En el
siguiente trabajo de investigación vamos a tratar un concepto un poco nuevo aun
pero de gran relevancia en el mundo empresarial. Cuando escuchamos un término
repetidamente sin haberlo oído antes, es señal de que algo está rompiendo las
reglas. Eso es lo que ha pasado con el Big Data, que ha revolucionado
tanto el sector empresarial como el digital. Por eso, si todavía no estás
familiarizado con este concepto, en este artículo te explicamos qué es el Big
Data, cómo funciona, para qué sirve y de qué forma puede cambiar el rumbo de una
empresa.
Generalmente conocemos el concepto de data pero a nivel de telefonía celular, cuando compramos paquetes de internet para estar comunicados donde sea que estemos mientras haya una antena que nos permita tener esa conexión entre nuestro teléfono móvil. Pero cuando nos referimos a Big Data, hablamos de una gran cantidad de datos.
Big
Data es el concepto que engloba enormes volúmenes de datos, tanto estructurados
como no estructurados. Se trata de una cantidad de datos tan compleja y grande
que ninguna de las tradicionales herramientas de administración de datos es
capaz de almacenarlo ni procesarlo de forma eficiente.
Hoy en día, casi más de 7.000 millones de dispositivos comparten información por Internet. Se estima que esta cifra se elevará hasta los 20.000 millones en 2025. En este sentido, el Big Data se encarga de analizar este océano de datos para convertirlo en la información que está transformando el mundo.
Según Kenneth
Cukier, autor del libro ‘Big Data. La Revolución de los Datos Masivos’, “se
trata de hacer cosas a partir del análisis de inmensas cantidades de
información, que simplemente no son posibles con volúmenes más pequeños”.
Ryan
Swanstrom, Data Science 101: Big Data solía significar datos que no
puede procesar una sola máquina. Ahora Big Data se convertido en una palabra de
moda que significa cualquier cosa relacionada con analítica o
visualización".
Rohan Deuskar, CEO and Co-Founder, Stylitics: Big Data se refiere al procedimiento de “recoger ahora, organizar más tarde”. es decir capturas y almacenas datos de interacciones y transacciones diversas continuamente, para encontrar el significado más tarde.
John
Akred, Fundador y CTO, Silicon Valley DataScience: “Big Data” se
refiere a la combinación de un enfoque orientado a guiar la toma de decisiones,
con descubrimientos analíticos que se extraen de los datos.
Historia
del Big Data
Si
buscamos en Google el término Big Data, encontraremos diferentes tipos de
conceptos, entre los cuales veremos de forma repetida palabras como «masivos»,
«gran escala», «grandes conjuntos de datos», «enormes cantidades de datos»,
“Petabytes” y “Exabytes”.
¿Sabes
cuanta cantidad de información contiene un Exabyte? La respuesta es un billón
de Gigabytes. Una cantidad de datos inimaginable para nosotros como humanos,
pero no para una máquina. Las grandes compañías como Google suelen hablar de
Petabytes y Exabytes de información con mucha frecuencia, y es algo normal por
la cantidad de datos que manejan. En cambio, si rebajamos la escala y nos
ponemos a hablar de pymes, lo común sería hablar de Gigabytes y Terabytes. Es
decir, de Small Data.
Las
necesidades de gigantes como Google fueron incrementándose con el paso del
tiempo. En un momento dado, se tuvieron que plantear qué hacer con tanta
cantidad de datos y cómo sacar provecho de estos. Esto los llevó a comprender
que, si analizaban toda la información que recopilaban, podían llegar a
entender mejor el mercado y a crear estrategias personalizadas en base a esos
datos con el objetivo de satisfacer mejor las necesidades de los consumidores.
¿Cómo
funciona el Big Data?
El Big
Data es muy complejo debido a su diversidad. Esto ha creado la necesidad de
contar con sistemas capaces de procesar sus diferencias estructurales y
semánticas. Para ello, requiere de bases de datos NoSQL especializadas que
puedan almacenar los datos de una forma que no suponga un cumplimiento estricto
de un modelo en particular. Esto proporciona la flexibilidad necesaria para
analizar fuentes de información aparentemente dispares y acabar obteniendo una
visión holística de lo que está sucediendo, cómo actuar y cuándo hacerlo.
A la
hora de recoger, procesar y analizar Big Data, suele hablarse de datos
operativos o datos analíticos que se almacenan según distintos criterios.
Los
sistemas operativos gestionan grandes lotes de datos a través de múltiples
servidores e incluyen entradas como inventarios y datos de clientes o compras.
Hablamos de la información del día a día de una organización.
Los
sistemas analíticos son más sofisticados. Son capaces de procesar análisis de
datos complejos y de proporcionar información para la toma de decisiones.
