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Big data: la nueva moneda del mundo de los datos

Cómo el big data está revolucionando el mundo de los negocios y cómo las empresas pueden beneficiarse de él

Big data: la nueva moneda del mundo de los datos

En un mundo en el que los datos son la nueva moneda, los macrodatos son la mina de oro definitiva. Desde los «me gusta» de las redes sociales hasta los datos de los sensores de las ciudades inteligentes, cada segundo se generan cantidades increíbles de datos que las empresas y organizaciones pueden utilizar para obtener información y conocimientos valiosos. Los macrodatos han cambiado nuestra forma de hacer negocios, de tomar decisiones e incluso de percibir el mundo que nos rodea. Pero, ¿qué son exactamente los macrodatos? Nos adentramos en el mundo de los macrodatos, explicamos qué son exactamente y por qué son tan importantes.

¿Qué son los macrodatos?

Los macrodatos son volúmenes de datos demasiado grandes, complejos o rápidos para procesarlos con los métodos y herramientas convencionales.
Las características más importantes de los big data se describen en las tres V. Estos son:

Volumen: Los macrodatos comprenden enormes cantidades de datos, que normalmente pueden ser terabytes, petabytes o incluso exabytes.

Velocidad: Los macrodatos suelen generarse en tiempo real o casi real y deben procesarse rápidamente para obtener información valiosa.

Variedad: Los big data pueden proceder de muchas fuentes diferentes, como datos estructurados (por ejemplo, bases de datos), datos no estructurados (por ejemplo, texto, imágenes) o datos semiestructurados (por ejemplo, JSON, XML). La variedad de datos requiere tecnologías y métodos especiales para procesarlos y analizarlos con eficacia.

Mientras tanto, sin embargo, se han añadido algunas V más a estas tres V originales para describir con mayor precisión los retos de trabajar con big data.

Veracidad (fiabilidad): La fiabilidad y la calidad de los datos se refieren a si los datos reflejan las mediciones o evaluaciones previstas y si son correctos.

Valor: El valor que puede generarse utilizando nuevos conocimientos a partir de los datos, por ejemplo, tomando mejores decisiones y aumentando el éxito empresarial.

Variabilidad: La variabilidad de los datos se refiere a los cambios y fluctuaciones en los datos que pueden suponer un reto.

Validez (pertinencia): La validez y pertinencia de los datos para el caso de uso correspondiente.

Volatilidad: La volatilidad se refiere al carácter cambiante de los datos a lo largo del tiempo y, por tanto, al hecho de que los datos pueden quedar obsoletos o perder validez.

Visualización: La capacidad de transformar grandes cantidades de datos en formatos visuales atractivos y fáciles de entender para ilustrar relaciones complejas y facilitar la toma de decisiones.

Existen varias tecnologías para procesar big data, como Hadoop, Spark, bases de datos NoSQL o procesamiento de flujos, que pueden utilizarse en función del caso de uso y los requisitos de una empresa. Al igual que la cantidad de datos crece rápidamente cada día, las tecnologías disponibles también se desarrollan con rapidez.

¿De dónde proceden los datos?

Los macrodatos proceden de diversas fuentes y pueden tener distintos formatos y estructuras. Algunas de las fuentes más importantes de big data son

  • Empresas y organizaciones: Las empresas y organizaciones recopilan y almacenan datos sobre sus clientes, productos, procesos y actividades comerciales. Estos datos pueden proceder de transacciones, comentarios de clientes, interacciones en redes sociales, datos de sensores y dispositivos, archivos de registro y muchas otras fuentes.
  • Redes sociales: las plataformas de redes sociales como Facebook, Twitter, Instagram y LinkedIn generan grandes cantidades de datos, incluidas publicaciones, comentarios, me gusta, comparticiones, hashtags y otras interacciones.
  • Dispositivos IoT: La Internet de los objetos (IoT) está formada por dispositivos conectados en red, como sensores, máquinas y otros aparatos que recogen y transmiten datos sobre su entorno y su estado.
  • Datos de acceso público: Las fuentes de datos de acceso público, como los datos gubernamentales, los datos de investigación y otras bases de datos, también pueden ser fuentes importantes de Big Data.
  • Aplicaciones web y móviles: Las aplicaciones web y móviles generan datos sobre sus usuarios, sus interacciones y su comportamiento. Puede tratarse de datos procedentes de herramientas de análisis web, consultas de búsqueda, secuencias de clics, datos GPS y muchas otras fuentes.

¿Qué son los análisis de big data?

El análisis de macrodatos es el proceso de recopilar, procesar, analizar e interpretar grandes y complejas cantidades de datos para obtener información valiosa y tomar decisiones informadas. Se utilizan las últimas tecnologías y herramientas, como la minería de datos, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y los análisis estadísticos, para identificar y comprender tendencias, patrones y correlaciones en los datos.
El análisis de macrodatos permite a las empresas y organizaciones tomar decisiones con conocimiento de causa, ya que les proporciona información sobre sus procesos empresariales, el comportamiento de los clientes, las condiciones del mercado, el desarrollo de productos y mucho más. Por ello, los análisis se utilizan en diversos sectores, como la sanidad, el comercio minorista, la banca, la energía, las telecomunicaciones y el transporte, para mejorar la eficacia operativa o la satisfacción del cliente con el fin de maximizar los beneficios e identificar ventajas competitivas.

Los tres tipos principales de análisis de big data son:

  • Análisis descriptivo: resumen de datos históricos que muestra la situación actual y las tendencias.
  • Análisis predictivo: análisis que realiza predicciones sobre acontecimientos futuros basándose en datos históricos y modelos estadísticos.
  • Análisis prescriptivo: un análisis que utiliza los datos para identificar tendencias y patrones con el fin de hacer recomendaciones para futuras decisiones y medidas.

