El Big Data es un concepto que describe la gran cantidad de datos, tanto estructurados como no estructurados, que reciben las empresas cada día. Estos sobrepasan la capacidad de softwares convencionales para ser capturados, procesados y almacenados rápidamente. Con el Big Data se pueden analizar datos para obtener ideas que contribuyan a tomar mejores decisiones y a realizar movimientos estratégicos a nivel empresarial. Si quieres enfocar tu carrera profesional hacia este sector, no dudes en estudiar Big Data.
Sigue leyendo porque te explicamos para qué sirve el Big Data, los tipos que hay y las ventajas que tiene para las empresas.
Índice de contenidos
El Big Data y sus utilidades
El gran tráfico de datos es una de las consecuencias de la revolución digital y la creación de herramientas y nuevas tecnologías, como los smartphones y las redes sociales. Por ello, las empresas utilizan el Big Data para extraer información de valor para sus negocios. Como consecuencia, las compañías pueden diseñar nuevos productos y servicios que tengan éxito entre los clientes, ganen ventaja sobre la competencia y el mercado en general. Además, permite la reducción de costes.
Asimismo, las empresas que integran el Big Data a la hora de realizar sus actividades, tienen el doble de posibilidades de obtener un rendimiento financiero superior a la media de el resto de negocios. Además, permite tomar decisiones en base datos y más rápido que los competidores. Definitivamente, pueden ejecutar dichas decisiones según lo previsto.
Según expertos del sector, las utilidades del Big Data se clasifican en cinco “Vs”:
- La cantidad de datos se define como “big” cuando su almacenamiento, procesamiento y análisis empieza a superar las capacidades de una compañía.
- El Big Data también está relacionado con el ritmo por el cuál se generan los datos. Esta suele aumentar constantemente y necesita una respuesta en tiempo real por parte de las compañías.
- Un gran reto del Big Data está en la diferencia de formatos en los que se encuentran los datos. Pueden ser textos sencillos, imágenes y vídeos, entre otros.
- Los datos deben ser confiables. Una gran cantidad de datos sin valor o incorrectos pueden influenciar en la toma de decisiones equivocadas.
- La extracción y análisis de datos deben generar beneficio a las empresas.
Tipos de datos
Los datos obtenidos a través del Big Data pueden clasificarse según su procedencia y estructura. En el primer caso, encontramos los datos que provienen de:
- Web y redes sociales. Datos generados a partir de los usuarios y su actividad en redes sociales o búsquedas en Internet.
- M2M o Machine to Machine. Se generan a partir de la comunicación entre los sensores inteligentes que tienen algunos objetos de uso cotidiano.
- Registro de llamadas, facturación o transacciones entre cuentas bancarias.
- Biométricos. Datos que provienen de la identificación de personas mediante el reconocimiento facial o dactilar.
- Generados por empresas. Datos relacionados con estadísticas gubernamentales, historiales clínicos, etc.
- Generados por personas. Correos electrónicos, mensajes o grabación de llamadas.
Según su estructura encontramos los:
- Estructurados. Los datos tienen definido su formato, tamaño y longitud.
- Semiestructurados. Su estructura tiene cierta flexibilidad, como XML, HTML y hojas de cálculo.
- No estructurados. Los datos no tienen un formato específico, como los ficheros de texto o los contenidos multimedia.
Diferencia entre Big Data y Business Intelligence
El Big Data y el Business Intelligence permiten analizar datos pero no deben confundirse, ya que existen diferencias significativas.
En primer lugar, con el Big Data las empresas analizan un gran volumen de datos independientemente de su estructura. En cambio, con el Business Intelligence solo se pueden analizar datos estructurados y almacenados en una base de datos tradicional.
También hay que tener en cuenta en dónde se almacenan los datos. En el caso del BD se utiliza un sistema de ficheros distribuidos, mientras que en el BI se acude a un servidos central. La rapidez en analizar datos también varia, ya que el Big Data es más rápido que el Business Intelligence.
