Big data y analítica.

La analítica Big Data es el proceso de analizar fuentes de datos grandes y complejas para descubrir tendencias, patrones, comportamientos de los clientes y preferencias del mercado para comunicar mejores decisiones empresariales. La complejidad del análisis de macrodatos requiere varios métodos, incluyendo la analítica predictiva, Machine Learning, Streaming Analytics y técnicas como el análisis en la base de datos y los análisis de clústers.

Volumen: grandes cantidades de datos

Variedad: muchas formas diferentes de datos, no estructurados y estructurados

Velocidad: frecuencia de los datos entrantes

Veracidad: confiabilidad de los datos

Más allá del gran volumen de datos, la complejidad de los datos que se recopilan presenta desafíos en la disposición de la arquitectura de datos, la gestión, la integración y el análisis de datos. Pero las organizaciones que reúnen fuentes de datos no estructuradas, como contenido de redes sociales, vídeos o registros de operaciones con datos estructurados existentes, como transacciones, podrán agregar contexto y generar información nueva y, con frecuencia, más rica para obtener mejores resultados empresariales.

Además, otro componente de los macrodatos es la mayor velocidad con la que se generan los datos entrantes a partir de fuentes que proliferan, como sensores, dispositivos móviles, flujos de historial detallado y transacciones, lo que genera la necesidad de análisis en tiempo real. Las organizaciones que pueden capitalizar lo que está sucediendo en este momento para evitar fallas en los equipos, recomendar un artículo para la compra, identificar fraudes con tarjetas de crédito y más, se están convirtiendo rápidamente en el nuevo estándar de excelencia operativa en sus industrias potenciales.

Finalmente, Big Data se refiere al grado de exactitud, precisión y confiabilidad de los datos. Esto no quiere decir que todos los datos deban estar altamente curados y limpios, ya que el análisis de fuentes de datos no estructurados puede conducir a nuevos conocimientos. Pero es importante que los gestores de datos y los responsables de la toma de decisiones conozcan la calidad, precisión y confiabilidad de los datos utilizados para la generación de información junto con la toma de decisiones.

La evolución de la analítica Big Data

El auge de los datos estructurados y no estructurados conocidos como Big Data ha transformado radicalmente la función de la inteligencia de negocio (BI) al convertir los datos en acción y agregar valor al negocio. Si bien la analítica Big Data aumentó las oportunidades para descubrir información valiosa en toda la empresa, también presentó nuevos desafíos en la captura, el almacenamiento y el acceso a la información. En la era de la analítica Big Data, los desafíos de BI aumentaron debido a un crecimiento exponencial en el volumen de datos, la variedad de datos y la velocidad de acumulación y cambio de datos. Este cambio generó nuevas demandas importantes en el almacenamiento de datos y el software de análisis, lo que plantea nuevos desafíos para las empresas. Pero también crea grandes oportunidades para implementar la analítica Big Data para obtener una ventaja competitiva. Para darse cuenta de este valor, las organizaciones deberán invertir en la analítica Big Data para aumentar su capacidad de recopilar y almacenar Big Data, pero también para convertir esos datos en conocimientos para la empresa.