Anàlisi Big Data

El big data és el gran volum de dades, tant estructurats com no estructurats, que pot ajudar les empreses a millorar les seves operacions i a prendre decisions empresarials més intel·ligents i més ràpides. Això s'aconsegueix mitjançant l'anàlisi d'aquestes dades, en els quals es troba informació de valor i patrons que no poden aconseguir-se analitzant-los manualment o tan si més no amb programari i plataformes tradicionals. Encara hi ha moltes empreses que disposen d'aquestes dades, però no els utilitzen perquè desconeixen el valor informacional que s'amaga en ells que els pot servir com a base per a prendre decisions empresarials informades i estratègiques, la qual cosa en el món empresarial es coneix com data-driven decisions.

Quan es recullen, aquestes dades es formaten, emmagatzemen i analitzen i la seva anàlisi permetrà a l'empresa disposar d'una informació molt interessant que l'ajudarà a augmentar els ingressos, explorar i aconseguir clients lleials.

Què és big data analytics?

El big data analytics o anàlisi de big data és un servei d'intel·ligència empresarial i anàlisi de dades que s'utilitza en molts sectors i que ajuda les empreses i organitzacions a prendre millors decisions empresarials a partir de la seva big data.

L'anàlisi de big data ofereix, entre altres coses, la capacitat de crear una estratègia de màrqueting més eficaç, noves oportunitats d'ingressos, millor servei al client, millora de l'eficiència operativa i avantatges competitius enfront d'organitzacions rivals a partir de la informació que s'extreu del big data.

Moltes companyies de diferents sectors, com a asseguradores, bancs, indústria de l'automòbil, sanitat, etc., utilitzen anàlisi de big data. Aquestes empreses adapten les dades per als seus negocis i departaments (màrqueting, operacions, finances, informàtica, etc.).

Gràcies al desenvolupament del big  data, les empreses i els comerços s'han tornat més eficaços i rendibles perquè poden analitzar per endavant tota la informació i les dades que puguin necessitar sobre els seus clients i clients potencials, mentre que optimitzen les seves relacions amb les diferents seus i proposen alternatives per a millorar-les.

Per què és útil l'anàlisi del big data?

L'anàlisi de big data és útil perquè permet a les empreses trobar respostes a moltes qüestions: com reduir els costos i el temps, quins nous productes desenvolupar, decisions intel·ligents i optimització dels processos. La combinació del Big Data amb una anàlisi potent és una oportunitat i una possibilitat perquè les empreses creuen valor.

Mitjançant l'ús de Big Data Analytics, disposaràs d'un major control de les dades que donarà lloc a una anàlisi més precisa. La presa de decisions pot simplificar el rendiment operatiu, minimitzant el risc, i assegurant la reducció de costos.

Podem definir Big Data Analytics com un nou avantatge competitiu. El seu ús s'està convertint en essencial perquè les empreses rendeixin al màxim de les seves capacitats.

Les empreses també utilitzen Big Data Analytics per a respondre ràpidament a les necessitats dels seus clients, tractant als seus clients potencials de manera individual, amb la qual cosa aconsegueixen clients feliços, i relacions a llarg termini. Així, es converteixen en clients lleials a l'empresa.

Quins són els avantatges de l'anàlisi del big data?

Millor i més ràpida presa de decisions
Big Data Analytics sempre ha implicat intentar millorar la presa de decisions. Les grans empreses estan buscant poder prendre decisions més ràpides i millors amb l'anàlisi del Big Data, i l'estan aconseguint.

Reducció de costos
Basats en els resultats, els beneficis i retorn de la inversió de la companyia. En resum, l'ús de Big Data Analytics permet un millor rendiment i menors costos.

Nous productes i serveis
L'ús més interessant de Big Data Analytics és, sens dubte, la creació de nous productes i serveis per als clients. Els negocis en línia porten molts anys fent això. Ara amb l'anàlisi de Big Data, fins i tot els grans negocis tradicionals estan creant una oferta cada vegada més completa per a la satisfacció dels seus clients.

Per a analitzar Big Data, Microsoft recomana l'ús de Power BI per a Office 365, un programa que funciona com un conjunt d'eines  d'anàlisi empresarial, amb l'objectiu d'analitzar dades i compartir informació. Aquesta eina pot supervisar l'activitat de l'empresa i respondre ràpidament amb quadres de comandament molt complets disponibles en qualsevol dispositiu.

Ens trobem front a una solució analítica que ajuda  qualsevol organització disposada a controlar la seva activitat a través d'informes interactius. Si desitges saber més sobre Power BI, només has de preguntar!

El repte de Big Data Analytics és la utilització d'aquestes dades per a la consecució de nous objectius empresarials que abans eren impossibles d'aconseguir. Uns anys més tard i gràcies als avanços tecnològics, aquest canvi quantitatiu al qual ens hem enfrontat també ha donat lloc a un canvi qualitatiu.

