El volumen de datos en las empresas ha crecido de forma continua durante los últimos años. Por tanto, los datos se consideran el oro del siglo XXI. El procesamiento de estos datos es indispensable para la organización exitosa de los negocios del día a día, pero no tan trivial como puede parecer.
Nuevas herramientas y programas deberían resolver el problema. Además de la creciente cantidad de datos, también existen nuevas y potentes soluciones de TI que están destinadas a ayudar a analizar estos datos. Esto incluye nuevas tecnologías como el aprendizaje automático o la computación en cuadrícula.
Definición y explicación: ¿qué significa Big Data?
El término big data proviene del inglés y describe cantidades particularmente grandes de datos. Los datos se caracterizan principalmente por su tamaño, complejidad, ritmo rápido y la estructura fundamentalmente débil. Los expertos suelen hablar también de datos masivos, aunque la definición es idéntica. En el lenguaje normal, el término big data también se utiliza como término colectivo para una gran cantidad de tecnologías digitales.
Desde un punto de vista social, estos provocan una conmoción social y, desde un punto de vista técnico, crean una era de nuevas opciones de comunicación y procesamiento digitales. El término big data no es estático, pero está sujeto a cambios continuos. Como regla general, este término se utiliza para describir la tecnología
La definición de la terminología también permite una subdivisión en tres dimensiones diferentes:
- Variedad: describe la variedad de fuentes y tipos de datos.
- Volumen: cubre el volumen y el volumen de datos real.
- Velocidad: describe la velocidad a la que se generan y transfieren los volúmenes de datos.
Recientemente, la definición se ha complementado con los dos términos valor y validez. Estos representan el valor agregado que la empresa genera con estos datos, así como la calidad de los datos que se debe asegurar en la empresa.
¿Qué es Big Data Analytics?
En principio, Big Data es de especial importancia para Business Intelligence (BI). BI se ocupa del análisis de los datos recopilados. BI siempre utiliza enfoques sistemáticos y nuevas soluciones de software para evaluar grandes cantidades de datos. El software de big data se caracteriza por funcionalidades especiales que permiten el procesamiento paralelo de grandes cantidades de datos.
Las funciones básicas de dicho software son el procesamiento de grandes conjuntos de datos, la importación rápida de nuevos datos, la consulta y búsqueda rápidas de datos, el procesamiento paralelo de consultas y el análisis de diferentes tipos de información. Por lo tanto, el análisis de big data también representa una de las tendencias más importantes dentro de la industria del software de BI.
¿De dónde provienen los datos para big data?
Los datos necesarios para Big Data Analytics pueden provenir de varias fuentes. Las casas inteligentes, los vehículos conectados, los dispositivos portátiles, los relojes inteligentes, los teléfonos inteligentes, las tarjetas de clientes y muchos otros dispositivos y plataformas en red actúan como fuentes de datos. La tecnología también tiene en cuenta las áreas personales del usuario. Por esta razón, siempre existen conflictos entre los deseos de la industria y las autoridades y los derechos personales del individuo.
En particular, los participantes del mercado público desean evaluar los datos recopilados para obtener un conocimiento adicional y en profundidad. La anonimización de los datos ofrece una salida a este conflicto de intereses. Los operadores de motores de búsqueda y los proveedores de redes sociales en particular se consideran usuarios modelo para el análisis de datos.
Los datos recopilados
El uso del análisis de datos permite mejorar los procesos comerciales en casi todas las áreas funcionales de la empresa. Las optimizaciones en marketing, tecnología de la información y desarrollo tecnológico son particularmente notables. Con la ayuda de la recopilación de datos, los usuarios fuerzan el logro de objetivos previamente definidos.
Hasta el día de hoy, las diversas tecnologías se utilizan en numerosas industrias, por ejemplo, en investigación de mercado, medicina, servicios de inteligencia y administración. La atención se centra siempre en el uso eficiente y beneficioso de los datos recopilados. Por lo general, los datos se pueden usar para hacer pronósticos en áreas comerciales individuales y así anticipar tendencias futuras.
¿Cuáles son las ventajas de utilizar big data?
Los sistemas clásicos de bases de datos relacionales, en particular, tienen problemas para procesar grandes cantidades de datos por encima del promedio. En consecuencia, la evaluación de dichos datos entra dentro del alcance del software de big data. Aquí los proveedores confían en nuevos tipos de sistemas de análisis y almacenamiento de datos. Por regla general, estos acceden a numerosos procesadores y, por lo tanto, mejoran la velocidad del procesamiento de datos.
Esto tiene ventajas evidentes cuando se procesan muchos registros, así como cuando se procesan numerosas columnas dentro de un solo registro. La importación y exportación de grandes cantidades de datos también se puede realizar de forma más rápida y eficiente. Después de la importación, se puede acceder a todos los datos en tiempo real.
