Big Data: qué es, tendencias y cómo puede cambiar el rumbo de una empresa
Hablar de transformación digital conlleva hablar de conceptos tales como el Big Data, la computación en la nube o el internet de las cosas. La digitalización pasa por aprender a utilizar y sacar provecho a estas y otras tecnologías, construyendo organizaciones ágiles, actualizadas y sin miedo al cambio.
Queremos poner el foco en el Big Data, algo que está en el centro de muchas novedades relacionadas con la innovación tecnológica y la empresa, pero que, para parte de los equipos que integran las organizaciones, aún resulta algo difícil de definir.
Qué es el Big Data
A grandes rasgos, nos referimos a la capacidad de procesar grandes cantidades de datos. Y por procesar hablamos de interpretar y analizar datos con estructura (textos) y sin estructura (imágenes, vídeos y sonidos). Con ellos, las empresas toman decisiones que pueden afectar a procesos, productos e incluso a la planificación estratégica.
Los datos provienen de diferentes webs y/o redes y se alojan en múltiples servidores. Se tratan de manera tan rápida que es casi instantánea, y además se verifica su calidad, filtrando datos contrastados de los que no lo son. Así, se consigue un análisis cargado de información valiosa para la empresa.
Aplicaciones del Big Data en la empresa
El Big Data sirve para cualquier departamento en una organización y nos ofrece una información veraz que nos ayudará en la toma de decisiones. Y no solo eso, con su análisis puede servir para detectar oportunidades que estaban pasando desapercibidas para la empresa.
Los análisis de mercado, la revisión de la actividad de la competencia o la detección de pérdidas evitables son tan solo algunas de las aplicaciones posibles. Y es así gracias a que el análisis de datos tiene la capacidad de ser:
- Predictivo (data science):
- Prescriptivo (aventurando las consecuencias de una decisión)
- Descriptivo
- Y nos proporciona un Diagnóstico.
Otro término relevante es el Big Data Analytics, un conjunto de tecnologías que trata de encontrar patrones en la cantidad de datos de la que se alimenta. Es particularmente útil para conocer bien al consumidor, pero sus aplicaciones son ilimitadas.
Tendencias en Big Data
Como la evolución de aplicaciones y posibilidades del Big Data no deja de crecer, de vez en cuando viene bien revisar qué se está haciendo en este campo y cuáles van a ser las tendencias en aplicaciones de esta tecnología. Se trata sobre todo de aplicaciones o tecnologías que ya existían, pero cuyo despegue definitivo se ha visto acelerado debido a la pandemia, ya que las herramientas digitales eran nuestra manera de mantenernos en contacto entre nosotros.
En cualquier caso, el análisis del Big Data nos permite encontrar muchas herramientas que nos ayudan a la hora de dar un uso eficaz a los datos que manejamos como:
- Big Data y sostenibilidad: los datos que nuestro planeta genera también pueden ser registrados y analizados. En ese sentido, poder obtener patrones de cambio climático teniendo en cuenta variables como temperatura, precipitaciones o incluso nivel del agua; y cruzarlos con otras variables como los niveles de emisión de CO2, puede ser de gran ayuda a la hora de decidir políticas y actuaciones.
- Analítica Aumentada: Esta herramienta permite automatizar el proceso de recopilación y análisis de datos necesarios para crear patrones y aplicarlos al estudio para el que estemos utilizando estos datos. Mezcla la tecnología de la Inteligencia Artificial con la del aprendizaje automático, y su principal objetivo es eliminar del análisis la posibilidad del sesgo humano, centrando sus resultados únicamente en la información y su
- Datos como servicio: esta tecnología facilita el acceso a la información para quien la necesite a través de Se le suele denominar SaaS.
- Data Lakehouse: esta tecnología fusiona dos conceptos: el almacenamiento de datos de todo tipo (Data Lake) y el Data Warehouse, donde los datos ya están estructurados y jerarquizados por parte de la empresa de manera homogénea y
- Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): los chatbots, tan normalizados en la actualidad, basan su capacidad de actuación en la fusión entre el PLN y la Inteligencia El PLN va a ser tendencia porque va a mejorar su capacidad de aportar datos a través de una conversación, lo que sin duda permitirá limar resistencias a la hora de adoptar nuevas tecnologías por parte de las organizaciones.
- Inteligencia Activa: esta tecnología permite al dato seguir su camino desde la fuente hasta el almacén. Y, a lo largo de este año, deberíamos conseguir que sea una realidad y que ese recorrido se facilite tecnológicamente y sea mucho más accesible para todo tipo de
