¿Qué es el big data?

El big data es una colección de conjuntos de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados que crecen exponencialmente con el tiempo. Se refiere a un gran volumen de información, la velocidad a la que se crea y recopila, y la extensión de los puntos de datos cubiertos (también conocidas como las tres «V» del big data).

• Volumen. Es la cantidad de datos procesados. Como su nombre indica, el big data describe grandes volúmenes de datos no estructurados y de baja densidad. Un ejemplo es el típico feed de redes sociales como X e Instagram. En cualquier caso, estamos hablando de terabytes a petabytes de datos.
• Velocidad. Es la velocidad a la que se reciben los datos. Lo ideal sería que el big data se procesara, evaluara y utilizara en tiempo real o casi real.
• Variedad. Se refiere a los tipos de datos disponibles. Los tipos de datos tradicionales estaban estructurados (organizados y formateados de maneras específicas). Sin embargo, la mayoría de los macrodatos actuales son semiestructurados o no estructurados y requieren un procesamiento adicional para extraer su significado.

En esencia, el big data fue el resultado natural de la creciente demanda de datos. A medida que se creaban conjuntos de datos más complejos y era necesario procesarlos, los responsables de las empresas tenían dificultades para gestionarlos con el software tradicional de procesamiento de datos. El big data permite analizar volúmenes masivos de información para abordar diversos problemas empresariales.

El big data suele considerarse la materia prima utilizada en la minería de datos.

Dos nuevos factores en el big data

Con el paso de los años, los expertos en TI han añadido dos nuevos aspectos del big data a tener en cuenta: valor y veracidad. En un entorno de trabajo digital, los datos deben ser valiosos y veraces. Al fin y al cabo, no importa cuántos datos se tengan, si se procesan con rapidez o son de varios tipos, si no se puede confiar en los propios datos.

Podría decirse que los datos son la moneda más valiosa del mundo actual. Algunas de las empresas más grandes alcanzaron el éxito en parte gracias a su capacidad para procesar datos de forma eficiente y precisa. Esta competencia, a su vez, permite a los líderes empresariales tomar decisiones más exactas y precisas.

Por ello, cada vez hay más acuerdo en que los mejores big data son los que cumplen los cinco criterios.

Cómo funciona el big data

Los macrodatos se clasifican en estructurados, no estructurados y semiestructurados.

• Los datos estructurados, que normalmente son datos cuantitativos, están organizados y son fácilmente descifrables por diversos algoritmos de aprendizaje automático. Esto hace que los datos estructurados sean mucho más fáciles de introducir, buscar y manipular.
• Por otra parte, los datos no estructurados suelen ser cualitativos, lo que dificulta su tratamiento por parte de las herramientas de datos tradicionales. Sin embargo, con el auge de las redes sociales y plataformas similares, la mayoría de las empresas necesitan analizar este tipo de datos.
• Los datos semiestructurados se sitúan entre las dos categorías. Algunos ejemplos son el correo electrónico, el intercambio electrónico de datos (EDI) y JSON (JavaScript Object Notation).

Podemos resumir estas categorías del siguiente modo:

	Pros	Contras	Casos de uso
Datos estructurados	Fáciles de entender y procesar: los datos estructurados no requieren amplios conocimientos de procesamiento de datos. Se puede acceder con más herramientas: hay más herramientas disponibles en el mercado que pueden analizar datos estructurados.	Casos de uso limitados: los datos estructurados sólo pueden utilizarse para los fines previstos. Esto limita sus casos de uso. Reglas de almacenamiento rígidas: generalmente, los cambios en los requisitos de los datos estructurados exigen actualizar cada punto de datos, lo que puede costar tiempo y dinero.	Reservas en línea: la reserva de hoteles, por ejemplo, requiere que los datos «encajen» en conjuntos de datos específicos. Contabilidad: los sectores con un gran volumen de datos, como la contabilidad, se benefician del uso de datos estructurados para procesar las transacciones.
Datos no estructurados	Adaptables: los datos no estructurados, por su propia naturaleza, son adaptables. Esto amplía tu reserva potencial de datos y puede reforzar tus procesos de toma de decisiones. Más variedad y volumen: los datos no estructurados son más fáciles de recopilar.	Dirigido a profesionales de TI con más experiencia: los datos no estructurados los manejan mejor los analistas de datos con experiencia. Herramientas especializadas: se necesitan herramientas más especializadas para analizar datos no estructurados.	Extracción de datos: las empresas pueden utilizar datos no estructurados para analizar las tendencias de consumo. Análisis predictivo de datos: los profesionales de TI también pueden utilizar datos no estructurados para predecir posibles cambios en el mercado. Chatbots: los datos no estructurados pueden utilizarse para realizar análisis de texto y responder adecuadamente a las consultas de los clientes.