Además, las soluciones de software correspondientes se caracterizan por una baja latencia y tiempos de procesamiento, incluso para consultas complejas. Se pueden ejecutar varias consultas en paralelo sin una pérdida importante de rendimiento. En última instancia, se pueden examinar diferentes tipos de información, como números, imágenes o incluso textos, en busca de información relevante. Sin embargo, el desarrollo del software correspondiente aún está en pañales.
Ejemplos de áreas de aplicación para big data en empresas
En mercados en rápido movimiento como el actual, las ventajas competitivas son esenciales para construir una buena posición comercial. Aquí es donde entra en juego el análisis de datos. Al analizar grandes cantidades de datos, se pueden identificar tendencias y patrones en el mercado y así se pueden generar ventajas competitivas. Sin embargo, la realización de ahorros potenciales y la creación de nuevas áreas de negocio a veces se basan en los resultados de estas evaluaciones de datos.
Ejemplo 1: calificación crediticia en bancos
En particular, la concesión de préstamos se puede mejorar con la ayuda de big data. La solvencia de un gran número de clientes se puede evaluar en muy poco tiempo con la ayuda de un análisis de datos correspondiente. Los resultados de dicha puntuación de big data superan con creces las decisiones clásicas de solvencia en términos de objetividad y eficiencia.
Ejemplo 2: influir en el comportamiento de compra en el marketing directo
El marketing es un área de aplicación clásica para los análisis de big data. En marketing, sin embargo, se trata menos de los datos en sí mismos que del conocimiento que se puede extraer de los macrodatos. Se pueden tomar las decisiones correctas sobre esta base y se pueden implementar las medidas más rentables. La evaluación de los datos proporciona un conocimiento importante y fundamental sobre los clientes, quiénes son, qué quieren, dónde compran y obtienen información y cómo quieren ser contactados.
Con los resultados del análisis de big data, los expertos en marketing aprenden cómo se puede influir en la lealtad del cliente y cómo se pueden recuperar los clientes perdidos. Y este conocimiento, a su vez, permite un uso específico y eficaz del presupuesto de marketing.
Ejemplo 3: profilaxis de riesgos
Nuestro último ejemplo de aplicación para big data en empresas trata de la detección de fraudes, conocida como profilaxis de riesgos. Una y otra vez, los clientes utilizan estafas fraudulentas para robar un producto o servicio. Con la ayuda de amplios análisis de datos, se pueden identificar posibles irregularidades en una etapa temprana, que luego se pueden verificar más de cerca. Las transacciones no deseadas o incorrectas también se pueden identificar de esta manera con un mínimo esfuerzo.
¿Cuáles son los desafíos a la hora de elegir un software de big data?
En los últimos años en particular, la cantidad de datos disponibles ha aumentado continuamente, por lo que este problema no es completamente nuevo para las empresas. Más bien, el desafío para las empresas es implementar los requisitos autoimpuestos, a menudo crecientes, para el procesamiento y la evaluación de datos.
En los últimos años, el software de BI ha ganado una importancia estratégica cada vez mayor para las empresas. Esto, a su vez, generó un aumento no solo en el número de usuarios, sino también en sus expectativas con respecto a la actualidad y disponibilidad a corto plazo de los datos. Además, también aumentó la relevancia del rendimiento de las consultas de los respectivos sistemas.
En general, estos altos requisitos solo ilustran los desafíos del mundo empresarial. Las empresas que reaccionan rápidamente, en particular, pueden utilizar Big Data Analytics para obtener ventajas competitivas en un entorno empresarial altamente competitivo.
Críticas a las tecnologías de big data
Sin embargo, además de las ventajas indiscutibles, también hay algunas críticas relacionadas con el tema de los macrodatos. Numerosos representantes ven el capitalismo de vigilancia en el análisis de numerosos datos. Pero la protección de datos también es el foco de numerosas discusiones, ya que las empresas tienen la opción de poder siempre asignar los datos a un cliente.
De esta forma también se podría avanzar una desolidarización de las tarifas de los seguros, de modo que los usuarios de alto riesgo reciban una tarifa correspondiente. Además, algunos expertos critican la base inadecuada de las evaluaciones de datos. En consecuencia, la ruta técnica simple se elige a menudo sin tener en cuenta una muestra representativa.
Conclusión
El big data es una de las tecnologías futuras relevantes y ayuda a las empresas a generar ventajas competitivas de alta calidad. En este momento, la tecnología aún está en pañales. A la larga, sin embargo, habrá un gran avance. Debido a la creciente avalancha de datos, hacer frente a ellos es uno de los aspectos más importantes al diseñar soluciones digitales para el éxito empresarial. Solo un buen enfoque de big data con datos de una amplia variedad de fuentes proporciona a las empresas la visión general holística y al mismo tiempo detallada que tanto necesitan. Por tanto, el big data tendrá una influencia decisiva en la forma en que las empresas, las organizaciones y sus expertos en TI resuelven las tareas en el futuro.