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Big Data

Qué es y por qué es importante

Big data es un término que describe el gran volumen de datos – estructurados y no estructurados – que inundan una empresa todos los días. Pero no es la cantidad de datos lo importante. Lo que importa es lo que las organizaciones hacen con los datos. El big data puede ser analizado para obtener insights que conlleven a mejores decisiones y acciones de negocios estratégicas.

Historia del big data y consideraciones actuales

Aunque el término “big data” es relativamente nuevo, la acción de recopilar y almacenar grandes cantidades de información para su posterior análisis se viene realizando desde hace muchos años. El concepto cobró impulso a principios de la década del 2000 cuando el analista de la industria Doug Laney articuló la definición ahora muy popular del big data como las tres Vs:

Volumen. Las organizaciones recopilan datos de diversas fuentes, incluyendo transacciones comerciales, medios sociales e información de sensores o que se transmite de una máquina a otra. En el pasado, almacenarlos habría sido un problema – pero nuevas tecnologías (como Hadoop) han aligerado la tarea.

Velocidad. Los datos se transmiten a una velocidad sin precedentes y se deben distribuir de manera oportuna. Etiquetas FID, sensores y la medición inteligente crean la necesidad de distribuir torrentes de datos casi en tiempo real.

Variedad. Los datos vienen en toda clase de formatos – desde datos numéricos estructurados en bases de datos tradicionales hasta documentos de texto no estructurados, correo electrónico, video, audio, datos de teletipo bursátil y transacciones financieras.

En SAS, consideramos otras dos dimensiones cuando se trata del big data:

Variedad. Además de las velocidades y variedades de datos cada vez mayores, los flujos de datos pueden ser muy inconsistentes con picos periódicos. ¿Es alguna tendencia en medios sociales? Las cargas de datos máximas diarias, de temporada y desencadenadas por eventos pueden ser difíciles de controlar. Y más aún con datos no estructurados.

Complejidad. Los datos de la actualidad provienen de múltiples fuentes, lo que hace difícil vincular, empatar, depurar y transformar datos entre diferentes sistemas. Sin embargo, es necesario conectar y correlacionar relaciones, jerarquías y múltiples vínculos de datos o sus datos se pueden salir de control en un segundo.

Gran potencial del big data

La cantidad de datos que se crean y almacenan a nivel global es casi inconcebible, y continúa en aumento. Eso quiere decir que hay aún mayor potencial de obtener insights clave de información de negocios – aunque sólo se analice en realidad un pequeño porcentaje de los datos. ¿Qué significa eso para las empresas? ¿Cómo pueden hacer un mejor uso de la información cruda que reciben las organizaciones cada día?

¿Por qué es importante el big data?

La importancia del big data no gira en torno a cuántos datos tiene usted, sino qué hace con ellos. Puede tomar datos de cualquier fuente y analizarlos para hallar respuestas que hagan posibles 1) reducciones de costos, 2) reducciones de tiempo, 3) desarrollo de nuevos productos y soluciones optimizadas, y 4) toma de decisiones inteligente. Cuando se combina el big data con analítica poderosa, se pueden realizar tareas relacionadas con negocios, tales como:

  • Determinar las causas de origen de fallos, problemas y defectos casi en tiempo real.
  • Generar cupones en el punto de venta basados en los hábitos de compra del cliente.
  • Recalcular portafolios de riesgo completos en minutos.
  • Detectar conducta fraudulenta antes de que afecte a su organización.

Big data en el mundo actual

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¿Quién utiliza el big data?

El big data afecta a las organizaciones de prácticamente todas las industrias. Vea cómo cada industria se puede beneficiar con esta gran cantidad de información.

Bancos

Con grandes cantidades de información proveniente de fuentes incontables, los bancos enfrentan la labor de hallar formas nuevas e innovadoras de manipular el big data. Aunque es importante entender a los clientes y elevar su nivel de satisfacción, es igualmente importante minimizar el riesgo y el fraude y al mismo tiempo mantener el cumplimiento de las regulaciones. El big data genera grandes insights, pero también requiere que las instituciones financieras se mantengan un paso adelante en el juego con analítica avanzada.

Educación

Los educadores equipados con insights basados en datos pueden producir un impacto importante en los sistemas escolares, en los estudiantes y en los currículos. Mediante el análisis del big data, pueden identificar estudiantes en riesgo, asegurarse de que los estudiantes tengan un progreso adecuado y pueden implementar un mejor sistema para la evaluación y soporte de maestros y directores.

Gobierno

Cuando las dependencias de gobierno pueden aprovechar y aplicar la analítica al big data, ganan terreno importante cuando se trata de gestionar servicios públicos, operar dependencias, solucionar las congestiones de tráfico o prevenir la actividad criminal. Pero aunque hay muchas ventajas de usar el big data, los gobiernos deben hacer frente también a aspectos de transparencia y privacidad.