Aplicación del análisis de macrodatos

El análisis de macrodatos puede utilizarse en numerosos sectores, en diferentes áreas y con distintos fines. Algunos ejemplos son

  • Finanzas: En el sector financiero, el análisis de big data se utiliza a menudo para identificar y minimizar riesgos, detectar y prevenir el fraude y mejorar la eficiencia de los procesos empresariales. De este modo, los macrodatos pueden ayudar a evaluar la solvencia de los clientes, por ejemplo. Otros ejemplos son el análisis de los datos de las transacciones para identificar actividades potencialmente inusuales o el uso de los datos de las redes sociales para conocer la opinión de los clientes y adaptar la estrategia de marketing.
  • Comercio minorista: en el comercio minorista, el análisis de macrodatos se utiliza a menudo para comprender el comportamiento de compra de los clientes, optimizar los niveles de existencias y la cadena de suministro, y crear ofertas y campañas de marketing personalizadas. Algunos ejemplos son el análisis de datos de ventas para predecir la demanda de determinados productos o el uso de datos de localización para optimizar la colocación de campañas publicitarias.
  • Sanidad: En el sector sanitario, los análisis de big data se utilizan para mejorar la calidad de la atención al paciente, reducir costes y apoyar el desarrollo de nuevos fármacos y tratamientos. El análisis de historiales electrónicos de pacientes para mejorar los resultados de los tratamientos o el uso de datos genómicos para apoyar el desarrollo de medicamentos personalizados son ejemplos de ello.
  • Administración pública: En la administración pública, los análisis de big data se utilizan para mejorar el rendimiento de los servicios públicos, promover la participación ciudadana y apoyar la toma de decisiones. Algunos ejemplos son el análisis de datos de tráfico para optimizar los flujos de circulación o el uso de datos medioambientales para controlar y mejorar la calidad del aire.
  • Medios de comunicación y entretenimiento: en el sector de los medios de comunicación y el entretenimiento, los análisis de macrodatos se utilizan a menudo para aumentar la participación de la audiencia, optimizar el desarrollo de contenidos y medir el impacto de la publicidad. Un ejemplo es el análisis de los datos de los espectadores para conocer sus preferencias y hacerles recomendaciones en función de ellas.

Diferencia con Business Intelligence

La inteligencia empresarial (BI) y el big data están estrechamente relacionados, ya que ambas tecnologías tienen como objetivo proporcionar a las empresas información sobre sus datos y permitirles así tomar mejores decisiones.
La inteligencia empresarial hace referencia al uso de tecnologías, métodos y procesos para recopilar, integrar y analizar datos de distintas fuentes con el fin de obtener información relevante para la empresa. Para visualizar los datos y presentar los resultados se utilizan herramientas como cuadros de mando, informes y análisis.
Los macrodatos entran en juego porque han aumentado significativamente la cantidad de datos que pueden utilizarse para los análisis de inteligencia empresarial. De este modo se obtiene una visión más completa de la organización y es posible obtener nuevas perspectivas y conocimientos que no serían posibles con los métodos tradicionales de BI. Las tecnologías y herramientas de big data suelen utilizarse para facilitar y acelerar el procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos. Por tanto, los macrodatos pueden formar parte de la inteligencia empresarial o utilizarse como parte de los análisis de inteligencia empresarial.

Retos y críticas

El uso de big data representa, por tanto, una gran oportunidad para las empresas. Sin embargo, a menudo existe un gran escepticismo sobre el tema, ya que plantea una serie de retos.

  • Seguridad y protección de datos: Cuantos más datos tenga una empresa y más específicos sean, más beneficios podrá obtener de ellos. Por ello, los macrodatos contienen a menudo información sensible sujeta a la protección de datos. Además, en el pasado no solía haber consentimiento explícito para utilizar los datos, ni era transparente cómo se utilizaban ni quién tenía acceso a ellos. Esta es una de las razones por las que se introdujeron normativas de protección de datos, como el GDPR, para garantizar que solo se recopilan datos relevantes y anonimizados y que estos datos están protegidos.
  • Calidad de los datos: aunque una gran cantidad de datos permite realizar numerosos análisis, la mera cantidad de datos no significa que también estén disponibles en alta calidad. Más bien, la calidad de los datos puede variar. Sin embargo, una calidad inadecuada de los datos puede dar lugar a análisis e interpretaciones incorrectos.
  • Ética: el uso de macrodatos también puede plantear cuestiones éticas, por ejemplo al utilizar datos para publicidad dirigida o al crear perfiles de personas. La vinculación de información en realidad no problemática también puede conducir a conclusiones problemáticas. Por ejemplo, podrían clasificarle erróneamente como no solvente si vive en un determinado barrio, utiliza un determinado medio de transporte o compra determinadas revistas.

Conclusión

El término big data no sólo engloba una enorme cantidad de datos, sino también las tecnologías y herramientas necesarias para procesarlos y analizarlos. Estos datos encierran un enorme potencial, por lo que su análisis puede proporcionar una ventaja competitiva a una amplia gama de empresas de diferentes sectores. En un mundo en el que los datos son el motor de la innovación y el crecimiento, el big data es, por tanto, un factor decisivo para el éxito de empresas y organizaciones. Sólo si consiguen recopilar y analizar grandes cantidades de datos y obtener de ellos información valiosa podrán tomarse decisiones más rápidas y precisas y optimizarse los procesos empresariales.
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