Big Data antes era considerado un problema técnico; sin embargo, ahora es visto como una oportunidad de negocios. En la década del 2000, el volumen de datos comenzó a aumentar, las tecnologías de almacenamiento y los CPU se vieron desbordados. Entonces, la Ley de Moore, una vez más nos alejó de la derrota, se desarrollaron computadoras con mayor capacidad de almacenamiento, velocidad e inteligencia al tiempo que los precios disminuían.
Las empresas pasaron de no ser capaces de administrar su gran cantidad de datos a trabajar en la obtención y análisis. Hoy, están explorando el Big Data para descubrir nuevas oportunidades en sus negocios.
The Data Warehouse Institute (TDWI) realizó un estudio basado en las prácticas de más de 300 profesionales de TI, consultores, patrocinadores y usuarios, acerca del uso y análisis que le dan al Big Data. La mayoría de los encuestados (70%) consideró al Big Data como una oportunidad de negocio. Muchos de ellos utilizan análisis avanzados de datos (74%) y un tercio trabaja con análisis de Big Data (34%).
Definición del análisis de Big Data
Big Data y el análisis avanzado de datos no son nuevos, pero en su combinación radica su éxito. La última novedad en la práctica del Business Intelligence (BI) y la tendencia número uno que están adoptando los miembros de TDWI en lo relacionado al análisis de Big Data tiene que ver con dos cosas:
• Big Data pronto se medirá en petabytes no terabytes.
• Formas avanzadas de análisis aplicadas a los datos.
Muchas organizaciones manejan grandes volúmenes de datos pero recientemente han comenzado a explorarlos usando análisis de Big Data. Para ver algo que nunca antes hayan visto, las organizaciones pueden aprovechar los datos no utilizados anteriormente para la inteligencia o el análisis, la exploración de los detalles granulares de negocios, las operaciones y las interacciones de los clientes que rara vez encuentran su camino en un almacén de datos o en un informe estándar. Algunos de estos datos podrían ser ajenos a muchas organizaciones, procedentes de los sensores, dispositivos de terceros, aplicaciones web o redes sociales que generan una devolución incesante en tiempo real. Todo esto junto representa al Big Data que no se trata sólo a volúmenes de datos enormes, sino que también cuenta con una extraordinaria diversidad de tipos de datos, entregados a diferentes velocidades y frecuencias.
Utilizando el análisis avanzado –también llamado análisis exploratorio- las organizaciones pueden estudiar los grandes volúmenes de datos para entender el estado actual de su negocio y realizar un seguimiento de los aspectos todavía en evolución por ejemplo, el comportamiento de los clientes. También pueden descubrir los problemas que hay que solucionar, las razones de pérdida de clientes, evaluar la presión competitiva y las oportunidades que aprovechan los méritos, incluida nuevos segmentos de clientes y potenciales compradores.
Big Data es un activo de la empresa con el poder para obtener información procesable. Desde un punto de vista tecnológico, las herramientas analíticas actuales y las bases de datos pueden manejarlo mejor que nunca, ya que ofrecen grandes muestras estadísticas y una mejora en los resultados analíticos.
Evaluar las condiciones
Muchas organizaciones están tratando de saber cómo y por dónde empezar; es imposible extraer y procesar todos los datos importantes a la vez. Encontrar un lugar es la clave, es decir, empezar por un subconjunto de datos que permitan generar algún tipo de retorno para la empresa.
Para muchas empresas, especialmente aquellas con presencia en el comercio electrónico, la Web Data es un buen lugar para empezar. El análisis de los datos de navegación permite ver cómo la gente se mueve a través de un sitio web. Para los sitios de comercio electrónico, esta información puede decir mucho acerca de la eficacia que el sitio tiene al momento de vender o no. Otro punto importante en este tipo de sitios es evaluar el carrito de compras de los usuarios, esto puede revelar mucho acerca de la comercialización, lo que se vende bien y lo que estuvo a punto de vender con carritos de compras abandonados.
En contraste, la industria manufacturera genera grandes volúmenes de datos que proceden de fuentes distintas a internet que también pueden proporcionar información acerca de la eficiencia en el taller, la calidad o el control de proveedores específicos. La clasificación a través de todos los datos podría ser de enormes proporciones, por lo que buscar algo específico es un buen punto de partida, como por ejemplo, el tiempo de inactividad o los datos de control de calidad.
Visualizar el futuro
La evolución en el análisis en Big Data se moverá al mismo tiempo que los usuarios y las tecnologías maduren. De acuerdo con la encuesta realizada por TDWI, el área de mayor crecimiento para el análisis de datos es la visualización avanzada de datos, el uso de animaciones y visualizaciones de datos para la vida cotidiana. Muchos casinos utilizan la técnica para ver cómo se invierte el dinero a través de sus plantas de juego, en lugar de utilizar gráficas estáticas o gráficas circulares. Otra tendencia en el análisis de datos incluye una serie de paneles que miden índices de crecimiento en tiempo real, mensajería de texto, bases de datos en memoria y la nube.
En los últimos años hubo un cambio real en la forma de pensar que tienen las empresas sobre los datos, ahora lo ven como un recurso valioso. Hay una actitud cada vez más marcada en las organizaciones que necesitan utilizar la información para crear productos basados en datos, sólo que ahora pueden hacerlo más detalladamente y con mayor valor estadístico. El análisis en Big Data llegó para quedarse y para brindar la posibilidad de transformar un problema técnico en una oportunidad real de negocio.
Philip Russom es director de investigación para la administración de datos en Teradata. Ha publicado más de 500 informes de investigación, artículos de revistas, columnas de opinión, discursos, seminarios web, y acerca de Data Warehousing y Business Intelligence.
