El big data es el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que puede ayudar a las empresas a mejorar sus operaciones y a tomar decisiones empresariales más inteligentes y más rápidas. Eso se consigue mediante el análisis de estos datos, en los cuales se encuentra información de valor y patrones que no pueden conseguirse analizándolos manualmente o tan siquiera con software y plataformas tradicionales. Todavía hay muchas empresas que disponen de estos datos, pero no los utilizan porque desconocen el valor informacional que se esconde en ellos que les puede servir como base para tomar decisiones empresariales informadas y estratégicas, lo que en el mundo empresarial se conoce como data-driven decisions.
Cuando se recogen, estos datos se formatean, almacenan y analizan y su análisis permitirá a la empresa disponer de una información muy interesante que le ayudará a aumentar los ingresos, explorar y conseguir clientes leales.
El big data analytics o análisis de big data es un servicio de inteligencia empresarial y análisis de datos que se utiliza en muchos sectores y que ayuda a las empresas y organizaciones a tomar mejores decisiones empresariales a partir de su big data.
El análisis de big data ofrece, entre otras cosas, la capacidad de crear una estrategia de marketing más eficaz, nuevas oportunidades de ingresos, mejor servicio al cliente, mejora de la eficiencia operativa y ventajas competitivas frente a organizaciones rivales a partir de la información que se extrae del big data.
Muchas compañías de diferentes sectores, como aseguradoras, bancos, industria del automóvil, sanidad, etc., utilizan análisis de big data. Estas empresas adaptan los datos para sus negocios y departamentos (marketing, operaciones, finanzas, informática, etc.).
Gracias al desarrollo del big data, las empresas y los comercios se han vuelto más eficaces y rentables porque pueden analizar de antemano toda la información y los datos que puedan necesitar sobre sus clientes y clientes potenciales, mientras que optimizan sus relaciones con las diferentes sedes y proponen alternativas para mejorarlas.
El análisis de big data es útil porque permite a las empresas encontrar respuestas a muchas cuestiones: cómo reducir los costes y el tiempo, qué nuevos productos desarrollar, decisiones inteligentes y optimización de los procesos. La combinación del Big Data con un análisis potente es una oportunidad y una posibilidad para que las empresas creen valor.
Mediante el uso de Big Data Analytics, dispondrás de un mayor control de los datos que dará lugar a un análisis más preciso. La toma de decisiones puede simplificar el rendimiento operativo, minimizando el riesgo, y asegurando la reducción de costes.
Podemos definir Big Data Analytics como una nueva ventaja competitiva. Su uso se está convirtiendo en esencial para que las empresas rindan al máximo de sus capacidades.
Las empresas también utilizan Big Data Analytics para responder rápidamente a las necesidades de sus clientes, tratando a sus clientes potenciales de forma individual, con lo cual consiguen clientes felices, y relaciones a largo plazo. Así, se convierten en clientes leales a la empresa.
Big Data Analytics siempre ha implicado intentar mejorar la toma de decisiones. Las grandes empresas están buscando poder tomar decisiones más rápidas y mejores con el análisis del Big Data, y lo están consiguiendo.
Basados en los resultados, los beneficios y retorno de la inversión de la compañía. En resumen, el uso de Big Data Analytics permite un mejor rendimiento y menores costes.
El uso más interesante de Big Data Analytics es, sin duda, la creación de nuevos productos y servicios para los clientes. Los negocios online llevan muchos años haciendo esto. Ahora con el análisis de Big Data, incluso los grandes negocios tradicionales están creando una oferta cada vez más completa para la satisfacción de sus clientes.
Para analizar Big Data, Microsoft recomienda el uso de Power BI para Office 365, un programa que funciona como un conjunto de herramientas de análisis empresarial, con el objetivo de analizar datos y compartir información. Esta herramienta puede supervisar la actividad de la empresa y responder rápidamente con cuadros de mando muy completos disponibles en cualquier dispositivo.
Nos encontramos frente a una solución analítica que ayuda a cualquier organización dispuesta a controlar su actividad a través de informes interactivos. Si deseas saber más acerca de Power BI, ¡solo tienes que preguntar!
El reto de Big Data Analytics es la utilización de esos datos para la consecución de nuevos objetivos empresariales que antes eran imposibles de alcanzar. Unos años más tarde y gracias a los avances tecnológicos, este cambio cuantitativo al que nos hemos enfrentado también ha dado lugar a un cambio cualitativo.
Un data warehouse es un almacén de datos. Puede ser un almacén físico o lógico y recoge datos de muchas fuentes para poder analizarlos y consultarlos. Los data warehouse se alojan en los servidores de la empresa o en la nube.
Se trata de una arquitectura de almacenamiento que permite una organización, comprensión y uso de los datos para la toma de decisiones estratégicas. Es mucho más que un simple almacén de datos. Un data warehouse almacena los datos que se necesitan para la creación de informes, análisis y otras funciones de business analysis.
Esa misma es la diferencia entre un data warehouse y una base de datos. Las bases de datos se limitan a recoger la información, mientras que los data warehouse tienen capacidades de análisis sobre dicha información y están diseñados sobre la base de los sistemas OLAP para realizar agregaciones de datos para poder analizarlos.
El hecho de poder centralizar la información y combinar registros históricos con datos actuales permite enriquecer el reporting, ya que entonces los informes se elaboran a partir de datos de muchas fuentes distintas. Eso permite, además, descubrir patrones y tendencias y ofrece una capacidad de respuesta rápida. Un data warehouse permite tener toda la información en un mismo sitio, de forma que aumenta la eficiencia.