Emmagatzament de dades

Un data warehouse és un magatzem de dades. Pot ser un magatzem físic o lògic i recull dades de moltes fonts per a poder analitzar-los i consultar-los. Els data warehouse s'allotgen en els servidors de l'empresa o en el núvol.

Es tracta d'una arquitectura d'emmagatzematge que permet una organització, comprensió i ús de les dades per a la presa de decisions estratègiques. És molt més que un simple magatzem de dades. Un data warehouse emmagatzema les dades que es necessiten per a la creació d'informes,  anàlisis i altres funcions de business analysis.

Aquesta mateixa és la diferència entre un data warehouse i una base de dades. Les bases de dades es limiten a recollir la informació, mentre que els data warehouse tenen capacitats d'anàlisis sobre aquesta informació i estan dissenyats sobre la base dels sistemes OLAP per a realitzar agregacions de dades per a poder analitzar-los.

El fet de poder centralitzar la informació i combinar registres històrics amb dades actuals permet enriquir el reporting, ja que llavors els informes s'elaboren a partir de dades de moltes fonts diferents. Això permet, a més, descobrir patrons i tendències i ofereix una capacitat de resposta ràpida. Un data warehouse permet tenir tota la informació en un mateix lloc, de manera que augmenta l'eficiència. 

La implementació d'un magatzem de dades és necessària quan el volum de dades que es generen en l'empresa és significatiu. És important disposar d'un bon pla de gestió i no deixar res a l'atzar o a la improvisació. D'aquesta manera es pot minimitzar el risc, ja que els mètodes tradicionals estan dissenyats per a funcionar amb una quantitat de dades fixa que pot donar problemes d'agilitat si se supera.

A més, disposar d'un magatzem centralitzat permet un control de la qualitat de les dades, ja que treballar amb magatzems independents pot generar duplicitat i influir negativament en les qüestions de data quality.

Què fem a Bismart? – Data warehousing i business analysis

En Bismart, com a empresa partner preferent de Microsoft en Big Data i partner Power BI,  treballem l'anàlisi i tractament de Big Data per a aconseguir una visió integral i integrada dels nostres clients. A més, oferim serveis de data warehousing i processament de dades totalment adaptades a les teves necessitats específiques. La nostra proposta es diferencia de les altres pels factors següents:

• La qualitat de les dades: com ja hem explicat, la qualitat de les dades és essencial en un data warehouse. És per això que en els nostres projectes és una prioritat garantir el data quality.
• El model de dades: posem la nostra obstinació a fer que els models de dades siguin simples i que el nom de les entitats i camps siguin fàcilment comprensibles per als usuaris i que no portin cap mena de confusió sobre el seu significat i finalitat.
• La presentació dels informes: cuidem tots els detalls de la presentació dels informes perquè siguin atractius, interactius, simples i usables. Sempre els adaptem a l'estil de l'empresa i a la seva imatge corporativa i les assessorem en l'ús dels objectes visuals més adequats.
  
  

Data warehouse per a la presa de decisions estratègiques

El data warehouse està lligat amb el concepte de big data i el business intelligence. Moltes empreses els utilitzen per a realitzar anàlisis i així disposar d'una visió clara del seu negoci per a prendre millors decisions.

Les dades que emmagatzema un data warehouse són dades estructurades i no estructurades. Poden provenir de moltes fonts de l'empresa o ser dades externes que permeten generar una visió més completa de la situació. Per exemple, una empresa de transports pot afegir, a més de les seves pròpies dades, dades de trànsit per a poder prendre decisions sobre la creació de noves línies o solucionar problemes. Aquestes dades han de tractar-se, homogeneïtzar-se i normalitzar-se perquè siguin precisos i de qualitat i puguin utilitzar-se de suport per a la presa de decisions.

Per al director de vendes, el data warehouse és una base que ha d'existir i que no es veu i que garanteix que les dades obtingudes en els reportings són correctes. És difícil calcular el ROI d'un data warehouse, però el que sí que podem preveure són els efectes catastròfics que pot generar tenir errors en les dades emmagatzemades. En Bismart creiem que les decisions estratègiques han d'estar basades en dades i no en suposicions. Per a això un gran aliat és un magatzem de dades.

Com s'utilitza el Big Data en la vida real?

El Big Data està a tot arreu. Cada vegada més empreses troben noves i interessants maneres d'aprofitar les dades i la tecnologia per a oferir productes i serveis divertits o informatius. Encara que el Big Data és útil per a resoldre molts problemes importants (com a informes mèdics, intel·ligència artificial, serveis de comunicació, etc.), les empreses estan traient el seu costat més creatiu per a usar-lo en una gran varietat de coses. Avui dia els algorismes poden processar el Big Data per a millorar la vida dels consumidors de formes molt interessants i innovadores. Aquestes són algunes d'elles:

Spotify

Spotify és una de les empreses que realment ha aprofitat el Big Data. Usen moltes tècniques de dades innovadores per a revolucionar el consum i gaudi de la música. L'empresa, amb més de 100 milions d'usuaris, funciona totalment amb dades. Usen intel·ligència sobre factors com la durada de les cançons, on s'escolten, quan i en quin tipus de dispositiu. Tota aquesta informació proporciona a la indústria de la música coneixement fascinant que pot causar un impacte en l'experiència de l'oïdor.

