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¿Qué es big data?

El responsable del área de gobierno de datos y analítica de una empresa de telefonía que tiene más de 8 millones de líneas activas, está necesitando un número mayor de información de los clientes para realizar campañas de fidelización y retención. Como el volumen de los datos es muy grande y el procesamiento de los mismos va a ser muy lento, se está evaluando utilizar big data. En esta lectura podrás entender a qué nos referimos cuando hablamos de big data.

¿Qué es big data?

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LECCIÓN 1 de 3

¿Qué es big data?

El término big data, es una palabra que significa muchas cosas diferentes, y que ha dejado de estar limitado al mundo de la tecnología. Las empresas ven al big data como una prioridad empresarial debido a “su capacidad para influenciar profundamente en el comercio de una economía integrada a escala global". Además de proporcionar soluciones a antiguos retos empresariales, inspira nuevas formas de transformar procesos, empresas, sectores enteros e incluso la propia sociedad” (IBM, 2012, https://bit.ly/2VyvocW). Las empresas utilizan big data para obtener resultados centrados en el cliente principalmente, así como también aprovechan los datos internos y crean un mejor ecosistema de información.

“Big data es el término empleado para referirse a toda aquella cantidad inteligente de datos que, debido a sus características, no pueden ser siempre procesados por los sistemas informáticos actuales” (Fernández, 2017)

Hoy en día, el término “big data” es muy utilizado aunque muchas veces no quede claro a que se refiere. Al respecto:

Esta palabra se ha utilizado para trasladar al público todo tipo de conceptos entre los que se incluyen grandes cantidades de datos, analítica de redes sociales, herramientas de última

generación para gestionar los datos, datos en tiempo real y mucho más. Independientemente de la etiqueta que le colguemos, las empresas comienzan a comprender y explorar cómo procesar y analizar de nuevas formas una amplia variedad de información. Al hacerlo, un pequeño pero creciente grupo de pioneros está logrando resultados empresariales importantísimos.

En sectores de todo el mundo los directivos reconocen la necesidad de aprender más acerca de cómo explotar big data (IBM, 2012, https://bit.ly/2VyvocW).

Gracias al gran avance que existe en las tecnologías de la información, las organizaciones empresariales se han tenido que enfrentar al desafío de encontrar nuevos medios que:

… les permitan analizar, descubrir y entender más allá de lo que sus herramientas tradicionales reportan sobre su información, al mismo tiempo que, durante los últimos años, el gran crecimiento de las aplicaciones disponibles en internet (geo-localización, redes sociales, etc.) han sido parte importante en las decisiones de negocio de las empresas (Tech BI, 2016, https://bit.ly/2KyelkN).

La primera pregunta que posiblemente llegue a su mente en este momento es ¿qué es big data y por qué se ha vuelto tan importante? Para responderla, podríamos entonces referirnos al big data en términos generales como la tendencia en el avance de la tecnología que ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones, la cual es utilizada para describir enormes cantidades de datos (estructurados, no estructurados) que de otra forma, tomaría demasiado tiempo y serían muy costosos de cargar a un base de datos relacional para su análisis. De manera que, el concepto de big data aplica para toda aquella información que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales.

Ahora bien, big data no se refiere a alguna cantidad en específico, sino que el término es usualmente utilizado cuando se habla de petabytes y exabytes de datos. Entonces, ¿cuánto es demasiada información de manera que sea

elegible para ser procesada y analizada utilizando big data? Analicemos esto primeramente en términos de bytes:

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Gigabyte = 1 000 000 000 Terabyte = 1 000 000 000 000 Petabyte = 1 000 000 000 000 000 Exabyte = 1 000 000 000 000 000 000

Si hablamos de las características principales de una oportunidad para big data, podemos comenzar diciendo que mucho se habla del gran volumen de información, pero además, que este existe en una gran variedad de datos que pueden ser representados de diversas maneras en todo el mundo, por ejemplo, dispositivos móviles, audio, video, sistemas GPS, incontables sensores digitales en equipos industriales, automóviles, medidores eléctricos, veletas, anemómetros, etc., los cuales pueden medir y comunicar el posicionamiento, movimiento, vibración, temperatura, humedad y hasta los cambios químicos que sufre el aire, de tal forma que las aplicaciones que analizan estos datos requieren que la velocidad de respuesta sea lo más rápida posible para lograr obtener la información correcta en el momento preciso.

Figura 1. Definición de big data – Las V del big data

Fuente: The Unbealievable Machine, s.f., https://bit.ly/2yBta3C

Los seres humanos estamos creando y almacenando información constantemente y cada vez más en cantidades astronómicas. Se podría decir que si todos los bits y bytes de datos del último año fueran guardados en CD's, se generaría una gran torre desde la Tierra hasta la Luna y de regreso. (Barranco Fragoso, 2012, https://bit.ly/2KuOt9w).