La implementación de un almacén de datos es necesaria cuando el volumen de datos que se generan en la empresa es significativo. Es importante disponer de un buen plan de gestión y no dejar nada al azar o a la improvisación. De esta forma se puede minimizar el riesgo, ya que los métodos tradicionales están diseñados para funcionar con una cantidad de datos fija que puede dar problemas de agilidad si se supera.
Además, disponer de un almacén centralizado permite un control de la calidad de los datos, ya que trabajar con almacenes independientes puede generar duplicidad e influir negativamente en las cuestiones de data quality.
En Bismart, como empresa partner preferente de Microsoft en Big Data y partner Power BI, trabajamos el análisis y tratamiento de Big Data para conseguir una visión integral e integrada de nuestros clientes. Además, ofrecemos servicios de data warehousing y procesamiento de datos totalmente adaptados a tus necesidades específicas. Nuestra propuesta se diferencia de las demás por los factores siguientes:
El data warehouse está ligado con el concepto de big data y el business intelligence. Muchas empresas los utilizan para realizar análisis y así disponer de una visión clara de su negocio para tomar mejores decisiones.
Los datos que almacena un data warehouse son datos estructurados y no estructurados. Pueden provenir de muchas fuentes de la empresa o ser datos externos que permiten generar una visión más completa de la situación. Por ejemplo, una empresa de transportes puede añadir, además de sus propios datos, datos de tráfico para poder tomar decisiones sobre la creación de nuevas líneas o solucionar problemas. Estos datos deben tratarse, homogeneizarse y normalizarse para que sean precisos y de calidad y puedan utilizarse de apoyo para la toma de decisiones.
Para el director de ventas, el data warehouse es una base que debe existir y que no se ve y que garantiza que los datos obtenidos en los reportings son correctos. Es difícil calcular el ROI de un data warehouse, pero lo que sí que podemos prever son los efectos catastróficos que puede generar tener errores en los datos almacenados. En Bismart creemos que las decisiones estratégicas deben estar basadas en datos y no en suposiciones. Para ello un gran aliado es un almacén de datos.
El Big Data está en todas partes. Cada vez más empresas encuentran nuevas e interesantes formas de aprovechar los datos y la tecnología para ofrecer productos y servicios divertidos o informativos. Aunque el Big Data es útil para resolver muchos problemas importantes (como informes médicos, inteligencia artificial, servicios de comunicación, etc.), las empresas están sacando su lado más creativo para usarlo en una gran variedad de cosas. Hoy día los algoritmos pueden procesar el Big Data para mejorar la vida de los consumidores de formas muy interesantes e innovadoras. Estas son algunas de ellas:
Spotify es una de las empresas que realmente ha aprovechado el Big Data. Usan muchas técnicas de datos innovadoras para revolucionar el consumo y disfrute de la música. La empresa, con más de 100 millones de usuarios, funciona totalmente con datos. Usan inteligencia sobre factores como la duración de las canciones, dónde se escuchan, cuándo y en qué tipo de dispositivo. Toda esa información proporciona a la industria de la música conocimiento fascinante que puede causar un impacto en la experiencia del oyente.
Spotify ha sacado recientemente Spotify for Artists, que ofrece a los artistas y a su dirección acceso a los datos para mejorar su marketing y contenido. Spotify también usa Big Data para su iniciativa “fans first”. Eso les permite ofrecer a sus fans más dedicados acceso a ofertas especiales en tickets para conciertos, merchandising, singles y más.
Las empresas de citas como eHarmony usan Big Data para aumentar las posibilidades de sus usuarios de encontrar el amor. Algunas de las estadísticas que usan son sorprendentes. Antes, las webs de citas usaban encuestas o tests de personalidad para determinar las preferencias de cada persona. Entonces, usaban los algoritmos para emparejar a las personas que tenían un porcentaje elevado de llevarse bien.
Ahora, con la suma del Big Data esas mismas empresas pueden usar factores más detallados para crear parejas con futuro. Los dispositivos portátiles pueden recopilar datos como patrones de sueño, frecuencia cardíaca y niveles de actividad física. Todos esos son factores importantes a la hora de escoger la pareja perfecta. Aunque alguien diga que es “muy activo” o “madrugador”, las apps de citas pueden revisar sus datos reales. Eso permite no solo determinar la idoneidad de una pareja, sino también ver si son sinceros sobre sus hábitos. Entonces, usan esos datos para generar mejores coincidencias.
Otra forma muy interesante de usar Big Data es para salvar animales raros rastreando y atrapando a los cazadores furtivos. Se está usando, más concretamente, en la India, para salvar a los tigres.
Los cazadores furtivos se desplazan en grupos nómadas pequeños y rastrean a su presa, lo cual hace que sean difíciles de atrapar en la India. Los huesos de tigre son muy valiosos para la medicina tradicional china, por lo que los tigres de la India valen mucho dinero. La Snow Leopard Trust y la Nature Conservation Foundation trabajaron conjuntamente para luchar contra el problema. Recopilaron y analizaron datos, desde los más recientes hasta datos de 1972, de 605 distritos de la India. Mediante el análisis del Big Data pueden predecir dónde y cuándo es más probable que actúen los cazadores furtivos.