Spotify ha tret recentment Spotify for Artists, que ofereix als artistes i a la seva adreça accés a les dades per a millorar el seu màrqueting i contingut. Spotify també usa Big Data per a la seva iniciativa “fans first”. Això els permet oferir als seus fans més dedicats accés a ofertes especials en tiquets per a concerts, marxandatge, singles i més.

eHarmony

Les empreses de cites com eHarmony usen Big Data per a augmentar les possibilitats dels seus usuaris de trobar l'amor. Algunes de les estadístiques que usen són sorprenents. Abans, les webs de cites usaven enquestes o tests de personalitat per a determinar les preferències de cada persona. Llavors, usaven els algorismes per a aparellar a les persones que tenien un percentatge elevat de portar-se bé.

Ara, amb la suma del Big Data aquestes mateixes empreses poden usar factors més detallats per a crear parelles amb futur. Els dispositius portàtils poden recopilar dades com a patrons de somni, freqüència cardíaca i nivells d'activitat física. Tots aquests són factors importants a l'hora de triar la parella perfecta. Encara que algú digui que és “molt actiu” o “matiner”, les apps de cites poden revisar les seves dades reals. Això permet no sols determinar la idoneïtat d'una parella, sinó també veure si són sincers sobre els seus hàbits. Llavors, usen aquestes dades per a generar millors coincidències

Snow Leopard Trust + Nature Conservation Foundation

Una altra forma molt interessant d'usar el Big Data és per a salvar animals rars rastrejant i atrapant als caçadors furtius. S'està usant, més concretament, a l'Índia, per a salvar als tigres.

Els caçadors furtius es desplacen en grups nòmades petits i rastregen a la seva presa, la qual cosa fa que siguin difícils d'atrapar a l'Índia. Els ossos de tigre són molt valuosos per a la medicina tradicional xinesa, per la qual cosa els tigres de l'Índia valen molts diners. La Snow Leopard Trust i la Nature Conservation Foundation van treballar conjuntament per a lluitar contra el problema. Van recopilar i van analitzar dades, des dels més recents fins a dades de 1972, de 605 districtes de l'Índia. Mitjançant l'anàlisi del Big Data poden predir on i quan és més probable que actuïn els caçadors furtius.

Millor encara, mitjançant els rastrejadors portàtils, els ecologistes poden recopilar més dades. Això els permet centrar l'objectiu en un rastreig més concret en el futur. Aquest és només un exemple de com es pot usar el Big Data per a lluitar contra la delinqüència i els caçadors furtius.

Investigació mèdica

L'actual president dels Estats Units, Joe Biden, va anunciar en 2016 —en aquell moment vicepresident del govern de Barack Obama— que el govern d'Obama havia creat un projecte multimilionari de recerca contra el càncer a través del Big Data. El projecte, Cancer Moonshot Initiative, naixia amb l'objectiu d'aprofitar la recopilació i el tractament massiu de dades per a trobar la cura del càncer en la dècada vinent.

De la combinació del Big Data amb la intel·ligència artificial neixen tecnologies tan interessants com la folksonomía. La folksonomia, a diferència de la taxonomia és un sistema que aprofita les capacitats d'intel·ligència artificial i el machine learning per a reconèixer patrons en grans quantitats de dades de format textual. 

Bismart compta amb la seva pròpia solució de folksonomía: Folksonomy Text Analytics, presentada en el Big Data Congress de 2017. Hem col·laborat amb númerosas i reconegudes empreses sanitàries, que han aplicat la folksonomía per a analitzar grans quantitats de dades sobre l'evolució dels pacients relativa a malalties concretes.

Aquest 2020 i 2021 Bismart ha iniciat un projecte de col·laboració l'Hospital de la Mar i Laboratoris Ferrer per a analitzar les situacions clíniques dels pacients de COVID-19, poder fer prediccions i estudiar l'evolució del virus i els seus efectes en el cos humà. Les bases del projecte es van presentar en el simposi "Recerca clínica COVID-19: reptes i innovació."

Bismart també ha aplicat Folksonomy Text Analytics a l'equip de nefrologia del Hopspital de la Mar, liderat per la Dra. Sans.

Societat

El Big Data ofereix la possibilitat de millorar les condicions de vida d'aquelles persones en risc d'exclusió social i de pobresa energètica. Per a això és necessari estandarditzar les bases de dades i eines per a tractar les dades que s'obtenen. Amb això es podrà ajudar a aquelles famílies que no sol·liciten activament ajuda, així com empoderar-les perquè puguin viure dels seus propis recursos. La tecnologia proporciona la capacitat d'actuar de manera immediata, atenció permanent i millorar la gestió dels recursos. Això ajudaria a millorar la qualitat de vida de la persona i lluitar contra la pobresa, per la qual cosa és important invertir en aquests recursos per a ajudar a les famílies.