Suelen integrarse en los procesos con el objetivo de maximizar la recopilación
y el uso de datos.
¿Por qué el Big Data es importante para las empresas?
Cualquier
dispositivo que sea capaz de almacenar y procesar información es una fuente
generadora de datos. Lo que hay que hacer es organizarlos para que se
conviertan en información útil para las empresas. De forma resumida, el tipo de
contenido que resulta interesante analizar es:
Ø Contenido
web obtenido de las redes sociales.
Ø M2M,
el contenido que permite conectarse a otros dispositivos.
Ø Registros
de facturas y detalles de llamadas.
Ø Información
biométrica, como huellas digitales o reconocimiento facial.
Ø Información
como correos electrónicos, notas de voz y llamadas telefónicas.
Es
decir, independientemente de la forma en la que se clasifiquen, podemos
encontrar datos en todas partes. En nuestros teléfonos móviles, tarjetas de
crédito, aplicaciones de software, vehículos, registros, páginas web, etc.
Ventajas
del uso del Big Data
Ø Decisiones
oportunas. Gracias a la velocidad con que se pueden procesar estos datos, la
toma de decisiones se agiliza de igual forma, aumentando el margen de maniobra
y disminuyendo potenciales pérdidas en las estrategias que se implementan.
Ø Conocimiento
del público y creación de lealtad. Por medio del Big Data es posible dar un
seguimiento cercano y certero del cliente: tendencias, frecuencias, gustos,
hábitos y necesidades. Esto facilita la personalización del marketing y la
creación de lealtad de los clientes.
Ø Resultados
y retroalimentación inmediata. Ya que la información fluye en tiempo real y los
procesos para el análisis de esta Big Data pueden automatizarse, es posible
tener los resultados de estos análisis en tiempo real. Esto da oportunidad a
que la retroalimentación (feedback), también sea prácticamente inmediata.
Tecnología diferenciadora y mercado con futuro. Hoy en día el uso del Big Data ha sido un diferenciador que contribuye al éxito de las empresas. Esto implica que cada vez más empresas invierten más en el desarrollo de su ciencia de datos, generando un apogeo hoy en el mercado con miras a una expansión sostenida hacia el futuro.
Desventajas
del Big Data
Ø Calidad y cantidad de los datos. La gran generación de información nos lleva a dos problemas fundamentales, en primer lugar, el enorme volumen y constante aumento en la cantidad de los datos hace que se vuelva difícil su estudio y provoca la obsolescencia rápida de software que rápidamente ven rebasada su capacidad de procesamiento de los datos.
Ø En segundo lugar, los datos son variados y no todos son útiles para un propósito definido, lo que nos hace tener datos basura que ocupan espacio y genera la necesidad de depurarlos.
Ø Falta de personal capacitado. Al ser una ciencia en desarrollo con un mercado también en expansión, aún hacen falta expertos calificados para cubrir las necesidades de ese mercado.
Ø Ciberseguridad y políticas de protección de datos. Ante el aumento del interés de las empresas para medir sus KPI´s a través del uso de nuestros datos, los gobiernos deben actualizar constantemente las políticas sobre el uso que estas empresas le darán a los datos de los consumidores.
Ø Altos
costos. El ser una ciencia en evolución constante y con el objetivo de procesar
volúmenes cada vez más grandes de información, hace que el costo de su
implementación se eleve tanto, al grado que solo las grandes empresas puedan
mantener la inversión en el desarrollo de sus técnicas de Big Data.
Desafíos
en el mundo del Big Data
Muchas
empresas se quedan estancadas en la etapa inicial de sus proyectos de Big Data.
Esto se debe a que no son conscientes de los grandes desafíos que plantea ni
están equipados para ello.
Uno de
los motivos principales es la falta de comprensión y formación en el ámbito.
Probablemente, la mayoría de los empleados no especialistas en este campo no
sepan qué son los datos, cómo se procesan o almacenan.
Otro
de los desafíos que plantea es saber cómo almacenar correctamente estos datos.
La cantidad de datos que se acumulan en los centros y bases de datos de las
empresas aumenta rápidamente y a medida que lo hace se vuelve más difícil de
procesar.
En
cuanto a las herramientas, las organizaciones a menudo se confunden al
seleccionar la mejor para el análisis y almacenamiento de Big Data. Si no se
escoge la adecuada, acabará suponiendo un desperdicio de dinero, tiempo,
esfuerzo y horas de trabajo.
