El término big data se refiere a la recopilación y análisis de grandes cantidades de datos, que pueden ser de naturaleza diversa, como texto, imágenes, audio o video. El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender por sí mismas, sin necesidad de intervención humana.
En el contexto del big data, el machine learning es una herramienta esencial para extraer valor de los datos. Los algoritmos de machine learning pueden identificar patrones y tendencias en los datos, que pueden utilizarse para mejorar la toma de decisiones, optimizar procesos o crear nuevos productos y servicios.
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Los datos pueden provenir de cualquier lugar u objeto en el mundo. Estos lugares u objetos deben poder ser monitoreados digitalmente. Algunos ejemplos de estos lugares u objetos son los satélites meteorológicos, los dispositivos de Internet de las cosas, las cámaras de tránsito y las redes sociales.
Las empresas utilizan muchos datos para tomar decisiones, mejorar procesos y entender hábitos de compra para crear productos y servicios centrados en el cliente. Pero estos conjuntos de datos son tan voluminosos que un software de procesamiento convencional no puede gestionarlos.
Los orígenes del Big Data unen dos períodos de la historia reciente. En los años 60 y 70 surgieron los primeros centros de procesamiento de datos y el desarrollo de bases de datos relacionales.
Por otro, hacia el 2005 la gente empezó a darse cuenta de las cantidades de datos que generaban los usuarios de las redes sociales. Aparecieron Hadoop y NoSQL. Estos son dos marcos de código para almacenar y analizar datos. Estos marcos crearon el procesamiento de grandes volúmenes de datos o análisis de Big Data que conocemos ahora.
Cómo funciona Big Data
Desde el punto de vista de los negocios, Big Data aporta nuevas perspectivas y oportunidades. Para eso es necesario considerar tres acciones clave para considerar las ventajas y desventajas de su implementación:
1. Integración: Big Data concentra conjuntos de datos de numerosas fuentes de datos y aplicaciones distintas. Es necesario asegurarse de que esos datos estén formateados y disponibles de tal forma que los analistas empresariales puedan utilizarlos.
2. Gestión: Big Data requiere almacenamiento y éste puede residir en la nube, en servidores locales o en ambos. La nube está aumentando progresivamente su popularidad porque es compatible con sus requisitos tecnológicos actuales y permite incorporar recursos a demanda.
3. Análisis: La inversión en Big Data se rentabiliza con el análisis de datos datos: desde un procesamiento visual de los diversos conjuntos de datos, hasta la posibilidad de compartir hallazgos y construir modelos de datos con aprendizaje automático e inteligencia artificial.
Ejemplos de Big Data
El big data es un término que se utiliza para describir la recopilación y el análisis de datos masivos. El big data tiene una amplia gama de aplicaciones en diferentes sectores, como el comercio, la salud, el gobierno y la industria. A continuación, se presentan algunos ejemplos:
Comercio
Las empresas utilizan el big data para mejorar la experiencia del cliente, optimizar las campañas de marketing y predecir las tendencias de compra. Por ejemplo, Amazon utiliza el big data para recomendar productos a los clientes en función de sus compras anteriores.
Salud
Los hospitales y las clínicas utilizan el big data para mejorar la atención al paciente, realizar investigaciones y detectar enfermedades. Por ejemplo, los hospitales pueden utilizar el big data para analizar los registros médicos de los pacientes y detectar patrones que puedan indicar una enfermedad.
Gobierno
Los gobiernos utilizan el big data para mejorar la seguridad pública, la planificación urbana y la prestación de servicios públicos. Por ejemplo, los gobiernos pueden utilizar el big data para analizar los datos de tráfico para identificar zonas de alto riesgo de accidentes.
Industria
Las empresas industriales lo utilizan para optimizar la producción, mejorar la eficiencia y reducir los costes. Por ejemplo, las empresas pueden utilizar el big data para analizar los datos de las máquinas para detectar posibles problemas antes de que se produzcan
Tecnologías de Big Data
Gestionar con pensamiento crítico para solucionar el problema en consideración requiere seleccionar inteligentemente el tipo de tecnología para analizar datos estadísticos y obtener una decisión correcta.
Arquitectura: Mapeo de los procesos necesarios para el gestionar Big Data en su recorrido a través de cuatro "capas" básicas, desde fuentes de datos hasta almacenamiento de datos, pasando al análisis de Big Data y, finalmente, la presentación de los resultados analizados como business intelligence.
Analítica: Este proceso permite una visualización de datos con sentido mediante el uso de modelado de datos y algoritmos específicos adaptados a las características de Big Data.
Apache Hadoop: Es un marco de código abierto para gestionar el procesamiento distribuido de Big Data a través de una red de muchas computadoras conectadas.
Lago de datos, almacenes de datos y NoSQL: Repositorios de datos que gestionan conjuntos de datos no tradicionales. Cada uno de estos sistemas tiene sus ventajas y desventajas y muchas empresas usan una combinación de diferentes repositorios de datos para cumplir mejor con sus necesidades.
Bases de datos in-memory: El procesamiento y análisis se realizan completamente en RAM, en lugar de tener que recuperar los datos de un sistema basado en disco.
Data Management Framework: Marco de SAP para gestionar datos y maximizar el impacto en el negocio. Es ideal para acelerar un proceso de transformación y minimizar los riesgos asociados, porque crea una base de datos que permite continuar operando al máximo. Además, permite automatizar y mejorar los procesos de negocio, intercambiando datos maestros sin problemas en toda la cadena de valor.
Aplicaciones de Big Data
Diferentes industrias ya entendieron el valor de Big Data para impulsar el negocio y aportar mayor precisión a la entrega de bienes y servicios.
Finanzas: Juega un rol importante en la evolución del sector de los servicios financieros, particularmente en comercio e inversión, reforma fiscal, detección e investigación de fraudes, análisis de riesgo y automatización.
Cuidado de la salud: Permite a los profesionales de la salud realizar diagnósticos más precisos y basados en pruebas. Ayuda a los administradores de hospitales a detectar tendencias, gestionar riesgos y minimizar los gastos innecesarios.
Transporte y logística: Impulsó la competitividad en la carrera logística de la “última milla”. Las analíticas de Big Data son confiables para optimizar planificación de rutas, consolidación de cargas y mediciones de eficiencia de combustible.
Educación: Tiene el potencial para encontrar formas confiables de analizar y evaluar el rendimiento de los estudiantes y la eficacia general de los métodos de enseñanza online. Los profesores se sientan mucho más confiados en personalizar la educación, desarrollar el aprendizaje combinado, transformar los sistemas de evaluación y promover el aprendizaje permanente.
Energía y servicios públicos: Los lectores de medidores inteligentes entregan datos digitales muchas veces al día y el análisis de Big Data puede brindar información para un uso de energía más eficiente y precios y proyecciones más precisos.
El valor de Big Data se mide por el análisis de datos disponibles, especialmente para empresas de cualquier sector. Las analíticas de Big Data ayudan a las organizaciones a poner sus datos a trabajar para hacer realidad nuevas oportunidades y construir modelos de negocio. Sin las capacidades del Big Data las empresas serán vulnerables a los vaivenes de un futuro caracterizado por la incertidumbre y la necesidad de decisiones tan rápidas como certeras.
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