BIG DATA

### **INTRODUCCIÓN**

Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día. Pero no es la cantidad de datos lo que es importante. Lo que importa con el Big Data es lo que las organizaciones hacen con los datos. Big Data se puede analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos.

## 1. ¿Qué es Big Data?

Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles.

Aunque el tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos determinado se considera Big Data no está firmemente definido y sigue cambiando con el tiempo, la mayoría de los analistas y profesionales actualmente se refieren a conjuntos de datos que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes.

La naturaleza compleja del Big Data se debe principalmente a la naturaleza no estructurada de gran parte de los datos generados por las tecnologías modernas, como los  web logs, la identificación por radiofrecuencia (RFID), los sensores incorporados en dispositivos, la maquinaria, los vehículos, las búsquedas en Internet, las redes sociales como Facebook, computadoras portátiles, teléfonos inteligentes y otros teléfonos móviles, dispositivos GPS y registros de centros de llamadas.

En la mayoría de los casos, con el fin de utilizar eficazmente el Big Data, debe combinarse con datos estructurados (normalmente de una base de datos relacional) de una aplicación comercial más convencional, como un ERP (Enterprise Resource Planning) o un CRM (Customer Relationship Management).

## 2. ¿Por qué el Big Data es tan importante?

Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible.

La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente. También les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que los problemas acaben con sus beneficios o su reputación.

El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices. Las empresas con más éxito con Big Data consiguen valor de las siguientes formas:

* Reducción de coste. Las grandes tecnologías de datos, como Hadoop y el análisis basado en la nube, aportan importantes ventajas en términos de costes cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, además de identificar maneras más eficientes de hacer negocios.
* Más rápido, mejor toma de decisiones. Con la velocidad de Hadoop y la analítica en memoria, combinada con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información inmediatamente y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.
* Nuevos productos y servicios. Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y la satisfacción a través de análisis viene el poder de dar a los clientes lo que quieren. Con la analítica de Big Data, más empresas están creando nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.

## 3. Desafíos de la calidad de datos en Big Data

Las especiales características del Big Data hacen que su calidad de datos se enfrente a múltiples desafíos. Se trata de las conocidas como 5 Vs: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor, que definen la problemática del Big Data.

Estas 5 características del big data provocan que las empresas tengan problemas para extraer datos reales y de alta calidad, de conjuntos de datos tan masivos, cambiantes y complicados.

Hasta la llegada del Big Data, mediante ETL podíamos cargar la información estructurada que teníamos almacenada en nuestro sistema ERP y CRM, por ejemplo. Pero ahora, podemos cargar información adicional que ya no se encuentra dentro de los dominios de la empresa: comentarios o likes en redes sociales, resultados de campañas de marketing, datos estadísticos de terceros, etc. Todos estos datos nos ofrecen información que nos ayuda a saber si nuestros productos o servicios están funcionando bien o por el contrario están teniendo problemas.
Algunos desafíos a los que se enfrenta la calidad de datos de Big Data son:

### 1. Muchas fuentes y tipos de datos

Con tantas fuentes, tipos de datos y estructuras complejas, la dificultad de integración de datos aumenta.

Las fuentes de datos de big data son muy amplias:

* Datos de internet y móviles.
* Datos de Internet de las Cosas.
* Datos sectoriales recopilados por empresas especializadas.
* Datos experimentales.

Y los tipos de datos también lo son:

1. Tipos de datos no estructurados: documentos, vídeos, audios, etc.
2. Tipos de datos semi-estructurados: software, hojas de cálculo, informes.
3. Tipos de datos estructurados

Solo el 20% de información es estructurada y eso puede provocar muchos errores si no acometemos un proyecto de calidad de datos.

### 2. Tremendo volumen de datos

Como ya hemos visto, el volumen de datos es enorme, y eso complica la ejecución de un proceso de calidad de datos dentro de un tiempo razonable.

Es difícil recolectar, limpiar, integrar y obtener datos de alta calidad de forma rápida. Se necesita mucho tiempo para transformar los tipos no estructurados en tipos estructurados y procesar esos datos.

### 3. Mucha volatilidad

Los datos cambian rápidamente y eso hace que tengan una validez muy corta. Para solucionarlo necesitamos un poder de procesamiento muy alto.

