¿Qué es el big data?
Con un número de herramientas digitales cada vez mayor a nuestra disposición, el volumen de datos que producimos no deja de aumentar. Hasta hace no mucho, la cantidad de información generada nos permitía cuantificar, analizar y almacenar los datos de forma relativamente sencilla con herramientas tradicionales. Hoy en día, para poder aprovechar todo su potencial, debemos ser capaces de almacenar todos estos datos voluminosos y tratarlos rápidamente, a menudo en tiempo real. Los proyectos de big data requieren, por lo tanto, arquitecturas e infraestructuras diseñadas para este uso concreto. Y la tecnología cloud permite ofrecer una respuesta a estas necesidades.
Definición del big data
Cuando hablamos de big data o datos masivos nos referimos a conjuntos de datos muy voluminosos. Muchas de las acciones de nuestro día a día generan datos: por ejemplo, cuando utilizamos una aplicación o un sitio web, recurrimos a grandes cantidades de información. Una persona o una herramienta de análisis clásico serían incapaces de procesar este gran volumen de datos. Así pues, con el objetivo de automatizar la recopilación y el procesamiento de estos datos, las empresas privadas, administraciones públicas, redes sociales, aplicaciones móviles e institutos de investigación, entre otros, desarrollan diferentes proyectos de big data.
Las nuevas herramientas permiten el almacenamiento y el procesamiento distribuido de estos datos: Hadoop, Apache Spark, Kafka, Flink, MongoDB, etc. El objetivo del big data es sacar el máximo partido a datos que, tratados de forma individual, no tendrían ningún valor. La aparición de estas herramientas y usos trae aparejada nuevas profesiones: data analysts, data engineers, data scientists, consultores especializados en big data, etc. La función de estos profesionales es apoyar las acciones operativas de la empresa.
El big data a través de las 4 V
Para entender mejor qué es el big data, debemos prestar atención a tres aspectos fundamentales como el volumen, la velocidad y la variedad. A estos tres aspectos se añade un cuarto punto importante si hablamos del procesamiento de un gran volumen de datos: la veracidad.
- Volumen
Todas las empresas y organizaciones generan información. La diversidad de fuentes de datos y la necesidad de cuantificarlas y controlarlas obligan a almacenar volúmenes de información cada vez mayores. Aunque la mayoría de los datos recopilados son de baja calidad, su estructuración y posterior cruce los convierten en datos valiosos.
Por lo tanto, la infraestructura utilizada en el marco de un proyecto de big data debe contar con un espacio de almacenamiento lo suficientemente grande como para hacer frente al flujo de datos, que puede aumentar de forma exponencial a medida que el proyecto se desarrolla.
- Velocidad
Los datos almacenados pueden quedarse rápidamente obsoletos si no se procesan a tiempo. Así pues, la velocidad de recopilación y procesamiento de los datos es una variable fundamental, por lo que se requieren herramientas de análisis en tiempo real. Las herramientas tradicionales son capaces de gestionar flujos de información en diferido y con posibilidades de cruce muy bajas. Por ese motivo, las nuevas herramientas para big data ofrecen métodos de análisis y procesamiento con un rendimiento cada vez mayor para evitar perder la «frescura» de la información.
- Variedad
Cuanto más diversas sean las fuentes de información, mayor será la calidad del análisis resultante. Esta variedad también conlleva una gran cantidad de formatos en los recursos recopilados. Así pues, podemos trabajar tanto con datos temporales, geográficos y transaccionales como con datos extraídos de su contexto (audio, vídeo y texto). La utilidad del procesamiento de big data reside en su capacidad para cruzar y sacar partido a estos datos con diversos fines: mejora de un producto, desarrollo de un servicio, mejor comprensión de la clientela o incluso predicción de acciones futuras.
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Veracidad
Además de la forma en la que se almacenan estos grandes volúmenes de datos y la velocidad a la que se procesan, también debemos analizar otra variable: su exactitud.
Y es que el procesamiento de los datos en el marco del big data es una operación costosa con desafíos reales para el futuro de una empresa, ya que, si los datos utilizados son falsos o inexactos, el resultado del análisis también será erróneo. Esto podría llevar a tomar decisiones que no reflejan la realidad.
Diferentes casos de uso del big data
- Desarrollar productos
Gracias al análisis predictivo y a la visualización, la explotación de los datos en torno a un producto permite entender mejor las necesidades de los compradores, ofreciendo en consecuencia una mejor respuesta. Así pues, la mejora de las soluciones actuales y el desarrollo de nuevos productos ofrecen una respuesta lo más adaptada posible a la realidad.