Mejor aún, mediante los rastreadores portátiles, los ecologistas pueden recopilar más datos. Eso les permite centrar el objetivo en un rastreo más concreto en el futuro. Ese es solo un ejemplo de como se puede usar el Big Data para luchar contra la delincuencia y los cazadores furtivos.
El actual presidente de Estados Unidos, Joe Biden, anunció en 2016 —en aquel momento vicepresidente del gobierno de Barack Obama— que el gobierno de Obama había creado un proyecto multimillonario de investigación contra el cáncer a través del Big Data. El proyecto, Cancer Moonshot Initiative, nacía con el objetivo de aprovechar la recopilación y el tratamiento masivo de datos para hallar la cura del cáncer en la próxima década.
De la combinación del Big Data con la inteligencia artificial nacen tecnologías tan interesantes como la folksonomía. La folksonomia, a diferencia de la taxonomía es un sistema que aprovecha las capacidades de inteligencia artificial y el machine learning para reconocer patrones en grandes cantidades de datos de formato textual.
Bismart cuenta con su propia solución de folksonomía: Folksonomy Text Analytics, presentada en el Big Data Congress de 2017. Hemos colaborado con númerosas y reconocidas empresas sanitarias, que han aplicado la folksonomía para analizar grandes cantidades de datos sobre la evolución de los pacientes relativa a enfermedades concretas.
Este 2020 y 2021 Bismart ha iniciado un proyecto de colaboración el Hospital del Mar y Laboratorios Ferrer para analizar las situaciones clínicas de los pacientes de COVID-19, poder hacer predicciones y estudiar la evolución del virus y sus efectos en el cuerpo humano. Las bases del proyecto se presentaron en el simposio "Investigación clínica Covid-19: retos e innovación."
Bismart también ha aplicado Folksonomy Text Analytics al equipo de nefrología del Hopspital del Mar, liderado por la Dra. Sans.
El Big Data ofrece la posibilidad de mejorar las condiciones de vida de aquellas personas en riesgo de exclusión social y de pobreza energética. Para ello es necesario estandardizar las bases de datos y herramientas para tratar los datos que se obtienen. Con esto se podrá ayudar a aquellas familias que no solicitan activamente ayuda, así como empoderarlas para que puedan vivir de sus propios recursos. La tecnología proporciona la capacidad de actuar de forma inmediata, atención permanente y mejorar la gestión de los recursos. Esto ayudaría a mejorar la calidad de vida de la persona y luchar contra la pobreza, por lo que es importante invertir en estos recursos para ayudar a las familias.
Por otro lado, las soluciones de Big Data también están siendo aplicadas para mejorar la vida de las personas de la tercera edad. La población de edad avanzada está aumentando y los países de todo el mundo se enfrentan a esta realidad. El aumento en la edad de la población ya está causando cambios en la sociedad. Por esta razón, se necesitan soluciones de Big Data para abordar este cambio. Las soluciones de Big Data pueden ayudar a predecir cuáles personas mayores necesitarán más cuidados, protegerlos del fraude económico, y monitorizar su salud. Estas soluciones deben ser hechas a medida para los problemas específicos de las personas mayores. Juntos, el Big Data puede ayudar a las personas mayores de todo el mundo.
El Big Data también puede usarse para crear una experiencia totalmente nueva para los compradores. Nuestro Magic Mirror no solo funciona como espejo normal y corriente, sino que también ofrece a los compradores recomendaciones personalizadas para piezas que pueden interesarles. Puede analizar su expresión, su estado de ánimo y su estilo personal para darles esa información.
Además de eso, el Big Data correlaciona su historial personal de compras con sus preferencias, información sociodemográfica, etc. El espejo les ofrece el producto perfecto que no podrán resistirse a comprar. Puedes leer más sobre Magic Mirror en nuestro anterior post.
El Big Data es genial para los juegos. ¿Te suenan los libros “Elige tu propia aventura”? Pues bien, ahora, con Big Data e inteligencia artificial podemos interactuar directamente con tramas que anticiparán cómo tomaremos las decisiones. Por ejemplo, podremos jugar a ajedrez con un ordenador que aprende constantemente de nuestros movimientos. El ordenador se va volviendo más inteligente con cada movimiento y recuerda partidas anteriores.
Eso es genial para entrenarse en diversos ámbitos, pero desde una perspectiva más divertida, el Big Data se usa para que los videojuegos se vuelvan cada vez más difíciles. Puedes practicar con tu ordenador a jugar a tu juego de mesa o puzzle favorito e imagina lo bueno que serás la próxima vez que juegues con tus amigos.
El Big Data se ha convertido en una herramienta fundamental para la administración pública, ya que logra convertir grandes cantidades de datos (Big Data) en información pública de valor.
Las agencias de la administración pública trabajan con una gran cantidad de información, almacenada en cualquier agencia y en múltiples fuentes de datos. Y por supuesto, en formas desestructuradas. El fenómeno de los macrodatos ya no es un fenómeno común en la administración pública.
Las herramientas y el tratamiento de Big Data facilita enormemente el trabajo a los aministradores públicos y logra optimizar la gestión de recursos públicos y aligerar procesos que, habitualmente, suelen ser extremadamente lentos.
