Big Data y Business Intelligence

by wmktdig, 6 noviembre, 2018

Big Data y Business Intelligence (BI) no son enfoques competitivos, son arquitecturas de TI que funcionan bien juntas, siendo Business Intelligence esencialmente una capa sobre Big Data.

El Big Data es el análisis masivo de datos. Una cuantía de datos, tan sumamente grande, que las aplicaciones de software de procesamiento de datos que tradicionalmente se venían usando no son capaces de capturar, tratar y poner en valor en un tiempo razonable.

Igualmente, el mismo término se refiere a las nuevas tecnologías que hacen posible el almacenamiento y procesamiento, además de al uso que se hace de la información obtenida a través de dichas tecnologías.

BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE

Aunque Big Data y BI son dos tecnologías que sirven para analizar datos, ayudando a las empresas en el proceso de toma de decisiones, existen diferencias entre ambas, y es que difieren tanto en el modo en el que lo hacen, como en el tipo de datos que analizan.

La metodología tradicional de BI, se basa en el principio de agrupar todos los datos empresariales en un servidor central. Normalmente, estos datos se analizan en modo off-line, tras almacenar dicha información en un entorno denominado Data Warehouse. Los datos se estructuran en una base de datos relacional convencional con un conjunto adicional de índices y formas de acceso a las tablas (cubos multidimensionales).

Una solución Big Data difiere en muchos aspectos del BI al uso. Estas son las principales diferencias entre Big Data y Business Intelligence:

  • En un entorno de Big Data, los datos se almacenan en un sistema de ficheros distribuido, en lugar de en un servidor central. Es un entorno mucho más seguro y también más flexible.
  • Las soluciones de Big Data llevan las funciones de proceso a los datos, en lugar de los datos a las funciones. Al estar el análisis centrado en torno al dato, esto permite manejar cantidades más grandes de información de forma más ágil.
  • Big Data puede analizar datos en diferentes formatos, tanto estructurados como no estructurados. El volumen de datos no estructurados (aquellos no almacenados en una base de datos tradicional) está creciendo a niveles muy superiores que los datos estructurados, pero su análisis conlleva distintos retos. Las soluciones de Big Data los solventan permitiendo un análisis global de distintas fuentes de información.
  • Los datos procesados por las soluciones de Big Data pueden ser históricos o provenir de fuentes en tiempo real. Así, las empresas pueden tomar decisiones que afectan a sus negocios de forma ágil y eficaz.
  • La tecnología de Big Data emplea conceptos de procesamiento paralelo masivo (MPP), lo cual mejora la velocidad en el análisis. Con MPP muchas instrucciones se ejecutan de forma simultánea y ya que los distintos trabajos se dividen en varias partes de ejecución en paralelo, y al final se reunifican y se presentan los resultados globales. Esto permite analizar grandes volúmenes de información de forma rápida.

¿DE DÓNDE VIENEN LOS DATOS?

La información disponible a nivel mundial han crecido de manera exponencial en los últimos tiempos. Hay múltiples fuentes:

  • De personas: un email, comentarios en Facebook, encuestas telefónicas, responder a un WhatsApp, almacenar los datos de contacto de un cliente, hacer clic en un enlace de Internet… Infinidad de acciones que realizamos en el día a día suponen una fuente de datos inmensa.
  • Entre máquinas: conocido como M2M, que viene del inglés «machine to machine». Por ejemplo, los termómetros, parquímetros, GPS de vehículos y teléfonos móviles, las máquinas expendedoras de bebidas y alimentos en un hospital, o los contadores de electricidad de las viviendas… Todos estos se comunican a través de dispositivos con otros aparatos, a los que transmiten los datos que van recogiendo. Las redes de comunicación para llevar a cabo estas acciones son muy variadas, como el Wifi, el ADSL, la fibra óptica y el Bluetooth.
  • Biométricas: Los datos que tienen como origen artefactos como sensores de huellas dactilares, escáneres de retina, lectores de ADN, sensores de reconocimiento facial o reconocimiento de voz.
  • Marketing Web: todo tipo de mediciones que tienen como objeto estudios de marketing y análisis de comportamiento. Por ejemplo, cuando se realizan mapas de calor basados en el rastreo del movimiento del cursor por parte de los usuarios de una web, en la detección de la posición de la página, o en el seguimiento de desplazamiento vertical a lo largo de esta. Con esos datos se llega a conclusiones tales como qué partes de una página atraen más al usuario, dónde hace clic o en qué zona de esta pasa más tiempo.
  • Transacciones de datos: traspasar dinero de una cuenta bancaria a otra, reservar un boleto de avión o añadir un artículo a un carrito de compra virtual de un e-commerce, son algunos ejemplos.

Para que te hagas una idea, y centrándonos únicamente en una pequeñísima porción de los datos producidos por las personas, en el año 2017, durante un solo minuto, de promedio y a nivel global…

  • se enviaron 156 millones de correos electrónicos
  • se realizaron 3 millones y medio de búsquedas en Google
  • se mandaron 16 millones de SMS
  • se postearon 46.200 nuevos contenidos en Instagram
  • se generaron 452.000 tuits
  • se publicaron 1,8 millones de snaps en Snapchat

¡Eso solo en un minuto! Eso explica la necesidad de la aparición del Big Data.

EL BIG DATA EN OTROS ÁMBITOS

Más allá del ámbito empresarial, existen múltiples sectores públicos y privados en los que la inteligencia de datos juega un papel referencial: avances científicos, selección de deportistas para clubes de élite, seguridad privada, administración pública, defensa antiterrorista, detección de fraudes bancarios, prevención de crisis medioambientales, entre muchos otros más.

El concepto de Big Data se encuentra muchas veces hermanado con otros términos como Data ScienceAnalytics o Data Mining, que expresan igualmente el objetivo de extraer valor de los datos. Es también conocida la definición de Big Data como las tres V, que representan el gran Volumen de datos que debe ser capaz de tratar, la Velocidad con la que puede procesar esos datos, y la Variedad de formas que pueden tomar los mismos. En ocasiones se hace énfasis en el objetivo del Big Data añadiendo una cuarta V, la del Valor que se obtiene por la información extraída de los datos.

Ya es una necesidad el contar con especialistas en esta área, por lo que si lo tuyo es el análisis de datos no dudes en invertir en capacitaciones. Por otro lado, si eres empresario, la transformación digital de tu negocio es indispensable, prepara presupuestos y estrategias para que puedas lograr un crecimiento rápido y exponencial, utilizando este tipo de tecnologías.

 

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