utiliza para la mayoría de datos y analizar estadísticas. Se puede integrar a diferentes bases de datos y posibilita la generación de gráficos de excelente calidad.
• Storm. Es un sistema informático en tiempo real que permite el procesamiento de ilimitados flujos de datos de forma sencilla y compatible con todo tipo de lenguaje informático.
• Hadoop. Esta es una estructura de software de libre licencia que permite trabajar con una gran cantidad de nodos en red y petabytes de datos. Con esta herramienta pueden gestionarse esas grandes cantidades de datos para procesarlos y analizarlos.
• Hive. Pertenece al ecosistema de Hadoop y se utiliza para gestionar inmensos datasets almacenados. Una de sus virtudes es que con este software se trabaja de manera similar que con las bases de datos convencionales.
• Spark. Es lo que se conoce como framework o patrón o esquema para trabajar en un entorno determinado y procesar los datos a gran velocidad. Una de sus grandes ventajas es que trabaja con una gran variedad de aplicaciones, lo que lo hace muy flexible y con capacidad de acceso a cientos de bases de datos.
• D3.js. Es una librería o biblioteca de Java Script con especialidad en visualizar datos en páginas web y se destaca por la producción de interactivas y dinámicas visualizaciones con el uso de CSS, SVG y HTML.

Como puede verse, cada una de esas herramientas o aplicaciones tiene funciones específicas en el enorme universo del Big Data. Por eso se requiere un conocimiento apropiado de cada una de ellas para que la empresa o negocio cumpla con los objetivos planteados a partir de toda la información recibida y almacenada.

Desafíos y futuro

Los desafíos y el futuro del Big Data conforman un dúo que combina diferentes factores interrelacionados. De una armoniosa combinación de ambos factores depende mucho el tránsito afortunado que ya se ha hecho presente y, muchos expertos y organizaciones, prevén para los próximos años.

Desafíos

Sus características especiales le plantean todo un reto para superar las cinco V que debe superar. La calidad de sus datos debe enfrentar los siguientes desafíos.

1. Demasiadas fuentes y muchos tipos de datos. Tanto por las fuentes como por su estructuración
2. Enorme volumen de datos. Esa gran cantidad hace más complicada su ejecución con calidad en un lapso de tiempo razonable.
3. Volatilidad o corta validez por lo rápido que cambian. Se necesita una capacidad de procesamiento bastante alta para no llegar a conclusiones erróneas y no tomar decisiones con alto riesgo de equivocación.
4. Aún no hay estándares de calidad unificados. La calidad es fundamental para que se eviten errores en las estrategias y en la operatividad por estar basados en datos erróneos.

Futuro

Ya el Big Data ha cambiado las reglas del juego en diferentes aspectos y su crecimiento es imparable. Todo lo que su uso y desarrollo implica para la vida de los individuos y para los negocios es de grandes perspectivas.

Lo cierto es que ninguna empresa o negocio puede ignorarlo, a menos que esté apostando a su fracaso. Por tratarse de un concepto de reciente aparición y evolución continua, no son pocos los retos que le plantea a las empresas, organizaciones e instituciones de todo tipo para lograr una relación acertada con sus datos.

No es nada aventurado asegurar que todas las herramientas que actualmente se usan para el Big Data irán evolucionando. Es probable que llegue el momento en que todos los datos que se necesitan, puedan almacenarse en una sola máquina, incluso con espacio sobrante.

Ya se sabe de los beneficios y ventajas que proporciona, además de su amplísimo margen de utilidad en todos los campos del conocimiento y del quehacer. Dependerá de tomar las decisiones correctas y de la adopción de esta tecnología en todas las actividades humanas, desde la más sencilla y cotidiana hasta la más compleja.

Big Data no solo forma parte esencial del futuro, es para muchos expertos el futuro mismo. Y una de las formas en que se verá más clara su omnipresencia es en la cada vez mayor fiabilidad en las tecnologías virtuales, a la par que una notable reducción de las estructuras físicas.

Un enfoque acertado de Big Data hará posible y con carácter universal que toda transacción, inventario, análisis y la estructura informática, exista solo de manera virtual por la forma en que todos los datos fluyan y se procesen.