¿Te acuerdas de cuando teníamos que mirar los mapas antes de irnos de viaje? Muchos los teníamos doblados en la guantera del coche para cuando inevitablemente nos perdiéramos en un viaje a la montaña o a la playa. Luego tuvimos MapQuest: antes de embarcarnos en un viaje con más de una parada, planificábamos meticulosamente cada parada con anterioridad, asegurándonos de imprimir las instrucciones apropiadas. Finalmente, gracias a la tecnología GPS por satélite, pudimos introducir el punto de salida y el destino desde cualquier sitio y recibir instrucciones en tiempo real.
Hoy día, el Big Data permite la continua mejora de los mapas para móvil. Como Internet of Things es algo que mejora cuanto más se usa, con la introducción de más apps para móvil y más smartphones y la liberalización de las redes de telecomunicación, la cantidad de Big Data que se usa para proporcionar direcciones concretas en tiempo real es asombrosa.
Hoy, en 2018, lo damos por sentado, pero si entras en Google Maps en tu dispositivo inteligente verás que las instrucciones son cada vez mejores y más detalladas con opciones para ciclistas y, en algunos casos, para el transporte público. Las Smart cities más desarrolladas incluso proporcionan rutas de tráfico intermodal que son más rápidas para desplazarse entre dos puntos concretos.
Desde el crecimiento del Big Data en el sector de la venta al por menor, el sector está cambiando por completo. Los comerciantes usan Big Data desde el momento en el que empiezas la búsqueda desde anuncios objetivo hasta la entrega de tu pedido. En el caso de Amazon, incluso dejando el paquete dentro de tu casa con el nuevo servicio Amazon Key. Por supuesto, el Big Data está presente en las compras online: los buscadores toman nota de tus tendencias, puede que incluso con GPS, para hacerte llegar los anuncios que más puedan interesarte.
El perfil online de un comprador solo le da al vendedor una fracción de la información que le permitirá optimizar sus ofertas. Rastreando los clicks, el vendedor puede empezar a formar un perfil de compra substancialmente más útil. Eso, juntamente con información demográfica y de ubicación permite al vendedor consolidar cantidades masivas de datos de otros compradores mediante procesamiento de eventos complejos, lo que permite segmentación dinámica y éxito de venta online.
El Big Data también afecta al comercio en espacio real. Un gran ejemplo es el nuevo concepto de Nordstrom. Nordstrom Local es una tienda que usa tecnología Big Data para minimizar el espacio de venta: una tienda que no vende nada. Business Insider explica que la tienda solo tendrá unos 280 metros cuadrados y consistirá de probadores. Los estilistas personales recogerán los productos de otros espacios de Nordstrom o a través de la página web de Nordstrom.
Eso es posible porque gracias al Big Data podemos conseguir un transporte de bienes rápido y concreto en tiempo real. Los clientes pueden comprar online, ir a la tienda, probarlo y, finalmente, terminar la compra. Pueden escoger llevárselo en mano o recibirlo en casa.
Como el espacio es cada vez más caro, el Big Data puede usarse para llegar a nuevos y creativos modelos de venta en un futuro próximo.
El Big Data se usa constantemente en el contexto de las smart cities para planificar los centros urbanos. El Big Data permite a los urbanistas desarrollar nuevas perspectivas del funcionamiento de las ciudades mucho más rápidamente que antes. Los urbanistas diseñan las ciudades en minutos, horas o días, en vez de en el transcurso de años o décadas. Un buen ejemplo de Big Data en urbanismo es el uso de datos para mejorar el funcionamiento del transporte público.
Ahora los sistemas de transporte subterráneos pueden rastrear el flujo de pasajeros en tiempo real. Pueden hacerlo con los sistemas de venta y validación de tickets cuando los usuarios entran o salen del tren. Los operadores de transporte pueden usar esa información para determinar las horas punta. Entonces, pueden ajustar el número de vagones disponibles en las vías en ciertas áreas en horas concretas. También se puede informar de retrasos o accidentes y comunicarlos a los pasajeros en tiempo real, de forma que pueden planificar sus planes de viaje. Esto es especialmente útil en las ciudades en las que se celebran grandes eventos regularmente.
Por otro lado, para garantizar la privacidad de los ciudadanos, las ciudades y administraciones locales necesitan asegurarse de que sus sistemas de información cumplen con los estándares de anonimización de datos. Esto significa que los datos personales recopilados no se pueden usar para identificar a una persona específica. También es importante asegurar la calidad de los datos recopilados, asegurar la homogeneización y georeferenciación de los mismos. Esto permitirá a las ciudades recopilar datos precisos y relevantes para la toma de decisiones. Finalmente, para asegurar la interoperabilidad entre sistemas de información propios y de terceros, es importante crear una base de datos de datos de alta calidad que se pueda rellenar de forma automática. Esto permitirá a las ciudades mejorar la gestión de los datos de los ciudadanos y asegurar que los servicios públicos sean más efectivos.
El turismo es un importante sector económico mundial que genera alrededor del 10% del PIB mundial y ofrece un gran potencial para la riqueza y el empleo. Los avances en tecnologías de Big Data aplicadas al turismo permiten a las ciudades y a los patronatos de turismo evaluar indicadores tradicionales y nuevos para mejorar la gestión del turismo. Esto se traduce en ofertas personalizadas para los turistas, así como en mejoras en la calidad de los servicios turísticos. La ONU se ha centrado en cómo medir y crear turismo más sostenible tanto para los proveedores como para los clientes
El Big Data permite a los medidores inteligentes regular autónomamente el consumo de energía para un uso más eficiente. Los medidores inteligentes recopilan datos de sensores repartidos por todo el espacio urbano. Determinan cuando hay un flujo mayor o menor de energía, igual que los planificadores del transporte hacen con las personas. Luego, la energía se redistribuye a través de toda la red para ir a los lugares con más demanda. Los medidores inteligentes pueden ser caros a corto plazo, pero serán la nueva norma. Se ajustarán automáticamente para asegurar la distribución inteligente de la energía en la red respectiva.