D'altra banda, les solucions de Big Data també estan sent aplicades per a millorar la vida de les persones de la tercera edat. La població d'edat avançada està augmentant i els països de tot el món s'enfronten a aquesta realitat. L'augment en l'edat de la població ja està causant canvis en la societat. Per aquesta raó, es necessiten solucions de Big Data per a abordar aquest canvi. Les solucions de Big Data poden ajudar a predir quins persones majors necessitaran més cures, protegir-los del frau econòmic, i monitorar la seva salut. Aquestes solucions han de ser fetes a mida per als problemes específics de les persones majors. Junts, el Big Data pot ajudar a les persones majors de tot el món.

Magic Mirror

El Big Data també pot usar-se per a crear una experiència totalment nova per als compradors. El nostre Magic Mirror no sols funciona com a mirall normal i corrent, sinó que també ofereix als compradors recomanacions personalitzades per a peces que poden interessar-los. Pot analitzar la seva expressió, el seu estat d'ànim i el seu estil personal per a donar-los aquesta informació.

A més d'això, el Big Data correlaciona el seu historial personal de compres amb les seves preferències, informació sociodemogràfica, etc. El mirall els ofereix el producte perfecte que no podran resistir-se a comprar. Pots llegir més sobre Magic Mirror en el nostre anterior post.

Jocs

El Big Data és genial per als jocs. Et sonen els llibres “Tria la teva pròpia aventura”? Doncs bé, ara, amb Big Data i intel·ligència artificial podem interactuar directament amb trames que anticiparan com prendrem les decisions. Per exemple, podrem jugar a escacs amb un ordinador que aprèn constantment dels nostres moviments. L'ordinador es va tornant més intel·ligent amb cada moviment i recorda partides anteriors.

Això és genial per a entrenar-se en diversos àmbits, però des d'una perspectiva més divertida, el Big Data s'usa perquè els videojocs es tornin cada vegada més difícils. Pots practicar amb el teu ordinador a jugar al teu joc de taula o puzle favorit i imagina el bo que seràs la pròxima vegada que juguis amb els teus amics.

Administració Pública

El Big Data s'ha convertit en una eina fonamental per a l'administració pública, ja que aconsegueix convertir grans quantitats de dades (Big Data) en informació pública de valor.

Les agències de l'administració pública treballen amb una gran quantitat d'informació, emmagatzemada en qualsevol agència i en múltiples fonts de dades. I per descomptat, en formes desestructurades. El fenomen de les macrodades ja no és un fenomen comú en l'administració pública. 

Les eines i el tractament de Big Data facilita enormement el treball als aministradores públics i aconsegueix optimitzar la gestió de recursos públics i alleugerir processos que, habitualment, solen ser extremadament lents.

Maps al móvil i GPS 

T'enrecordes de quan havíem de mirar els mapes abans d'anar-nos de viatge? Molts els teníem doblegats en la guantera del cotxe per a quan inevitablement ens perdéssim en un viatge a la muntanya o a la platja. Després vam tenir MapQuest: abans d'embarcar-nos en un viatge amb més d'una parada, planificàvem meticulosament cada parada amb anterioritat, assegurant-nos d'imprimir les instruccions apropiades. Finalment, gràcies a la tecnologia GPS per satèl·lit, vam poder introduir el punt de sortida i el destí des de qualsevol lloc i rebre instruccions en temps real.

Avui en dia, el Big Data permet la contínua millora dels mapes per a mòbil. Com a Internet of Things és una cosa que millora com més s'usa, amb la introducció de més apps per a mòbil i més telèfons intel·ligents i la liberalització de les xarxes de telecomunicació, la quantitat de Big Data que s'usa per a proporcionar adreces concretes en temps real és sorprenent.

Ara, donem per descomptat, però si entres en Google Maps en el teu dispositiu intel·ligent veuràs que les instruccions són cada vegada millors i més detallades amb opcions per a ciclistes i, en alguns casos, per al transport  públic. Les Smart cities més desenvolupades fins i tot proporcionen rutes de trànsit intermodal que són més ràpides per a desplaçar-se entre dos punts concrets.

Compres per Internet

Des del creixement del Big Data en el sector de la venda al detall, el sector està canviant per complet. Els comerciants usen Big Data des del moment en el qual comences la cerca des d'anuncis objectiu fins al lliurament de la teva comanda. En el cas de Amazon, fins i tot deixant el paquet dins de la teva casa amb el nou servei Amazon Key. Per descomptat, el Big Data és present en les compres en línia: els cercadors prenen nota de les teves tendències, pot ser que fins i tot amb GPS, per a fer-te arribar els anuncis que més puguin interessar-te.

