Big Data

Big Data

Para el correcto análisis y gestión de Big Data en la empresa hemos  desarrollado la plataforma Theygoo

Big Data Analytics: es el proceso de analizar grandes cantidades de datos en tiempo real para descubrir patrones ocultos, correlaciónales, para convertirlos en información útil y que así las empresas tomen mejores decisiones que permitan incrementar la rentabilidad de su negocio.

Los programas que utilizamos son Spark, Hadoop, los llamados NoSQL y los almacenes de datos MPP (Procesos Masivamente Paralelos)

Hadoop es un software de código abierto que permite el almacenamiento y distribución de ficheros con terabytes y petabytes de enormes dimensiones en los que la información no necesita estar estructurada. Es escalable, permite seleccionar los datos susceptibles a los análisis, es tolerante a fallos e impide pérdidas de información, tiene menor coste por terabyte y brinda la posibilidad de análisis paralelos complejos.

Pero ... ¿Qué es Big Data?

Es una definición utilizada en tecnología para referirse a la información o grupo de datos que por su elevado volumen, diversidad y complejidad no pueden ser almacenados ni visualizados con herramientas tradicionales. Las dimensiones de estos datos obligan a las empresas a buscar soluciones tecnológicas para gestionarlos, pues un buen manejo del Big Data puede representar nuevos métodos para la toma de decisiones y oportunidades de negocio. El reto consiste en saber distinguir lo válido de lo superfluo y sacar provecho de ello.

El Big Data es: "una nueva generación de tecnologías y arquitecturas diseñadas para extraer valor económico de grandes volúmenes de datos heterogéneos habilitando una captura, identificación y/o análisis a alta velocidad".

Sin duda, se trata de una tendencia tecnológica emergente con una enorme y potente capacidad transformadora dentro de las empresas.

Conceptos clave asociados al Big Data

Volumen: El tamaño de la información.

Velocidad: Incluye tanto la media de velocidad en la que llegan los datos como el tiempo en el que se debe actuar.

Variedad: Se refiere a la heterogeneidad de los datos, su representación y su semántica. Puede ser estructurada o no estructurada.

Privacidad: Las empresas deben tener procesos estrictos para su utilización. La protección de datos debe ser una prioridad.

Veracidad: Tiene que ver con la precisión y la confianza de los datos que se manejan.

Complejidad: Tiene que ver con transformar datos operativos en grandes plataformas de Big Data y la dificultad que implica gestionarlos en cualquier momento y desde cualquier lugar, La información puede ser estructurada (bases de datos, transacciones, claves, columnas, registros) o no estructurada (correos electrónicos, informes, hojas de cálculo).

¿De donde vienen esos Datos?

La información relativa al Big Data tiene varias fuentes:

Generados por las personas: a través de mensajes de texto, videos, notas de voz.

Transacción de Big Data: registros de facturación y de llamadas telefónicas.

Redes sociales y web: correos electrónicos, redes sociales, blogs y contenidos de las paginas web.

Machine to machine (M2M): son las tecnologías que comparten datos con dispositivos,: medidores de temperatura, de altura, presión, química, etc que transforman información en valores, mapas de calor, equipos wifi, etc.

Biométrica: los datos biométricos usados en el mundo de la seguridad e inteligencia.

Objetivos, ventajas y posibilidades

Con tanta información disponible en Internet, en los puntos de venta, etc. Las empresas tienen que ser capaces de determinar cuándo habla su cliente y poder recoger, procesar, asimilar y gestionar esa información. Debe preguntarse ¿Qué nos están diciendo los datos? ¿Como los puedo usar para obtener beneficio?.

El valor de los datos se desvela cuando se pueden relacionar con otros y se pueden generar información nueva, poderosa y que proporcione nuevas oportunidades.

El Big Data, calificado por los expertos como uno de los motores de la empresa digital, permite crear servicios basados en el manejo de datos, la reducción de costes y de tiempo empleado, el incremento de la productividad, un mejor posicionamiento con respecto a la competencia y valor diferencial.

No sólo se trata de diseñar nuevas y enormes bases de datos, implica sacar mejor rendimiento a la información que se tiene. La información que proporciona el Big Data ayuda a las empresas a conocer el patron de comportamiento de los clientes y del mercado, por lo que se recomienda que los gerentes diseñen planes de aplicación de Big Data.

El aprovechamiento de Big Data puede servir para apoyar las campañas y estrategias de marketing, facilitar los procedimientos de control de calidad, ayudar en la auditoria, mejorar el servicio al cliente y el cumplimiento de normativas, gestionar mejor el riesgo, etc.

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