Finalmente, los dispositivos portátiles están en todas partes. Llevar un dispositivo que monitorea nuestra actividad física y sueño es genial para llevar al día nuestro control de salud y fitness. Antes teníamos que escribirlo todo para recordar qué habíamos comido o cuánto habíamos caminado. Ahora con la tecnología cambiando nuestros hábitos de vida, podemos rastrearnos a nosotros mismos para asegurarnos de que mantenemos unos hábitos saludables.
En los 80 y los 90 fuimos testigos de un gran cambio de personas trabajando en fábricas a personas trabajando en oficinas. Eso también significó una alteración en nuestros movimientos y dieta. La mayoría de occidentales son más sedentarios que nunca en comparación. Los dispositivos portátiles proporcionan tecnología para controlarnos a nosotros mismos y usar esos datos para proporcionar feedback valioso para mejoras continúas.
En Bismart somos expertos en usar soluciones de Big Data para resolver problemas de la vida real. Ahora mismo, países de todo el mundo se enfrentan a un problema real: los accidentes de tráfico. Los países europeos muestran particular interés en esta cuestión por el Programa de Seguridad Vial de la Unión Europea, que marca objetivos ambiciosos para reducir los accidentes de tráfico.
Los accidentes de tráfico son algo serio. Solo en 2011, más de 30.000 personas murieron en las carreteras en la Unión Europea, la misma cantidad que vive en un municipio mediano. Y por cada una de esas 30.000 muertes:
Hasta 2015, la tendencia en el número de muertes por accidente de tráfico era una constante a la baja. Sin embargo, la tendencia ha revertido desde entonces.
El problema es que las organizaciones que intentan reducir los accidentes de tráfico no disponen de los recursos suficientes para rebajar la tasa de siniestralidad, sea añadir más controles o más personal. Los departamentos locales están colapsados; no pueden usar más recursos.
Las soluciones convencionales han hecho lo que han podido. Si de verdad queremos reducir los accidentes de tráfico es imperativo que acudamos a la tecnología.
Aunque estas organizaciones no pueden implementar más sus técnicas, hay una herramienta potente que pueden usar: soluciones de Big Data.
Estas soluciones no solo son mejores que las actuales, sino que, además, pueden reducir significativamente las muertes por accidentes de tráfico por un precio mucho menor, según Smart Cities World.
Muchas ciudades están implementando proyectos de Big Data innovadores para aumentar la seguridad en las carreteras. En Europa, existen programas dirigidos por la Unión Europea y empresas que trabajan en formas de usar la tecnología para reducir los accidentes de tráfico.
La UE ha diseñado una estrategia para crear sistemas de transporte inteligente cooperativos, que se centran en reducir el error humano, optimizan los sistemas de transporte y crean soluciones ecológicamente sostenibles. También recalcan la necesidad de intercambiar datos entre diferentes implicados en el sistema de transporte, un problema frecuente con el que las organizaciones deben lidiar cuando implementan soluciones de Big Data.
Otro proyecto dirigido por la UE es la iniciativa de la Comisión GEAR 2030, enfocada en impulsar la conducción automática y los vehículos conectados.
Además de las iniciativas de la UE, muchas empresas están desarrollando formas creativas para aumentar la seguridad en las carreteras.
Una de ellas es la empresa británica INRIX, que usa Big Data para proporcionar avisos de seguridad, que informan al conductor de cuando deberían reducir la velocidad debido a situaciones peligrosas en la carretera. También puede dar estimaciones de velocidad.
La solución Traffic Fatalities Prevention de Bismart va un paso más allá. No solo analiza cómo podemos mejorar la seguridad, sino que también ofrece recomendaciones prescriptivas con pasos concretos que las organizaciones pueden hacer para reducir los accidentes.
El Big Data se ha convertido en una herramienta cada vez más popular para mejorar la toma de decisiones en los negocios. Esto se debe a que el Big Data ayuda a las empresas a almacenar y procesar grandes cantidades de datos para que puedan obtener información de los datos y tomar decisiones más informadas. El Big Data también puede ayudar a las empresas a mejorar la eficiencia operativa, reducir los costos, mejorar la innovación y la productividad, y mejorar la satisfacción del cliente. Además, el Big Data se puede utilizar para mejorar la seguridad de la información, el análisis de mercado, la gestión de proyectos y la detección de fraudes. En resumen, el Big Data es una herramienta útil para las empresas que les ayuda a mejorar sus operaciones y tomar decisiones mejor informadas.
Los datos ya son uno de los activos más importantes para las empresas. Sin embargo, el aprovechamiento real de los datos y la obtención de valor a partir del Big data pasa por implementar una cultura data-driven en la organización.
Es decir, la cultura del Big Data debe formar parte del ADN de una compañía. Sin un cambio previo en el modelo cultural de las empresas, las compañías seguirán sin ser data-driven e incapaces de sacar el máximo provecho a sus activos de datos.
