Big Data for dummies
Data, data, data. Este es el nuevo mantra de los titanes de la tecnología hoy en día. El término Big Data existe desde hace algún tiempo, pero todavía hay mucha confusión sobre lo que realmente significa. En realidad, el concepto está evolucionando y siendo reconsiderado continuamente, ya que sigue siendo la fuerza motriz detrás de muchas oleadas de transformación digital que están en curso, incluyendo la inteligencia artificial, el data science y el IoT. Pero, ¿qué es exactamente Big Data y cómo está cambiando nuestro mundo?
Soy principiante, cuéntame que puñetas es eso del Big Data
De forma sencilla: el big data no es una tecnología única, sino una combinación de tecnologías antiguas y nuevas, que sirve para obtener grandes cantidades de información procesable.
Por lo tanto, el Big Data es la capacidad de gestionar un gran volumen de datos dispares, a la velocidad adecuada y dentro del marco de tiempo adecuado para permitir el análisis y la reacción en tiempo real.
Actualmente, cada dos días creamos tantos datos como lo hicimos desde el principio de los tiempos hasta el año 2000. Así es, cada dos días. Y la cantidad de datos que estamos creando continúa aumentando rápidamente; para el 2020, la cantidad de información digital disponible habrá crecido de alrededor de 5 zettabytes en la actualidad a 50 zettabytes.
Hoy en día, casi todas nuestras acciones dejan un rastro digital. Generamos datos cada vez que estamos en línea, cuando encendemos el GPS, cuando subimos una foto a Instagram o compramos en Amazon. Se podría decir que dejamos huellas digitales con todo lo que hacemos que implica una acción digital, que es casi todo. Además, la cantidad de datos generados por las máquinas también está creciendo rápidamente. Los datos se generan y comparten cuando nuestros dispositivos domésticos inteligentes se comunican entre sí, y las máquinas industriales en plantas y fábricas de todo el mundo están cada vez más equipadas con sensores que recogen y transmiten datos.
¿Qué tiene de especial el Big Data?
Su propia definición es especial, ¿o no es increíble poder hacer algo provechoso con una masa homogénea de datos aparentemente inútiles? Pero no nos referimos a eso, sino a las 4Vs que lo conforman:
- Volumen
Se refiere a la cantidad de datos, que ya sabemos que es inmensa, que hay que analizar. Cuantos más se consigan, mejor y más exacta información se podrá sacar.
- Variedad
Hace referencia a los diversos tipos de datos disponibles. La clasificación más básica de estos serían los datos estructurados (nombres, fechas…), los semi-estructurados (software, hojas de cálculo, informes…) y los no-estructurados (imágenes, vídeos, comentarios, likes en redes…).
- Velocidad
Es el ritmo al que se reciben los datos y al que se aplica alguna acción. Como hemos mencionado, el mundo cambia sin parar y los datos no cesan de formarse y variar, por eso es importante crear una base de datos sólida que aguante el incremento exponencial de los datos.
- Veracidad
Que los datos sean verdaderos y se ajusten lo máximo posible con la realidad. Está muy bien recibir información, pero que sea real con los hechos es importante, sino podríamos dirigir los esfuerzos hacia algo falso.
¿Cómo se usa el Big Data?
El Big Data está revolucionando todas las industrias. Ahora, las empresas pueden predecir con precisión qué segmentos específicos de clientes querrán comprar, y cuándo, en un grado increíblemente preciso. Incluso fuera del negocio, los proyectos de Big Data ya están ayudando a cambiar nuestro mundo de varias maneras, como por ejemplo:
- Mejora de la atención sanitaria: la medicina basada en datos implica el análisis de un gran número de historiales clínicos e imágenes en busca de patrones que puedan ayudar a detectar enfermedades de forma precoz y desarrollar nuevos medicamentos.
- Predicción y respuesta a desastres naturales y provocados por el hombre: los datos de los sensores pueden ser analizados para predecir dónde es probable que ocurran los terremotos, y los patrones de comportamiento humano dan pistas que ayudan a las organizaciones a ayudar a los sobrevivientes. El Big Data también se utiliza para monitorear y salvaguardar el flujo de refugiados fuera de las zonas de guerra en todo el mundo.
- Prevención de la delincuencia: las fuerzas policiales están adoptando cada vez más estrategias basadas en datos, basadas en su propia inteligencia y en conjuntos de datos públicos, con el fin de desplegar los recursos de forma más eficaz y actuar como elemento disuasorio cuando sea necesario.
Preocupaciones del Big Data
El Big Data nos ofrece perspectivas y oportunidades sin precedentes, pero también nos plantea preocupaciones y preguntas que deben ser abordadas:
- La privacidad de los datos: los datos que generamos ahora contienen mucha información personal (desde hábito de consumo hasta el historial del navegador) que tenemos derecho a mantener privada ¿Dónde está el equilibrio entre la cantidad de datos personales que divulgamos y la conveniencia que ofrecen las aplicaciones y servicios potenciados por el Big Data?
- La seguridad de los datos: incluso si decidimos que estamos contentos de que alguien tenga nuestros datos para un propósito en particular, ¿podemos confiar en que los mantendrá a salvo?
- La discriminación de los datos: cuando se conozca todo, ¿será aceptable discriminar a las personas sobre la base de los datos que tenemos sobre sus vidas? Ya utilizamos el scoring de crédito para decidir quién puede pedir dinero prestado, y el seguro se basa en gran medida en los datos. Podemos esperar que se nos analice y evalúe con mayor detalle, y hay que tener cuidado de que esto no se haga de una manera discriminatoria para aquellos que no tienen tanto acceso a la información.
Enfrentarse a estos retos es una parte importante de Big Data, y deben ser abordados tanto por las organizaciones que desean aprovechar los datos, como por lo usuarixs que los generan.
Y a mi startup, ¿para qué le sirve el Big Data?
El uso del Big Data ya no es privilegio de las grandes corporaciones internacionales. Debido a la democratización del mercado y al creciente número de empresas que son capaces de proporcionar servicios asequibles de análisis de Big Data y Machine Learning, las startups ahora pueden estar basadas en datos desde el principio.
Además de una utilización óptima de recursos y movimientos de marketing eficientes, el uso del Big Data te permite detectar y aprovechar los rápidos cambios en la situación del mercado, conocer en profundidad a tus clientes y consumidores, incluso saber más de tu competencia.