Si no lo hacemos bien, el procesamiento y análisis basado en estos datos puede producir conclusiones erróneas, que pueden llevar a cometer errores en la toma de decisiones.

### 4. No existen estándares de calidad de datos unificados

En 1987 la Organización Internacional de Normalización (ISO) publicó las normas ISO 9000 para garantizar la calidad de productos y servicios. Sin embargo, el estudio de los estándares de calidad de los datos no comenzó hasta los años noventa, y no fue hasta 2011 cuando ISO publicó las normas de calidad de datos ISO 8000.

Estas normas necesitan madurar y perfeccionarse. Además, la investigación sobre la calidad de datos de big data ha comenzado hace poco y no hay apenas resultados.

La calidad de datos de big data es clave, no solo para poder obtener ventajas competitivas sino también impedir que incurramos en graves errores estratégicos y operacionales basándonos en datos erróneos con consecuencias que pueden llegar a ser muy graves.

## 3. Big Data en el ambito Empresarial

Información es poder, afirma una popular frase; sin embargo, es importante precisar que no es poderoso quien tiene estos datos, sino quien los usa adecuadamente. Las organizaciones cada vez están más convencidas de que el manejo óptimo de su data es sinónimo de innovación, competitividad y crecimiento, pero sobre todo saben que les permite tomar decisiones inteligentes y rápidas, favoreciendo el cumplimiento de los objetivos de negocio. Es por ello que ven al Big Data como la solución tecnológica que tanto esperaban.

Pero, ¿qué es Big Data? Este término, que cada vez está más en boga en las empresas de todos giros y tamaños, es conocido también como datos a gran escala, y hace referencia a la gestión y análisis de enormes volúmenes de información, mismos que no pueden ser tratados de forma convencional y se evalúan con ayuda de la tecnología.

TIPOS DE DATA

En el mundo del marketing programático existen tres tipos de data:

1. La data que se genera de la misma empresa: Información obtenida de ventas, visitas a su sitio o sucursal, llamada telefónica, que vio un video o que hizo click a un anuncio (a esto se le conoce como 1st party data).
2. La data que venden empresas que se dedican a comercializar perfiles: Existen compañías que, por el giro e industria a la que se dedican, generan información de audiencias, misma que comercializan. Por ejemplo: aquellos comercios que tienen el registro de personas que han estado en aeropuertos en los últimos días; personas que visitaron sitios de autos; o quiénes estuvieron buscando vacaciones o vuelos recientemente. Toda esta data la ponen al alcance de empresas interesadas en esos perfiles particulares (también conocida como 3rd party data).
3. La data del punto uno que es utilizada por otra empresa: Es un convenio entre empresas; por ejemplo, una aseguradora de autos usa la data de un grupo de agencias automotrices, sobre todo de las personas que acaban de comprar un auto, o una aerolínea que usa la data de un sitio que vende boletos a un concierto e identifica a las personas que están en diferente ciudad del evento (comúnmente llamada 2nd party data).

Los consumidores/usuarios son seres cambiantes y complejos, por lo que las empresas tienen que recurrir a soluciones como el Big Data, a fin de conocerlos mejor y ofrecerles productos y servicios más relevantes. Lo que buscan las marcas es determinar quiénes son y cuáles son sus principales preferencias, con el propósito de adelantarse a sus peticiones. Aquí radica la trascendencia de herramientas inteligentes que contribuyen a la definición de estrategias del negocio.

**Estadisticas:**

**Previsión del valor de mercado del big data en el mundo entre 2016 y 2026 (en miles de millones de dólares)**

**Revistas:**

**Big Data y la Estadística oficial: retos**

**Articulos:**

La importancia del Big Data para las empresas

Cómo ayudan las herramientas Big Data a aumentar tu ventaja competitiva

Breve definición y utilidad de las aplicaciones de base de datos

¿Qué es Big Data Hadoop y para qué sirve?

Big Data vs técnicas de minería de datos

Bibliografia:

Big Data: ¿En qué consiste? Su importancia, desafíos y gobernabilidad

Big Data: Lo que las empresas esperaban

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