El perfil en línia d'un comprador només li dona al venedor una fracció de la informació que li permetrà optimitzar les seves ofertes. Rastrejant els clics, el venedor pot començar a formar un perfil de compra substancialment més útil. Això, juntament amb informació demogràfica i d'ubicació permet al venedor consolidar quantitats massives de dades d'altres compradors mitjançant processament d'esdeveniments complexos, la qual cosa permet segmentació dinàmica i èxit de venda en línia.

El Big Data també afecta al comerç en espai real. Un gran exemple és el nou concepte de Nordstrom. Nordstrom Local és una botiga que usa tecnologia Big Data per a minimitzar l'espai de venda: una botiga que no embeni res. Business Insider explica que la botiga només tindrà uns 280 metres quadrats i consistirà d'emprovadors. Els estilistes personals recolliran els productes d'altres espais de Nordstrom o a través de la pàgina web de Nordstrom.

Això és possible perquè gràcies al Big Data podem aconseguir un transport de béns ràpid i concret en temps real. Els clients poden comprar en línia, anar a la botiga, provar-ho i, finalment, acabar la compra. Poden triar portar-li-ho en mà o rebre-ho a casa.

Com l'espai és cada vegada més car, el Big Data pot usar-se per a arribar a nous i creatius models de venda en un futur pròxim.

Urbanisme

El Big Data s'usa constantment en el context de les smart cities per a planificar els centres urbans. El Big Data permet als urbanistes desenvolupar noves perspectives del funcionament de les ciutats molt més ràpidament que abans. Els urbanistes dissenyen les ciutats en minuts, hores o dies, en comptes d'en el transcurs d'anys o dècades. Un bon exemple de Big Data en urbanisme és l'ús de dades per a millorar el funcionament del transport públic.

Ara els sistemes de transport subterranis poden rastrejar el flux de passatgers en temps real. Poden fer-ho amb els sistemes de venda i validació de tiquets quan els usuaris entren o surten del tren. Els operadors de transport poden usar aquesta informació per a determinar les hores punta. Llavors, poden ajustar el nombre de vagons disponibles en les vies en unes certes àrees en hores concretes. També es pot informar de retards o accidents i comunicar-los als passatgers en temps real, de manera que poden planificar els seus plans de viatge. Això és especialment útil a les ciutats en les quals se celebren grans esdeveniments regularment.

D'altra banda, per a garantir la privacitat dels ciutadans, les ciutats i administracions locals necessiten assegurar-se que els seus sistemes d'informació compleixen amb els estàndards d'anonimització de dades. Això significa que les dades personals recopilades no es poden usar per a identificar a una persona específica. També és important assegurar la qualitat de les dades recopilades, assegurar l'homogeneïtzació i georeferenciació d'aquests. Això permetrà a les ciutats recopilar dades precises i rellevants per a la presa de decisions. Finalment, per a assegurar la interoperabilitat entre sistemes d'informació propis i de tercers, és important crear una base de dades de dades d'alta qualitat que es pugui emplenar de manera automàtica. Això permetrà a les ciutats millorar la gestió de les dades dels ciutadans i assegurar que els serveis públics siguin més efectius.

Turisme

El turisme és un important sector econòmic mundial que genera al voltant del 10% del PIB mundial i ofereix un gran potencial per a la riquesa i l'ocupació. Els avanços en tecnologies de Big Data aplicades al turisme permeten a les ciutats i als patronats de turisme avaluar indicadors tradicionals i nous per a millorar la gestió del turisme. Això es tradueix en ofertes personalitzades per als turistes, així com en millores en la qualitat dels serveis turístics. L'ONU s'ha centrat en com mesurar i crear turisme més sostenible tant per als proveïdors com per als clients.

Consum d'energia

El Big Data permet als mesuradors intel·ligents regular autònomament el consum d'energia per a un ús més eficient. Els mesuradors intel·ligents recopilen dades de sensors repartits per tot l'espai urbà. Determinen quan hi ha un flux major o menor d'energia, igual que els planificadors del transport fan amb les persones. Després, l'energia es redistribueix a través de tota la xarxa per a anar als llocs amb més demanda. Els mesuradors intel·ligents poden ser cars a curt termini, però seran la nova norma. S'ajustaran automàticament per a assegurar la distribució intel·ligent de l'energia en la xarxa respectiva.

Dispositius portàtils

Finalment, els dispositius portàtils estan a tot arreu. Portar un dispositiu que monitora la nostra activitat física i somni és genial per a portar al dia el nostre control de salut i fitness. Abans havíem d'escriure-ho tot per a recordar què havíem menjat o quant havíem caminat. Ara amb la tecnologia canviant els nostres hàbits de vida, podem rastrejar-nos a nosaltres mateixos per a assegurar-nos que mantenim uns hàbits saludables.

Altres formes en que el Big Data canvia el món

En Bismart som experts a usar solucions de Big Data per a resoldre problemes de la vida real. Ara mateix, països de tot el món s'enfronten a un problema real: els accidents de trànsit. Els països europeus mostren particular interès en aquesta qüestió pel Programa  de Seguretat Viària de la Unió Europea, que marca objectius ambiciosos per a reduir els accidents de trànsit.