Un concepto que todos deberíamos entender, según Barranco Fragoso (2012), es que las bases de datos convencionales son una parte importante y relevante para una solución analítica, que incluso se vuelve vital cuando se usa en conjunto con la plataforma de big data. Al respecto, explica:

Pensemos en nuestras manos izquierda y derecha, cada una ofrece fortalezas individuales para cada tarea en específico. Por ejemplo, un beisbolista sabe que una de sus manos es mejor para lanzar la pelota y la otra para atraparla; puede ser que cada mano intente hacer la actividad de la otra, sin embargo, el resultado no será el más óptimo (Barranco Fragoso, 2012, https://bit.ly/2KuOt9w).

Figura 2. Proceso de digitalización de big data

Fuente: Linkeit, s.f., https://bit.ly/34XBiHN

Actualmente, sabemos que muchas compañías cuentan con importantes cantidades de datos transaccionales y que la acumulación masiva de datos se da en una diversidad de industrias. Tal como expresa Barranco Fragoso:

La acumulación masiva de datos se la puede encontrar en diversas industrias, las compañías mantienen grandes cantidades de datos transaccionales, reuniendo información acerca de sus clientes, proveedores, operaciones, etc., de la misma manera sucede con el sector público. En muchos países se administran enormes bases de datos que contienen datos de censo de población, registros médicos, impuestos, etc., y si a todo esto le añadimos transacciones financieras realizadas en línea o por dispositivos móviles, análisis de redes sociales (en Twitter son cerca de 12 Terabytes de tweets creados diariamente y Facebook almacena alrededor de 100 Petabytes de fotos y videos), ubicación geográfica mediante coordenadas GPS, en otras palabras, todas aquellas actividades que la mayoría de nosotros realizamos varias veces al día con nuestros "smart phones", estamos hablando de que se generan alrededor de 2.5 quintillones de bytes diariamente en el mundo (2012, https://bit.ly/2KuOt9w).



1 quintillón = 1 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000

De acuerdo con un estudio realizado por Cisco, entre el 2011 y el 2016 donde refleja que la cantidad de tráfico de datos móviles crecerá a una tasa anual de 78%, así como el número de dispositivos móviles conectados a Internet excederá el número de habitantes en el planeta. Las naciones unidas proyectan que la población mundial alcanzará los 7.5 billones para el 2016 de tal modo que habrá cerca de 18.9 billones de dispositivos conectados a la red a escala mundial, esto conllevaría a que el tráfico global de datos móviles alcance 10.8 Exabytes mensuales o 130 Exabytes anuales. Este volumen de tráfico previsto para 2016 equivale a 33 billones de DVDs anuales o 813 cuatrillones de mensajes de texto.

Pero no solamente somos los seres humanos quienes contribuimos a este crecimiento enorme de información, existe también la comunicación denominada máquina a máquina (M2M machine-tomachine) cuyo valor en la creación de grandes cantidades de datos también es muy importante. Sensores digitales instalados en contenedores para determinar la ruta generada durante una entrega de algún paquete y que esta información sea enviada a las compañías de transportación, sensores en medidores eléctricos para determinar el consumo de energía a intervalos regulares para que sea enviada esta información a las compañías del sector energético. Se estima que hay más de 30 millones de sensores interconectados en distintos sectores como automotriz, transportación, industrial, servicios, comercial, etc. y se espera que este número crezca en un 30% anualmente (Barranco Fragoso, 2012, https://bit.ly/2KuOt9w).

Para concluir, es importante destacar que la big data “no solo produce un cambio radical en la gestión empresarial, pues además de ofrecer un gran servicio informático a negocios de todo el mundo, ha conseguido cambiar muchos aspectos de nuestra vida cotidiana” (Linkeit, s.f., https://bit.ly/34XBiHN)

Si ya terminaste esta lectura, ahora puedes reunirte con tus pares y explicarles con claridad qué es big data y cómo beneficiaría a una compañía.

LECCIÓN 2 de 3

Referencias

Barranco

Fragoso,

R.

(2012).

¿Qué

es

Big

Data?

Recuperado

de

https://www.ibm.

com/developerworks/ssa/local/im/que-es-big-data/

Fernández, E. P. (2017). Big data: eje estratégico en la industria audiovisual. Barcelona, España: Editorial UOC

IBM.

(2012).

Analytics:

el

uso

de

big

data

en

la

vida

real

[pdf].

Recuperado

de

https://www.fundacionseres.org/Lists/Informes/Attachments/951/IBM%20Analytics%20el%20uso%20de%20big%2 0data%20en%20el%20mundo%20real%20-%20Como% 20las%20empresas%20mas%20innovadoras%20extraen%20valor%20de%20datos%20inciertos.pdf

Linke IT. (S.f.). Cambios y aplicaciones SAP HANA Big Data [entrada de blog]. Recuperado de https://www.linkeit.com/es/blog/cambios-y-aplicaciones-sap-hana-big-data

Tech BI. (2016). Big Data. Recuperado de http://www.tech-bi.com/es/servicios/ bigdata/

The Unbelievable Machine. (s.f.). What is Big Data? – A definition with five Vs [entrada de blog]. Recuperado de https://blog.unbelievable-machine.com/en/what-is-big-data-definition-five-vs

LECCIÓN 3 de 3

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