Para
ejecutar estas tecnologías y herramientas, las compañías necesitan contratar a
profesionales de datos capacitados y formados en el ámbito. Esto incluye tanto
a científicos de datos como a analistas de datos e ingenieros de datos con
experiencia. La realidad es que en la actualidad no hay suficientes expertos en
el sector como para cubrir esta necesidad.
Estadísticas
de Big Data: Estadísticas generales
1. Las empresas generan alrededor de
2,000,000,000,000,000,000 bytes de datos al día.
2. El 94% de las empresas dice
que los datos son esenciales para el crecimiento empresarial.
3. El 63% de las empresas no
pueden recopilar información a partir de macrodatos.
4. El 73% de los datos no se
utilizan con fines analíticos.
5. El mayor problema con el acceso a los datos son las limitaciones presupuestarias de TI.
6. El 36% de las empresas
considera que los macrodatos son cruciales para las operaciones comerciales.
7. La banca y la manufactura
son las industrias más importantes de macrodatos.
(IDC)
8. Estados Unidos es el
mercado más grande de Big Data.
9. Los datos deficientes
cuestan US $ 3.1 billones al año.
10. La automatización del
almacén de datos es uno de los principales casos de uso de big data.
11. El análisis de macrodatos
en el mercado de la salud está creciendo
12. Las empresas basadas en
datos tienen 23 veces más probabilidades de adquirir clientes.
13. Los datos brindan una
mejor toma de decisiones
14. El 79% de las empresas
cree que la falta de uso de macrodatos provocará la quiebra.
15. Un aumento del 10% en la
visibilidad de los datos podría generar ingresos adicionales por valor de 65
millones de dólares.
16. Las empresas que adoptan
Big Data podrían aumentar los márgenes operativos en un 60%.
17. Cada ser humano creó
alrededor de 1.7 MB de datos por segundo en 2020.
18. Se esperaba que los datos
acumulados en el mundo llegaran a 44 zettabytes en 2023
19. Se necesitarían 181
millones de años para descargar todos los datos de Internet.
20. El 97.2% de las
organizaciones están invirtiendo ahora en IA y big data
El Big Bang del Big Data
De
acuerdo con las últimas estimaciones, la cantidad de datos digitales creados o
replicados a nivel mundial se ha multiplicado por más de treinta en la última
década, pasando de dos zetabytes en 2010 a 64 zetabytes el año pasado. Pero
esta cantidad no es nada en comparación con lo que se espera en los próximos
años. Según las previsiones, el volumen de datos generados en todo el mundo
superará los 180 zetabytes en 2025, lo que supone un crecimiento medio anual de
casi el 40% en cinco años. El auge del IoT (Internet de las Cosas), el
desarrollo de la 5G y las redes sociales son los principales impulsores de este
"Big Bang" de los datos.
El Big
Data en Panamá
Dada la necesidad de
especialistas en la materia, en la actualidad varias universidades tanto
privadas como oficiales ofrecen cursos, diplomados y maestria.
Por ejemplo:
1. https://www.udelistmo.edu/certificacion-internacional/big-data
2. https://qlu.ac.pa/ejecutiva/diplomado-big-data/
4. https://panama.fsu.edu/pdp/curso-de-power-bi
5. https://econtinua.ulatina.edu.pa/diplomado-en-business-analytics-y-big-data/
7. https://utp.ac.pa/curso-de-analisis-de-big-data-y-ciencia-de-los-datos
8.https://www.itse.ac.pa/content/page/file/1035/TS-BigData-d0f55666a650e4964ef69d2671835341.pdf
9. https://www.aden.org/programas/master-online-en-big-data-y-business-analytics/
10. https://fiec.up.ac.pa/2022/01/dibigdata-eiv22/
Conclusiones
No es ningún secreto que el
big data es un gran problema en el panorama actual, particularmente en una era
de transformación y desarrollo digital. A medida que nuestra tecnología
continúe evolucionando y las empresas sigan buscando formas de comprender a sus
clientes, los datos ganarán más popularidad.
Ahora mismo, alrededor 71% de los
negocios, según los expertos, dicen que les gustaría mejorar sus habilidades de
alfabetización de datos, y la cantidad de trabajos centrados en datos está
creciendo todo el tiempo. Si el conocimiento es poder, entonces el big data es
el activo más poderoso que tenemos.
La demanda y el potencial de
las nuevas tecnologías, la automatización, algoritmos y otros desarrollos de
las tecnologías de la información, generan nuevos empleos de alta calidad que
requieren mayor nivel de especialización.
El acceso a la información y
el crecimiento de esta pueden llegar a ser abrumadores, sin embargo, si se
utilizan las herramientas adecuadas, estos datos se pueden volver en un fuerte
aliado para las empresas, obteniendo resultados que impactarán directamente en
las cifras de manera positiva.
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