Según Philip Carnell, Director de Investigación de IDC European Software Group, el 94% de las empresas están de acuerdo en que el Big Data tiene un gran valor en el soporte de sus operaciones y objetivos comerciales. Sin embargo, solo el 35% de las compañías encuestadas por IDC invierten en herramientas de análisis de datos.
Pero, ¿qué deben hacer las empresas para ser data-driven?
En primer lugar es fundamental considerar la amplitud de posibilidades de la infraestructura en la nube. Los servidores en la nube tienen muchas ventajas respecto a los on-premise, de entre las cuales destacan mayor rapidez, escalabilidad, ahorro de capital y menor inversión de costes de mantenimiento. Mientras que en 2017 el 73% de las compañías ya estaban usando servicios cloud o estaban considerando hacerlo, en 2021, la cifra asciende al 89%.
Por otro lado, es necesario adaptarse a las nuevas leyes a nivel de seguridad y protección de datos. El nuevo modelo legislativo de protección de datos Europeo, el GDPR (Reglamento general de protección de datos) ha puesto de manifiesto que las empresas siguen sin hacer los deberes en materia de data governance y data quality.
Más allá de lo que seguimos haciendo mal o, más bien, no haciendo, las empresas de Big Data constituyen una gran oportunidad laboral por muchas razones. Para empezar, ahora mismo el análisis de datos cumple un papel fundamental en cualquier empresa. Además, los datos, el data science, data analytics y la estadística son la clave para tomar decisiones de negocio informadas. Por otro lado, los analistas y científicos de datos tienen la gran ventaja de que son necesarios en todas las industrias y tipologías de negocio y, por lo tanto, pueden trabajar en cualquier sector empresarial.
En definitiva, trabajar en Big Data, es trabajar en el futuro.
Más allá de la implementación de una cultura data-driven y del personal cualificado, las organizaciones requieren de herramientas especializadas que les permitan procesar cantidades masivas de datos para poder transformar sus activos de datos en valor y aprovecharlos para optimizar sus procesos de negocio.
Hoy en día el mercado está colmado de herramientas y tecnologías especializadas en el tratamiento y el análisis de datos. Sin embargo, no todas tienen la capacidad de procesar datos en grandes cantidades. Asimismo, a medida que la oferta de herramientas de Big Data se expande, elegir la herramienta adecuada según nuestras necesidades de negocio se vuelve más complejo.
En este sentido, a la hora de adquirir una herramienta u otra, las organizaciones deben tener en cuenta aspectos como las capacidades técnicas, el mantenimiento, la usabilidad de la aplicación, etc.
A continuación listamos las que, según nuestro equipo de expertos, son las 8 mejores herramientas de Big Data del 2021 y especificamos para qué sirve cada una.
Los data lakes son un tipo de repositorio de almacenaje de datos que guarda los datos en su formato original; intactos, hasta que los encargados de tratar los datos deciden cuál va a ser su uso dentro de la organización. El aspecto diferenciador de un data lake es que, a diferencia de otros tipos de repositorios de datos como el data warehouse, tiene una arquitectura plana y no organiza los activos de datos en archivos o carpetas.
1. Azure Synapse
Azure Synapse es un servicio completo de procesamiento, transformación y tratamiento de datos en la nube. Si llevas tiempo trabajando en el campo de los datos, seguramente sepas que Azure Synapse antes se llamaba Azure SQL Data Warehouse. Tras una update y el cambio de nombre, la nueva plataforma incluye nuevas posibilidades como la integración con Apache Spark o la posibilidad de almacenar y analizar grandes cantidades de datos con una misma plataforma.
2. Azure Databricks
Azure Databricks es otra herramienta de Microsoft de la cual destaca que habilita la automatización de versiones, la co-autoría en tiempo real o sus capacidades de machine learning.
3. Snowflake
Snowflake es una herramienta en la nube multiusos que sirve tanto para almacenar datos, como para llevar a cabo procesos de data science o ingeniería de datos. Asimismo, también puedes usar esta herramienta para desarrollar APIs.
4. AWS
Amazon Web Services (AWS) son otra de las herramientas esenciales de Big Data. Su servicio de almacenaje de grandes cantidades de datos, Amazon Redshift, incorpora grandes posibilidades de escalabilidad y disminuye el tiempo de carga de los datos gracias a su procesamiento masivo en paralelo.
La integración de datos es otro de los procesos básicos y esenciales para cualquier empresa. Así, las herramientas de integración de datos resultan muy útiles para los negocios.
5. Azure Data Factory
Azure Data Factory es un servicio de integración de datos en la nube de la compañía Microsoft. Esta plataforma habilita la integración de múltiples fuentes de datos y la posibilidad de transformarlas para adaptarlas a los objetivos de negocio de cada empresa.
Sus capacidades más destacadas son la posibilidad de crear workflows y que la herramienta incorpora más de 90 conectores que permiten a las empresas integrar plataformas en la nube con plataformas on-premise.
6. Informatica
Informatica es otra de las herramientas más conocidas de integración de datos. Su especialidad es la recopilación y el procesamiento de Big Data, ya que logra administrar grandes cantidades de datos desde cualquier lugar. Asimismo, también incluye capacidades de análisis de datos.
La visualización de datos es otro de los factores imprescindibles para transformar grandes cantidades de datos en información digerible y útil.
7. Power BI
Power BI es un conjunto de plataformas de BI especialmente diseñada para servir los objetivos de negocio de las organizaciones.
