Hablemos de Big Data

En los últimos años, el término big data ha ocupado un lugar preponderante entre los “nuevos” conceptos vinculados al universo de las tecnologías de información y comunicación (TIC);  debido a la necesidad real de nuevos métodos de almacenamiento. Pero cuando hablamos de big data, ¿realmente entendemos de qué se trata?

Historia de big data

Si bien el concepto "big data" en sí mismo es relativamente joven, los orígenes de los grandes conjuntos de datos se remontan a las décadas del 60 y 70, cuando el mundo de los datos acababa de empezar con los primeros centros de datos y el desarrollo de las bases de datos relacionales. Enormes espacios físicos ocupaban volúmenes descomunales para almacenar lo que hoy podemos portar en un micro chip.
En 2005 aproximadamente, los procesos vinculados al uso de Internet comenzaron a  requerir una cantidad de datos inconmensurables, datos que generaban los usuarios, en aquel momento, a través de Facebook, YouTube y otros servicios online. Ese mismo año, se desarrollarían y comenzarían a ganar popularidad Hadoop - un marco de código abierto creado específicamente para almacenar y analizar grandes conjuntos de datos – y NoSQL.
Estos desarrollos a los que se sumaría Spark serían esenciales para el crecimiento del big data, pues estos hacían que el mismo resultase más fácil de usar, más práctico y más barato de almacenar. En los años siguientes, el volumen de big data se ha disparado. En la actualidad los usuarios continúan generando enormes cantidades de datos, pero ahora los humanos no son los únicos que lo hacen.
Con la llegada de Internet of Things (IoT), hay un mayor número de objetos y dispositivos conectados a Internet que generan datos sobre patrones de uso de los clientes y el rendimiento de los productos. La aparición del machine learning ha producido aún más datos.
Aunque el big data ha llegado lejos, su utilidad recién ha comenzado. Es aquí donde la cosa se pone interesante: el Cloud Computing ha ampliado aún más las posibilidades del big data y la nube ofrece una escalabilidad realmente flexible, donde los desarrolladores pueden simplemente incorporar clústeres ad hoc para probar un subconjunto de datos.
A ello podemos sumarle que las bases de datos orientadas a grafos son cada vez más importantes, gracias a su capacidad para mostrar enormes cantidades de datos de forma que la analítica sea rápida y completa.

Casos de uso de big data
Si ya vimos que la utilización del big data acompaña los procesos de transformación del mundo digital, ¿cuándo o en qué momentos conviene utilizarlo? El big data puede ayudarnos a abordar una extensa lista de actividades empresariales, desde la experiencia del cliente hasta la analítica.

A continuación, recopilamos algunas de ellas.

Desarrollo de productos 
Empresas de relevancia internacional como Netflix y Procter & Gamble usan big data para prever la demanda de los clientes. Construyen modelos predictivos para nuevos productos y servicios clasificando atributos clave de productos anteriores y actuales, y modelando la relación entre dichos atributos y el éxito comercial de las ofertas.

Para Procter & Gamble los datos y la analítica de grupos de interés, redes sociales, mercados de prueba y avances de salida en tiendas para planificar, producir y lanzar nuevos productos, es crucial.

Mantenimiento predictivo 
En los tiempos que corren hay algo que es determinante: saber lo que va a pasar, antes de que suceda. Los factores capaces de predecir fallos mecánicos pueden estar profundamente ocultos entre datos estructurados (año del equipo, marca o modelo de una máquina) o entre datos no estructurados que cubren millones de entradas de registros, datos de sensores, mensajes de error y temperaturas de motor. Al analizar estos indicadores de problemas potenciales antes de que estos se produzcan, las organizaciones cuentan con un recurso clave que les permitirá implantar el mantenimiento de una forma más rentable y optimizar el tiempo de servicio de componentes y equipos.

Experiencia del cliente 
No es una novedad. La carrera por conseguir clientes ha comenzado. Es necesario contar con una visión clara de la experiencia del cliente y gracias al big data es más posible que nunca.  Nos permite recopilar datos de redes sociales, registros de llamadas, visitas a páginas web u otras fuentes para mejorar la experiencia de interacción, así como maximizar el valor ofrecido. Pero... ¿Para qué disponer de esa información? Para la generación de ofertas personalizadas, reducción de las tasas de abandono de los clientes y gestión de las incidencias de manera proactiva.

Fraude y cumplimiento 
En el contexto que venimos analizando, existe un término que resume lo que toda empresa necesita: seguridad. Acá no hablamos de piratas informáticos deshonestos, nos referimos a equipos completos de expertos. Los fraudes están a la orden del día, por lo que los entornos de seguridad y requisitos de cumplimiento están en constante evolución. El big data nos ayuda a identificar patrones en los datos que pueden ser indicativos de fraude, al tiempo que concentra grandes volúmenes de información para agilizar la generación de informes normativos.

Machine learning 
El machine learning o aprendizaje automático es un tema candente en la actualidad. Y los datos, concretamente big data, son uno de los motivos de que así sea. Ahora, en lugar de programarse, las máquinas pueden aprender. Esto es posible gracias a la disponibilidad de big data para crear modelos de machine learning.


Eficiencia operativa 
Tantas veces subestimada, puede que la eficiencia operativa no sea siempre noticia, pero es el área en la que big data tiene un mayor impacto. En este rubro nos permite analizar y evaluar la producción, la opinión de los clientes, las devoluciones y otros factores que serán determinantes para reducir las situaciones de falta de stock y anticipar la demanda futura. Y aquí lo vemos, una vez más: El big data puede utilizarse para mejorar la toma de decisiones en función de la demanda de mercado en cada momento.

Impulse la innovación 
Analizando lo aprendido y resumiendo conceptos, el big data nos puede ayudarle a innovar mediante el estudio de las interdependencias entre seres humanos, instituciones, entidades y procesos. Además, nos lleva al terreno de crear y determinar nuevas formas de usar dicha información. Mejorar decisiones financieras y consideraciones de planificación, estudiar las tendencias y lo que desean los clientes para ofrecer nuevos productos y servicios, son sólo una punta del iceberg de lo que podemos lograr tras su utilización.