Independientemente de su categoría, los big data suelen almacenarse en un almacén de datos, donde se analizan mediante un software específico. El análisis completado puede utilizarse por varias razones, entre ellas para realizar campañas específicas, redactar contenidos hiperfocalizados (que pueden ser útiles para nichos de mercado) o informar sobre tu estrategia de gestión de endpoints. En cualquier caso, el big data está pensado para ayudarte a tomar decisiones más informadas sobre tu organización.

Ventajas e inconvenientes del big data

Los pros y los contras del big data pueden condensarse en una sola pregunta filosófica: ¿cuánta información es demasiada? 

En general, disponer de más datos permite a los MSP, a las empresas de TI y a otras compañías adaptar mejor sus estrategias de marketing y sus productos a su público objetivo. Al comprender lo que quieren sus clientes, las empresas reducen el riesgo de crear o desarrollar servicios innecesarios.

Sin embargo, el big data tambié puede distraer, reduciendo así su utilidad. Los datos, en constante crecimiento y evolución, pueden, a veces, volverse ruidosos. Esto puede conducir a una parálisis por análisis, en la que los directivos de las empresas ya no saben qué hacer porque analizan en exceso cada activo de datos.

Además, como ya hemos comentado en los tipos de big data, algunos datos pueden requerir un tratamiento y procesamiento especiales antes de poder actuar sobre ellos. Esto puede suponer un reto para las nuevas empresas con un presupuesto de TI limitado.

Big data: buenas prácticas

Aunque cada empresa es diferente, he aquí algunas buenas prácticas de big data a tener en cuenta, especialmente si tenemos como objetivo la eficiencia operativa.

• Ten objetivos específicos. Para reducir el riesgo de sentirte abrumado por la cantidad de macrodatos que recibe tu empresa y que necesitas procesar, lo mejor es tener un objetivo empresarial específico vinculado al big data. Por ejemplo, ¿vas a utilizar big data para un nuevo proyecto? ¿Es para marketing? Determinar el caso de uso específico de lbig data garantiza que tu equipo esté alineado con qué y cómo procesar los datos.

• Perfecciona los conocimientos de los miembros de tu equipo. Uno de los mayores retos del big data es la escasez de personal cualificado. Considera la posibilidad de formar a determinados miembros del equipo para que sean más expertos en el manejo y la gestión de big data como una inversión en el éxito a largo plazo.

• Dispón de una base de datos centralizada. Crea un espacio donde los miembros del equipo puedan compartir conocimientos y gestionar las comunicaciones sobre big data. De este modo, todo el mundo está alineado con los conocimientos generales de tu empresa sobre big data.

• Utiliza todas las categorías de big data. Obtendrás una mejor visión de tu empresa y tu público objetivo si consigues conectar e integrar con éxito datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.

• Dispón de una estrategia de aprovisionamiento en la nube bien planificada. Debes contar con una estrategia metódica de gestión de recursos para manejar, analizar y procesar big data en la nube. Esto garantiza una integración mejor (y más segura), una integración de bases de datos y un modelado analítico.

Aprovechar el big data para una gestión proactiva de los endpoints

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