Big Data

09/09/2021

En una sociedad cada vez más digitalizada y en un entorno laboral que evoluciona constantemente hacia una mayor eficiencia a través de las nuevas tecnologías, el Big Data se ha convertido en el protagonista por excelencia del día a día de empresas y negocios de diferentes sectores. Pero, ¿qué es exactamente el Big Data?

Este conocido término puede definirse como un proceso de análisis masivo de datos, es decir, un proceso que analiza e interpreta grandes volúmenes de datos que, posteriormente, pueden servir de gran ayuda en la toma de decisiones de compañías y negocios. 

 

Big Data: funcionamiento y obtención de datos

La información y los datos obtenidos por Big Data son procesados por un ciclo de gestión conformado por 4 fases fácilmente diferenciables:

 

Obtención de información

En la actualidad estamos rodeados de ingentes cantidades de información y datos procedentes de diferentes fuentes y generados, en gran parte, por las propias personas. Infinidad de acciones que realizamos en el día a día pueden ser la forma en la que generamos y transportamos información a nivel mundial. Enviar un email, interactuar en redes sociales, suscribirse a newsletters o contestar encuestas son solo algunas de las infinitas acciones con las que alimentamos la información a tratar posteriormente por procesos Big Data.

 

Almacenamiento de datos

Una vez la información ha sido obtenida, es necesario guardarla adecuadamente para su posterior tratamiento y uso. Por ello, dependiendo del tipo de información y la función futura de la misma, las formas de almacenamiento pueden ser diferentes: desde hojas de cálculo para información estructurada tradicional hasta sistemas NoSQL para información no estructurada.

 

Tratamiento

Al igual que sucede con el almacenamiento, el tratamiento de los datos también dependerá de su tipología y su uso futuro. Por ello, los diferentes tipos de tratamientos varían desde sencillos procesos hasta sistemas mucho más complejos con sistemas predictivos. Lenguajes de programación como Python o R son solo algunas de las múltiples opciones que se pueden elegir para el tratamiento de los datos obtenidos por Big Data. 

 

Puesta en valor

Hay que tener en cuenta que los datos en sí mismos no son sinónimo de conocimiento. Sin un proceso de análisis previo y un tratamiento posterior adecuado, los datos obtenidos por Big Data carecerían de valor. Identificar la relación de los datos entre sí permite extraer patrones con los que construir un conocimiento posterior capaz de aportar beneficios y ventajas en la toma de decisiones definitivas. 

 

Beneficios del Big Data: por qué utilizarlo

Muchos son los sectores y los departamentos de diferentes grandes y pequeñas empresas que ya han podido comprobar por sí mismos los beneficios que el Big Data puede aportar a sus procesos de marketing, finanzas, ventas o atención al cliente, entre otros. 

En la última década el Big Data se ha convertido en una de las mejores y más eficaces formas de obtener grandes cantidades de datos con los que poder hacer crecer cualquier tipo de negocio a través de decisiones tomadas en base a dichos datos. 

De esta manera, la toma de decisiones se convierte en un proceso mucho más asertivo y con menos riesgo, se identifican nuevas oportunidades y procesos, los costes pueden reducirse considerablemente y los objetivos pueden ser logrados de una manera mucho más directa y eficaz. 

Así, el Big Data es diariamente aplicado en diferentes acciones, procesos y decisiones de empresas como en estrategias de marketing, análisis de competencias, mejoras de experiencias de usuarios, aumento de ventas o análisis de sectores o mercados. 

En definitiva, el conocido término Big Data hace referencia a un proceso de tratamiento masivo de datos con los que, tras un adecuado ciclo de procesamiento de información, se pueden llegar a conseguir grandes beneficios e información de calidad que ayude a ciudadanos y empresas a simplificar su proceso de toma de decisiones y a obtener datos de verdadero interés con los que poder lograr sus objetivos finales.