Por definición, los macrodatos,12 también llamados datos masivos, inteligencia de datos, datos a gran escala (del inglés big data) es un término que hace referencia a conjuntos de datos tan grandes y complejos que precisan de aplicaciones informáticas no tradicionales de procesamiento de datos para tratarlos adecuadamente. Si bien a día de hoy, el tamaño utilizado para definir la cantidad de datos para determinar si un volumen de datos es considerado big data, no está definido, y va variando desde 30 a 50 Terabytes a varios Petabytes, si lo está por su naturaleza no estructurada y por la complejidad de los mismos. Este tipo de datos suele ser generado por las tecnologías modernas. como los web logs, la identificación por radiofrecuencia (RFID), los sensores incorporados en dispositivos, la maquinaria, los vehículos, las búsquedas en Internet, las redes sociales como X, Instagram, computadoras portátiles, teléfonos inteligentes, dispositivos GPS y registros de centros de llamadas y en una gran mayoría de los casos debemos de combinarlos con los datos estructurados convencionales, normalmente de bases de datos relacionales tradicionales en las que se basan nuestros CRM's o ERP's. ¿Pero por que es tan importante el big data y el tratamiento de datos en general? Porque el análisis de datos es capaz de dar respuesta a preguntas que muchos de vosotros aún no os habíais formulado. Dicho de otra manera, esa gran cantidad de datos o esos datos tan complejos, pueden ser modelados y probados de muchas maneras, arrojando resultados que permitirán identificar los problemas de una forma más comprensible, así como identificar otros problemas de los que no éramos conscientes. Y eso se traduce en:¿Suena bien verdad?, pero antes de llegar a la explotación de datos tenemos que tener en cuenta una serie de pasos. Para que se procesen y gestionen tus datos, podríamos decir que hay cuatro etapas clave que siempre se llevan a cabo en el análisis independientemente del volumen de los datos:
- Reducción de costes.
- Mejor toma de decisiones.
- Posibilitan una retroalimentación inmediata
- Identificación de nuevos productos y servicios.
- Versatilidad de aplicación
Obtención de datos
Ya hemos hablado del origen, es muy variado y dependerá de la tu negocio la elección de la fuente de los mismos. También hay otra cosa que tener en cuenta: el lugar en el que se almacenan, que en algunas ocasiones significa tener más de un servidor a disposición, ya sea físico o en la nube.Proceso de datos
Necesitamos imperiosamente organizar la información recolectada, ya que es tan costosos tener los datos y no explotarlos como tenerlos y no saber que los tenemos y para que su análisis pueda ser más eficiente. Aquí os facilitaremos las herramientas que más se adecuen a ti, ya que intentar procesar los datos mientras siguen llegando se convierte en un reto más allá de las posibilidades humanas.Limpieza de datos
Para garantizar que se cuenta con datos valiosos es necesario clasificarlos, etiquetarlos y jerarquizarlos de acuerdo con las necesidades tus necesidades. De esta manera, se vuelve más sencilla la decisión de eliminar, lo que impide que se duplique o se tome toda la información que viene de fuentes dudosas.Análisis de datos
Y llegamos al punto álgido, al último paso de nuestra receta, existen diferentes maneras de analizar el big data con herramientas tecnológicas y es aquí donde nuestra experiencia entre en juego seleccionando la más adecuada para tus datos y objetivos, algunos ejemplos son:Y ahora una última pregunta: ¿Cómo de complicados o extensos son los datos de tú organización? ¿Los analizamos?
- Machine learning: gracias a la implementación de inteligencia artificial que aprende a analizar y procesar datos según tus necesidades es posible crear modelos personalizados que responden a objetivos específicos. De esta forma, las máquinas mejoran su funcionamiento con los datos generados por ellas mismas.
- Minería de datos: busca patrones o relaciones entre la información almacenada en grandes conjuntos de datos para crear grupos, haciendo más sencilla su consulta. Recordemos que uno de los retos del big data es la falta de relación de los datos.
- Analíticas predictivas: con el uso de tu histórico de datos, se hacen predicciones de comportamientos que muestran posibles riesgos u oportunidades futuras.
- Minería de textos: para analizar los datos que hay en sitios web, libros electrónicos, comentarios de blog, publicaciones en redes sociales, archivos PDF, mensajes de WhastApp y otros en los que predomina el texto.