- Realizar un mantenimiento predictivo
Anticipar la obsolescencia del hardware y predecir fallos mecánicos representa todo un desafío para la industria. El uso de análisis predictivos permite identificar fácilmente cuándo es necesario sustituir una máquina virtual, tanto al final de su vida útil como cuando esta es susceptible de sufrir una avería. Esto se traduce en importantes ahorros a escala empresarial.
- Anticipar necesidades futuras
Prever cuáles serán las necesidades en los próximos años es una tarea muy aleatoria. El big data permite anticipar, gracias a datos sólidos, las estrategias que se deben adoptar a corto, medio y largo plazo. De este modo, se convierte en una importante herramienta de ayuda en la toma de decisiones.
- Combatir el fraude
Debido a su tamaño, las grandes y medianas empresas deben hacer frente a intentos de fraude cada vez más sofisticados. Estas tentativas, difíciles de identificar debido al gran flujo de datos digitales, son el resultado de esquemas y operaciones recurrentes que sí es posible detectar. Así pues, el análisis de los comportamientos sospechosos permite una mayor vigilancia y la rápida implementación de acciones frente a estos intentos de fraude.
- Preparar los datos para el machine learning
El aprendizaje automático de la inteligencia artificial se basa en datos. En teoría, cuantos más datos haya, más preciso será el resultado del aprendizaje. El big data permite limpiar, calificar y estructurar los datos que alimentan los algoritmos del machine learning.
Tecnologías big data
- Apache Hadoop
Este framework open source permite explotar enormes volúmenes de datos a través de aplicaciones. Hadoop es capaz de almacenar petabytes de información distribuyéndolos a través de los diferentes nodos de un cluster. De este modo, los datos pueden responder eficazmente a las peticiones gracias a la arquitectura MapReduce.
Este software, que funciona como un almacén de datos y permite sacarles el máximo partido, se encarga de los fallos de hardware que pueden registrarse en una parte de la infraestructura, evitando que estos produzcan pérdidas de datos o paralicen la actividad.
- Apache Spark
Spark, otro framework dedicado al big data, permite procesar datos estáticos o en tiempo real. Su arquitectura de datos reduce los tiempos de procesamiento, por lo que funciona más rápidamente que MapReduce, el sistema de tratamiento de Hadoop. Spark no tiene función de almacenamiento de información distribuida, por lo que puede utilizarse de forma conjunta con Hadoop para un mejor aprovechamiento de los datos, o incluso con soluciones de almacenamiento de objetos S3.
- MongoDB
El gran volumen de datos que maneja el big data obliga a desviarse del funcionamiento convencional de las bases de datos relacionales estructurados. Así es cómo surge MongoDB, un sistema de administración de bases de datos distribuidas NoSQL. Al redefinir la forma de integrar y servir los datos en las bases, este sistema responde perfectamente a la necesidad de procesar rápidamente la información en los proyectos de big data.
- Python
Python, considerado el lenguaje por excelencia en el marco del machine learning, es la opción ideal para su solución big data. Este sistema, muy popular y compatible con la mayoría de los sistemas operativos, es el más utilizado por los desarrolladores y data scientists, dada su facilidad de uso y el ahorro de tiempo que ofrece a la hora de crear algoritmos. Existen numerosas bibliotecas que facilitan el trabajo de los desarrolladores en los campos informáticos del data science, el data analysis o el data management, entre muchos otros.
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El big data en el núcleo de la transformación digital
Las fuentes de datos no estructurados y su tipología son múltiples: actividad web, objetos conectados, hábitos de consumo, CRM, etc. Las estrategias de marketing digital permiten que las empresas exploten la información con fines de análisis para aprovechar todo el potencial de estos datos brutos. Los data analysts pueden interpretar los datos disponibles y participar en el proceso de toma de decisiones, en cuestiones como la relación con el cliente o un mejor conocimiento de este último. Modelizar la arquitectura big data e integrarla en la transformación digital de la empresa utilizando soluciones de análisis de datos son cuestiones que debemos tener en cuenta a la hora de tomar decisiones.
Inteligencia artificial y big data
La inteligencia artificial (IA), al igual que sucede con la inteligencia humana, se alimenta de información. Cuanto mayor sea la cantidad de datos disponibles para su aprendizaje, mayor será la eficacia de la IA en teoría. Para poder sacar el máximo partido a esta información, los algoritmos de la máquina necesitan acceder a grandes conjuntos de datos procedentes de diferentes fuentes.