De entre las capacidades más preciadas de esta herramienta se encuentran sus grandes posibilidades de visualización de datos. Los visuals de Power BI son de los mejores del mercado y, además, permite a usuarios no expertos crear visualizaciones eficaces gracias a su gran usabilidad. Si comparamos Excel con Power BI, por ejemplo, definitivamente Power BI es más fácil de usar que Excel.
Power BI es una de las mejores herramientas de visualización de datos del mercado y permite a las compañías crear fácilmente tanto reports (informes) como cuadros de mando.
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8. Looker
Looker es otra opción válida para diseñar visualizaciones de datos y analizar conjuntos de datos. Esta herramienta de la compañía Google, cuenta con su propio lenguaje de codificación: LookML; cosa que la hace menos accesible y menos integrable con otras herramientas.
La transformación de los procesos ETL (Extracción, Transformación y Carga) por el Big Data es un fenómeno que ha cambiado completamente el modo en que se realizan estas tareas.
El Big Data ofrece una potente plataforma para el ETL que ofrece muchas ventajas sobre los enfoques tradicionales. Por ejemplo, el Big Data permite un procesamiento mucho más ágil, ofreciendo una mayor escalabilidad y mejorando la eficiencia. Esto se debe a que el Big Data permite el procesamiento distribuido a través de una variedad de nodos de computación, lo que significa que los datos pueden ser procesados simultáneamente en paralelo. Esto también permite el procesamiento de datos más grandes y voluminosos. Además, el Big Data permite el procesamiento en memoria, lo que significa que los datos se pueden procesar mucho más rápido que con los enfoques tradicionales.
El Big Data también ofrece una mayor flexibilidad para los procesos ETL. Las herramientas de Big Data ofrecen una gran variedad de opciones para extraer, transformar y cargar datos. Esto significa que los usuarios pueden aprovechar las herramientas de Big Data para crear un flujo de trabajo personalizado para satisfacer sus necesidades de datos específicas. Esto significa que los usuarios pueden utilizar herramientas de Big Data para realizar tareas como la extracción y limpieza de datos, la transformación de datos, la integración y el análisis de datos, así como la generación de informes. Esto significa que los procesos ETL se pueden automatizar de manera mucho más eficaz y eficiente.
En resumen, el Big Data ha transformado los procesos ETL de un enfoque tradicional basado en el servidor a un enfoque basado en la nube mucho más ágil, flexible y escalable. Ofrece una variedad de herramientas que permiten a los usuarios controlar sus datos y realizar tareas de ETL de manera más eficiente y rápida. Esto ha permitido a las organizaciones aprovechar mejor la información disponible.
El Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) es una nueva legislación europea que se aplica a todas las empresas que recopilan, almacenan, procesan y analizan datos personales de ciudadanos de la Unión Europea. La Ley Orgánica de Protección de Datos (LOPD) es una ley española que regula la recopilación, uso, almacenamiento y distribución de los datos personales de los ciudadanos españoles.
Estas leyes existen para proteger la privacidad de los individuos y para garantizar que se cumpla con los estándares internacionales de protección de datos. En el mundo de hoy, la recopilación, uso y almacenamiento de datos personales se ha vuelto cada vez más común. Esto se debe en parte al auge de la tecnología de Big Data.
La tecnología de Big Data se usa para recopilar, almacenar y analizar grandes cantidades de datos personales. Esto permite a las empresas tomar mejores decisiones de negocios, mejorar los productos y servicios y conocer mejor a sus clientes. Esto también plantea preocupaciones importantes sobre la privacidad y seguridad de los datos.
La recopilación, uso y almacenamiento de datos personales se han vuelto cada vez más comunes debido al auge de la tecnología de Big Data. Esta tecnología se usa para recopilar, almacenar y analizar grandes cantidades de datos personales, lo que permite a las empresas tomar mejores decisiones de negocios, mejorar productos y servicios, y conocer mejor a sus clientes. Sin embargo, esto también plantea preocupaciones sobre la privacidad y seguridad de los datos. Por lo tanto, las leyes GDPR y LOPD establecen los derechos de los ciudadanos en relación con sus datos personales y establecen los requisitos para la protección de sus datos personales.
Todo es culpa del Big Data. Somos capaces de crear, almacenar y acceder a una gran cantidad de datos, pero no siempre sabemos cómo leerlos, relacionarlos y utilizarlos para nuestro beneficio. La solución no solo pasa por elegir las herramientas de Business Intelligence adecuadas, sino también por construir una estrategia para que nuestra organización adopte la cultura del dato.
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La llegada del Big Data ha revolucionado la gestión y el almacenamiento de datos, generando nuevas exigencias en los procesos tradicionales de almacenamiento. Con el paso del tiempo, los requisitos crecientes en términos de volumen y velocidad han dado lugar a una evolución en los procesos ETL, adoptando una perspectiva diferente conocida como ELT.
Durante más de cuatro décadas, el proceso ETL (Extraer, Transformar y Cargar) ha sido el método convencional para integrar datos de diversas fuentes en un único almacén de datos. Este enfoque implicaba extraer los datos de las fuentes de origen, transformarlos en una base de datos provisional y finalmente cargarlos en el almacén de datos empresarial. El ETL funcionaba bien cuando el almacén de datos era una base de datos relacional con esquemas predefinidos, y ha sido ampliamente utilizado con una gran variedad de herramientas ETL en un mercado multimillonario.