La situació actual

Els accidents de trànsit són una cosa seriosa. Només en 2011, més de 30.000 persones van morir en les carreteres a la Unió Europea, la mateixa quantitat que viu en un municipi mitjà. I per cadascuna d'aquestes 30.000 morts:

• 4 persones van quedar discapacitades permanentment
• 8 van sofrir danys greus
• i 50 danys lleus.
• Fins a 2015, la tendència en el nombre de morts per accident de trànsit era una constant a la baixa. No obstant això, la tendència ha revertit des de llavors.
  

El problema és que les organitzacions que intenten reduir els accidents de trànsit no disposen dels recursos suficients per a rebaixar la taxa de sinistralitat, sigui afegir més controls o més personal. Els departaments locals estan col·lapsats; no poden usar més recursos.

Les solucions convencionals han fet el que han pogut. Si de veritat volem reduir els accidents de trànsit és imperatiu que acudim a la tecnologia.

Encara que aquestes organitzacions no poden implementar més les seves tècniques, hi ha una eina potent que poden usar: solucions de Big Data.

Aquestes solucions no sols són millors que les actuals, sinó que, a més, poden reduir significativament les morts per accidents de trànsit per un preu molt menor, segons Smart Cities World.

Com poden les solucions de Big Data augmentar la seguretat en les carreteres?

Moltes ciutats estan implementant projectes de Big Data innovadors per a augmentar la seguretat en les carreteres. A Europa, existeixen programes dirigits per la Unió Europea i empreses que treballen en maneres d'usar la tecnologia per a reduir els accidents de trànsit.

La UE ha dissenyat una estratègia per a crear sistemes de transport intel·ligent cooperatius, que se centren en reduir l'error humà, optimitzen els sistemes de transport i creen solucions ecològicament sostenibles. També recalquen la necessitat d'intercanviar dades entre diferents implicats en el sistema de transport, un problema freqüent amb el qual les organitzacions han de bregar quan implementen solucions de Big Data.

Un altre projecte dirigit per la UE és la iniciativa de la Comissió GEAR 2030, enfocada a impulsar la conducció automàtica i els vehicles connectats.

A més de les iniciatives de la UE, moltes empreses estan desenvolupant formes creatives per a augmentar la seguretat en les carreteres.

Una d'elles és l'empresa britànica INRIX, que usa Big Data per a proporcionar avisos de seguretat, que informen el conductor de quan haurien de reduir la velocitat a causa de situacions perilloses en la carretera. També pot donar estimacions de velocitat.

La solució Traffic Fatalities Prevention de Bismart va un pas més enllà. No sols analitza com podem millorar la seguretat, sinó que també ofereix recomanacions prescriptives amb passos concrets que les organitzacions poden fer per a reduir els accidents.

Altres usos del Big Data

El Big Data s'ha convertit en una eina cada vegada més popular per a millorar la presa de decisions en els negocis. Això es deu al fet que el Big Data ajuda a les empreses a emmagatzemar i processar grans quantitats de dades perquè puguin obtenir informació de les dades i prendre decisions més informades. El Big Data també pot ajudar les empreses a millorar l'eficiència operativa, reduir els costos, millorar la innovació i la productivitat, i millorar la satisfacció del client. A més, el Big Data es pot utilitzar per a millorar la seguretat de la informació, l'anàlisi de mercat, la gestió de projectes i la detecció de fraus. En resum, el Big Data és una eina útil per a les empreses que els ajuda a millorar les seves operacions i prendre decisions millor informades.

Big Data en les empreses

Les dades ja són un dels actius més importants per a les empreses. No obstant això, l'aprofitament real de les dades i l'obtenció de valor a partir del Big data passa per implementar una cultura data-driven en l'organització.

És a dir, la cultura del Big Data ha de formar part de l'ADN d'una companyia. Sense un canvi previ en el model cultural de les empreses, les companyies seguiran sense ser data-driven i incapaces de treure el màxim profit als seus actius de dades. 

Segons Philip Carnell, Director de Recerca de IDC European Programari Group, el 94% de les empreses estan d'acord que el Big Data té un gran valor en el suport de les seves operacions i objectius comercials. No obstant això, només el 35% de les companyies enquestades per IDC inverteixen en eines d'anàlisis de dades.

Però, què han de fer les empreses per a ser data-driven?

En primer lloc és fonamental considerar l'amplitud de possibilitats de la infraestructura en el núvol. Els servidors en el núvol tenen molts avantatges respecte als on-premise, d'entre les quals destaquen major rapidesa, escalabilitat, estalvi de capital i menor inversió de costos de manteniment. Mentre que en 2017 el 73% de les companyies ja estaven usant serveis cloud o estaven considerant fer-ho, en 2021, la xifra ascendeix al 89%.

D'altra banda, és necessari adaptar-se a les noves lleis a nivell de seguretat i protecció de dades. El nou model legislatiu de protecció de dades Europeu, el GDPR (Reglament general de protecció de dades) ha posat de manifest que les empreses segueixen sense fer els deures en matèria de data governance i data quality.

