En las empresas, el big data ayuda a tomar decisiones, como la mejora de un sistema o servicio. Pero hacerlo con éxito depende de saber transformar y utilizar la información de manera correcta.
El big data puede ayudar a abordar diferentes problemáticas, desde temas relacionados con la experiencia del cliente hasta casos de analítica de los sistemas. Foto de Markus Spiske en Pexels.
POR MIGUEL ÁNGEL MONSIVÁIS BARRÓN / BACKEND SOFTWARE ENGINEER II EN HTECH
El big data es una herramienta que permite resolver múltiples problemas que aquejan a las empresas, desde temas relacionados con la experiencia del cliente, hasta casos de analítica de los sistemas.
Pero antes de adentrarnos en sus beneficios hay que preguntarnos: ¿por qué el almacenamiento de datos es importante? Y para resolver esta incógnita debemos hablar de la relevancia del almacenamiento de la información y cómo el big data (macrodatos) ha tomado relevancia en los últimos años.
Como concepto, al referirnos a big data hacemos alusión a los altos volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados, los cuales están en constante crecimiento.
Para dimensionar las cosas, hay que mencionar que en agosto de 2022 había aproximadamente 7,000 millones de dispositivos compartiendo información por internet. De acuerdo con el Centro de Coordinación de Ciberseguridad del Sector Salud de Estados Unidos, esta cifra superará los 20,000 millones en 2025.
Evidentemente, el uso de big data se encarga de analizar este mar de datos.
El big data es muy complejo debido a su diversidad. Esto ha generado la necesidad de crear sistemas capaces de procesar sus diferentes estructuras y semánticas. Para todas estas tareas se utilizan bases de datos NoSQL (no relacionales), especializadas en almacenar información sin depender de un modelo estricto para ello.
A la hora de analizar y procesar información se pueden generalizar dos vertientes: datos operativos y datos analíticos.
• Los sistemas operativos gestionan grandes lotes de datos a través de múltiples servidores e incluyen entradas, como inventarios y datos de clientes o compras.
• Los sistemas analíticos son más sofisticados, pues tienen la capacidad de procesar análisis de datos complejos y de proporcionar información para la toma de decisiones.
Por ejemplo, cada que entramos en una página web estamos facilitando una serie de datos sobre nuestra actividad online. Esta información puede ayudar a resolver enigmas sobre comportamientos específicos de los usuarios, así como tendencias de los mismos, para así mandar publicidades en ciertas horas del día o invitar a más usuarios a un sitio web.
El big data puede ayudar a abordar diferentes problemáticas, desde temas relacionados con la experiencia del cliente hasta casos de analítica de los sistemas.
A continuación, se mencionan algunas:
• Desarrollo de productos bajo demanda. En estos casos ayuda a detectar la demanda de los usuarios a través de análisis de minutos, horas o lapsos de tiempo en general en donde los usuarios requieren de algún producto o servicios.
• Mantenimiento predictivo. Es un análisis de factores que ayuda a predecir errores o fallos de sistemas que pueden estar ocultos.
• Aprendizaje automático. Es una rama de la inteligencia artificial capaz de: identificar una inmensa cantidad de información, reconocer patrones continuamente en ella, lleva a cabo predicciones y realizar ajustes sin una programación específica previa.
• Fraude. A través de la cantidad de información de los usuarios se pueden generar reglas y métricas capaces de detectar estafas.
En conclusión, contar con grandes cantidades de información ayuda a tomar acciones como la mejora de un sistema o servicio, la transformación de la información de manera correcta y su utilización dependiendo de las necesidades de la empresa, así como del objetivo de la misma para poder sacar el máximo provecho de ella.