Sin embargo, las nuevas demandas en términos de volumen, velocidad y veracidad en la integración y el almacenamiento de datos han dado lugar a un enfoque diferente. Ha surgido el ELT (Extraer, Cargar y Transformar), que altera el orden tradicional del proceso ETL. En este nuevo enfoque, los datos se extraen de las fuentes de origen y se cargan directamente en el almacén de datos de destino. A diferencia del ETL, las transformaciones de datos se llevan a cabo en el propio almacén de datos de destino, según sea necesario.
¿Entonces, qué ha sucedido con el ETL? ¿Por qué ha surgido el ELT? ¿Está el proceso ETL obsoleto?
A continuación, trataremos de responder a estas preguntas.
El término "Big Data" surgió a fines de los años 90 para describir la problemática que enfrentaban las organizaciones. En 1997, un grupo de investigadores de la NASA publicó un artículo que señalaba que "el aumento de los datos estaba convirtiéndose en un problema para los sistemas informáticos actuales". El crecimiento exponencial de los datos estimuló el avance tecnológico hacia plataformas capaces de manejar conjuntos de datos masivos. En 2001, la empresa estadounidense Gartner publicó una investigación llamada "3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Variety", donde se mencionaban por primera vez las "3V" que definen las tecnologías de Big Data: volumen, velocidad y variedad.
El Big Data planteó desafíos para el proceso ETL. El volumen, la velocidad y la variedad que exige el Big Data pusieron en tela de juicio el funcionamiento de las herramientas ETL, que a menudo eran incapaces de manejar el ritmo necesario para procesar grandes volúmenes de datos debido a limitaciones de capacidad y velocidad, además de implicar costos adicionales.
La aparición de nuevos formatos y fuentes de datos, así como los requisitos de consolidación de datos, revelaron la rigidez del proceso ETL y cambiaron la forma habitual de consumir datos. La demanda de mayor velocidad y variedad llevó a los consumidores de datos a necesitar un acceso inmediato a los datos en bruto, en lugar de esperar a que el departamento de TI los transformara y los hiciera accesibles.
Por otro lado, el Big Data también impulsó la aparición del "data lake", un almacén de datos que no requiere un esquema predefinido, a diferencia del tradicional "data warehouse", lo que introdujo esquemas de almacenamiento más flexibles.
Las herramientas ETL, que tradicionalmente se diseñaron para ser gestionadas por el departamento de TI, son complicadas de instalar, configurar y administrar. Además, estas tecnologías conciben la transformación de datos como una tarea exclusiva de los expertos en informática, lo que dificulta el acceso de los consumidores de datos, quienes, según la lógica del ETL, solo deberían poder acceder al producto final almacenado en un data warehouse estandarizado.
Como suele suceder, el contexto impulsó la innovación. ELT se presenta como la evolución natural de ETL, remodelando el proceso y haciéndolo más adecuado para trabajar con Big Data y servicios en la nube al proporcionar una mayor flexibilidad. Además, facilita la escalabilidad, mejora el rendimiento y la velocidad, y reduce los costos.
Sin embargo, ELT también tiene sus propios desafíos. A diferencia del ETL, las herramientas de ELT están diseñadas para facilitar el acceso a los datos para los consumidores finales, lo que democratiza el acceso a los datos y permite a los usuarios acceder a ellos desde cualquier fuente de datos a través de una URL. Sin embargo, esto puede plantear riesgos para la gobernanza de datos.
Desde una perspectiva empresarial, deshacerse de todas las inversiones y tecnologías en ETL para migrar por completo a ELT no sería rentable. Por otro lado, las empresas que aún no han invertido en ninguno de los dos procesos deben evaluar sus necesidades de integración de datos y decidir cuál de las propuestas se adapta mejor a ellas.
Además de las consideraciones sobre la gobernanza de datos, ELT también presenta otras contradicciones. Aunque optimiza tanto la extracción (E) como la carga (L), aún enfrenta desafíos en cuanto a la transformación (T). El análisis de datos desempeña un papel fundamental en las empresas hoy en día, y a pesar de los esfuerzos de este nuevo enfoque, la transformación de datos, necesaria para el análisis, no se ha simplificado y sigue siendo competencia del departamento de TI, en particular de los ingenieros y científicos de datos. Además, transformar los datos en bruto en activos listos para ser utilizados por los consumidores aún requiere múltiples herramientas y procesos complejos, que los consumidores de datos no tienen la capacidad de abordar. Además, la transformación de datos sigue enfrentando desafíos en cuanto a la velocidad del proceso, la asignación de recursos necesarios, el costo y la escalabilidad, similares a los que se presentaban en el enfoque ETL.
¿Está el problema resuelto? Para que ELT pueda reemplazar definitivamente a ETL, las herramientas de ELT deben evolucionar. Se espera que en un futuro cercano, estas herramientas incluyan capacidades de gobernanza de datos y vayan resolviendo gradualmente los inconvenientes que aún persisten. Algunos expertos proponen una solución que introduce un nuevo giro en la historia de la extracción, transformación y almacenamiento de datos: EL+T, combinando elementos de ambos enfoques.
En conclusión, el futuro de la extracción, carga y transformación de datos aún está en evolución, y las empresas deben evaluar cuidadosamente sus necesidades y considerar tanto ETL como ELT, así como las posibles soluciones híbridas, en su búsqueda por una gestión eficiente de los datos.
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