Més enllà del que continuem fent mal o, més aviat, no fent, les empreses de Big Data constitueixen una gran oportunitat laboral per moltes raons. Per a començar, ara mateix l'anàlisi de dades compleix un paper fonamental en qualsevol empresa. A més, les dades, el data science, data analytics i l'estadística són la clau per a prendre decisions de negoci informades. D'altra banda, els analistes i científics de dades tenen el gran avantatge que són necessaris en totes les indústries i tipologies de negoci i, per tant, poden treballar en qualsevol sector empresarial.

En definitiva, treballar en Big Data, és treballar en el futur.

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.

Les millors eines de Big Data del moment

Més enllà de la implementació d'una cultura data-driven i del personal qualificat, les organitzacions requereixen d'eines especialitzades que els permetin processar quantitats massives de dades per a poder transformar els seus actius de dades en valor i aprofitar-los per a optimitzar els seus processos de negoci. 

Avui dia el mercat està satisfet d'eines i tecnologies especialitzades en el tractament i l'anàlisi de dades. No obstant això, no totes tenen la capacitat de processar dades en grans quantitats. Així mateix, a mesura que l'oferta d'eines de Big Data s'expandeix, escollir r l'eina adequada segons les nostres necessitats de negoci es torna més complex.

En aquest sentit, a l'hora d'adquirir una eina o una altra, les organitzacions han de tenir en compte aspectes com les capacitats tècniques, el manteniment, la usabilitat de l'aplicació, etc.

En aquest sentit, a l'hora d'adquirir una eina o una altra, les organitzacions han de tenir en compte aspectes com les capacitats tècniques, el manteniment, la usabilitat de l'aplicació, etc. 

A continuació llistem les que, segons el nostre equip d'experts, són les 8 millors eines de Big Data del 2021 i especifiquem per a què serveix cadascuna.

Eines Data Lake

Els data lakes són un tipus de repositori de magatzematge de dades que guarda les dades en el seu format original; intactes, fins que els encarregats de tractar les dades decideixen quin serà el seu ús dins de l'organització. L'aspecte diferenciador d'un data lake és que, a diferència d'altres tipus de repositoris de dades com el data warehouse, té una arquitectura plana i no organitza els actius de dades en arxius o carpetes.  

1. Azure Synapse

Azure Synapse és un servei complet de processament, transformació i tractament de dades en el núvol. Si portes temps treballant en el camp de les dades, segurament saps que Azure Synapse abans es deia Azure SQL Data Warehouse. Després d'una update i el canvi de nom, la nova plataforma inclou noves possibilitats com la integració amb Apatxe Spark o la possibilitat d'emmagatzemar i analitzar grans quantitats de dades amb una mateixa plataforma.

2. Azure Databricks

Azure Databricks és una altra eina de Microsoft de la qual destaca que habilita l'automatització de versions, la co-autoria en temps real o les seves capacitats de machine learning. 

3. Snowflake

Snowflake és una eina en el núvol multiusos que serveix tant per a emmagatzemar dades, com per a dur a terme processos de data science o enginyeria de dades. Així mateix, també pots usar aquesta eina per a desenvolupar 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.

Eines d'integració de dades

La integració de dades és un altre dels processos bàsics i essencials per a qualsevol empresa. Així, les eines d'integració de dades resulten molt útils per als negocis.

5. Azure Data Factory

Azure Data Factory és un servei d'integració de dades en el núvol de la companyia Microsoft. Aquesta plataforma habilita la integració de múltiples fonts de dades i la possibilitat de transformar-les per a adaptar-les als objectius de negoci de cada empresa. 

Les seves capacitats més destacades són la possibilitat de crear workflows i que l'eina incorpora més de 90 connectors que permeten a les empreses integrar plataformes en el núvol amb plataformes on-premise.

6. Informatica

Informatica és una altra de les eines més conegudes d'integració de dades. La seva especialitat és la recopilació i el processament de Big Data, ja que aconsegueix administrar grans quantitats de dades des de qualsevol lloc. Així mateix, també inclou capacitats d'anàlisis de dades.

Eines de visualització de dades

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 és un conjunt de plataformes de BI especialment dissenyada per a servir els objectius de negoci de les organitzacions. 

D'entre les capacitats més preuades d'aquesta eina es troben les seves grans possibilitats de visualització de dades. Els visuals de Power BI són dels millors del mercat i, a més, permet a usuaris no experts crear visualitzacions eficaces gràcies a la seva gran usabilitat. Si comparem Excel amb Power BI, per exemple, definitivament Power BI és més fàcil d'usar que Excel. 

Power BI és una de les millors eines de visualització de dades del mercat i permet a les companyies crear fàcilment tant reports (informes) com a quadres de comandament. 

T'interessa aprendre a desenvolupar millors informes i quadres de comandament en Power BI? Descarrega't nostre e-book amb les 21 millors pràctiques per a la creació d'informes en Power BI!