Atención a la salud

Registros de pacientes. Planes de tratamiento. Información de prescripciones. Cuando se trata de la atención a la salud, todo se necesita hacer con rapidez y precisión – y, en algunos casos, con la transparencia suficiente para satisfacer estrictas regulaciones de la industria. Cuando el big data se utiliza de manera eficiente, los proveedores de atención a la salud pueden descubrir insights ocultos que mejoran la atención a los pacientes.

Manufactura

Equipados con insights que el big data puede proveer, los fabricantes pueden elevar la calidad y la producción y al mismo tiempo minimizar el desperdicio – procesos que son clave en el mercado altamente competitivo de la actualidad. Cada vez más fabricantes trabajan en una cultura basada en la analítica, lo que significa que pueden resolver problemas en menos tiempo y tomar decisiones de negocios más ágiles.

Retail

La generación de relaciones con clientes es fundamental para la industria minorista – y la mejor forma de lograrlo es a través de la gestión del big data. Los minoristas necesitan conocer la mejor manera de vender sus productos a sus clientes, la forma más eficiente de procesar transacciones y la forma más estratégica de recuperar clientes que se han perdido. El big data se mantiene en el corazón de todas esas cosas.

Big data en acción: UPS

Como compañía con muchas partes y piezas constantemente en movimiento, UPS almacena una gran cantidad de datos – muchos de los cuales provienen de sensores en sus vehículos. Esos datos no sólo monitorean el desempeño diario, sino que también impulsaron un rediseño importante de las estructuras de las rutas que siguen los conductores de UPS. La iniciativa se denominó ORION (On-Road Integration Optimization and Navigation), y fue probablemente el mayor proyecto de investigación de operaciones del mundo. Éste se apoya mayormente en datos de mapas en línea para reconfigurar las recolecciones y entregas de un conductor en tiempo real.

El proyecto generó ahorros más de 8.4 millones de galones de combustible tras recortar 85 millones de millas de las rutas diarias. UPS calcula que ahorrar tan sólo una milla diaria por conductor ahorra a la compañía $30 millones de dólares, de modo que los ahorros globales son sustanciales.

 Es importante recordar que el valor principal del big data proviene no de los datos en su forma cruda, sino de su procesamiento y análisis y de los insights, productos y servicios que emanan del análisis. Los cambios radicales en tecnologías y métodos de gestión del big data necesitan ir acompañados de cambios similarmente dramáticos en la forma en que los datos dan soporte a decisiones y a la innovación en productos/servicios.
Thomas H. Davenport en  Big Data in Big Companies
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Cómo funciona

Antes de descubrir cómo puede funcionar el big data para su negocio, primero debe entender de dónde proviene. Las fuentes del big data suelen situarse en una de tres categorías:

Datos de streaming

Esta categoría incluye datos que llegan a sus sistemas de TI de una red de dispositivos conectados. Puede analizar estos datos conforme van llegando y tomar decisiones sobre qué datos conservar, cuáles no conservar y cuáles requieren un análisis más a fondo.

Datos de medios sociales

Los datos de interacciones sociales son un conjunto de información cada vez más atractivo, en particular para las funciones de marketing, ventas y soporte. A menudo se encuentran en formas no estructuradas o semiestructuradas, de modo que presentan un reto único cuando se trata de consumo y análisis.

Fuentes públicamente disponibles

Hay disponibles cantidades masivas de datos a través de fuentes de datos abiertas como el portal data.gov del gobierno de Estados Unidos, CIA World Factbook o el Open Data Portal de la Unión Europea.

Después de identificar todas las fuentes potenciales de datos, considere las decisiones que necesitará tomar una vez que comience a sacar provecho de la información. Éstas incluyen:

Cómo almacenarlos y gestionarlos

Aunque el almacenaje habría sido un problema hace algunos años, ahora existen opciones económicas para almacenar datos, si ésa es la mejor estrategia para su negocio.

Qué tantos analizar

Algunas organizaciones no excluyen datos de sus análisis, lo cual es posible con tecnologías de alto desempeño de la actualidad como la computación en red distribuida o la analítica en memoria. Otro enfoque consiste en determinar desde un principio qué datos son relevantes antes de analizarlos.

Cómo utilizar los insights que usted descubre

Cuantos más conocimientos tenga, mayor confianza tendrá al tomar decisiones de negocios. La decisión inteligente es contar con una estrategia cuando tenga abundancia de información en mano.

El paso final para lograr que el big data trabaje para su empresa consiste en investigar las tecnologías que le ayudarán a sacar el mayor provecho del big data y del análisis del mismo. Considere:

  • Espacio de almacenaje abundante y económico.
  • Procesadores más rápidos.
  • Plataformas distribuidas de big data de fuente abierta asequibles, como Hadoop.
  • Procesamiento paralelo, agrupación en clústeres, MPP, virtualización, grandes entornos de red, alta conectividad y resultados sólidos.
  • Computación en la nube y otras disposiciones flexibles de distribución de recursos.

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