8. Looker

Looker és una altra opció vàlida per a dissenyar visualitzacions de dades i analitzar conjunts de dades. Aquesta eina de la companyia Google, compta amb el seu propi llenguatge de codificació: LookML; cosa que la fa menys accessible i menys integrable amb altres eines.

Big Data i ETL

La transformació dels processos ETL (Extracció, Transformació i Càrrega) pel Big Data és un fenomen que ha canviat completament la manera en què es fan aquestes tasques.

El Big Data ofereix una potent plataforma per al ETL que ofereix molts avantatges sobre els enfocaments tradicionals. Per exemple, el Big Data permet un processament molt més àgil, oferint una major escalabilitat i millorant l'eficiència. Això es deu al fet que el Big Data permet el processament distribuït a través d'una varietat de nodes de computació, cosa que significa que les dades poden ser processats ​​simultàniament en paral·lel. Això també permet el processament de dades més grans i voluminosos. A més, el Big Data permet el processament en memòria, cosa que significa que les dades es poden processar molt més ràpid que amb els enfocaments tradicionals.

El Big Data també ofereix una major flexibilitat per als processos ETL. Les eines de Big Data ofereixen una gran varietat d'opcions per a extreure, transformar i carregar dades. Això significa que els usuaris poden aprofitar les eines de Big Data per a crear un flux de treball personalitzat per a satisfer les seves necessitats de dades específiques. Això significa que els usuaris poden utilitzar eines de Big Data per a fer tasques com l'extracció i neteja de dades, la transformació de dades, la integració i l'anàlisi de dades, així com la generació d'informes. Això significa que els processos ETL es poden automatitzar de manera molt més eficaç i eficient.

En resum, el Big Data ha transformat els processos ETL d'un enfocament tradicional basat en el servidor a un enfocament basat en el núvol molt més àgil, flexible i escalable. Ofereix una varietat d'eines que permeten als usuaris controlar les seves dades i fer tasques de ETL de manera més eficient i ràpida. Això ha permès a les organitzacions aprofitar millor la informació disponible.

Big Data, data compliance i GDPR

El Reglament General de Protecció de Dades (GDPR) és una nova legislació europea que s'aplica a totes les empreses que recopilen, emmagatzemen, processen i analitzen dades personals de ciutadans de la Unió Europea. La Llei orgànica de Protecció de Dades (LOPD) és una llei espanyola que regula la recopilació, ús, emmagatzematge i distribució de les dades personals dels ciutadans espanyols.

Aquestes lleis existeixen per a protegir la privacitat dels individus i per a garantir que es compleixi amb els estàndards internacionals de protecció de dades. En el món d'avui, la recopilació, ús i emmagatzematge de dades personals s'ha tornat cada vegada més comuna. Això es deu en part a l'auge de la tecnologia de Big Data.

La tecnologia de Big Data s'usa per a recopilar, emmagatzemar i analitzar grans quantitats de dades personals. Això permet a les empreses prendre millors decisions de negocis, millorar els productes i serveis i conèixer millor als seus clients. Això també planteja preocupacions importants sobre la privacitat i seguretat de les dades.

La recopilació, ús i emmagatzematge de dades personals s'han tornat cada vegada més comunes a causa de l'auge de la tecnologia de Big Data. Aquesta tecnologia s'usa per a recopilar, emmagatzemar i analitzar grans quantitats de dades personals, la qual cosa permet a les empreses prendre millors decisions de negocis, millorar productes i serveis, i conèixer millor als seus clients. Tanmateix, això també planteja preocupacions sobre la privacitat i seguretat de les dades. Per tant, les lleis GDPR i LOPD estableixen els drets dels ciutadans en relació amb les seves dades personals i estableixen els requisits per a la protecció de les seves dades personals.

Com pots introduir l'anàlisi Big Data en la teva empresa?

Tot és culpa del Big Data. Som capaços de crear, emmagatzemar i accedir a una gran quantitat de dades, però no sempre sabem com llegir-los, relacionar-los i utilitzar-los per al nostre benefici. La solució no sols passa per triar les eines de Business Intelligence adequades, sinó també per construir una estratègia perquè la nostra organització adopti la cultura de la dada.

Descàrrega el nostre Whitepaper sobre Big Data i descobreix tot el que poden fer les teves dades per tu.

En què et podem ajudar?

Les solucions de Bismart, basades en les aplicacions d'analítica de negoci de Microsoft Power BI, t'ajudaran a transformar les teves dades en coneixement a través de la gestió del Big Data, Quadres de Comandament, Indicadors Clau de Rendiment, Data Mining, Reporting, Data Warehousing i Integracions de Dades.

A través d'algoritmes intel·ligents creats pels nostres experts, personalitzem el teu cas i t'ajudem a construir una estratègia basada en dades, per a augmentar el coneixement dels teus clients, l'eficiència de les teves campanyes de màrqueting, optimitzar els teus processos, capacitar a professionals o descobrir noves oportunitats de negoci.