Qué es Big Data: características, tipos, beneficios y ejemplos

Últimamente, el término 'Big Data' ha estado en el centro de atención, pero no mucha gente sabe qué es Big Data. Las empresas, las instituciones gubernamentales, los HCP (proveedores de atención médica) y las instituciones financieras y académicas están aprovechando el poder de Big Data para mejorar las perspectivas comerciales junto con una mejor experiencia del cliente.

¡ IBM sostiene que las empresas de todo el mundo generan casi 2,5 quintillones de bytes de datos al día! Casi el 90% de los datos globales se han producido solo en los últimos 2 años.
Entonces, sabemos con certeza que Big Data ha penetrado en casi todas las industrias hoy en día y es una fuerza impulsora dominante detrás del éxito de las empresas y organizaciones en todo el mundo. Pero, llegados a este punto, es importante saber ¿qué es el big data? Hablemos de big data, características de big data, tipos de big data y mucho más.

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¿Qué es Big Data? Definición de Gartner

Según Gartner , la definición de Big Data:

Los "grandes datos" son activos de información de gran volumen, velocidad y variedad que exigen formas rentables e innovadoras de procesamiento de información para mejorar la comprensión y la toma de decisiones".

Esta definición responde claramente a la pregunta "¿Qué es Big Data?" Pregunta: Big Data se refiere a conjuntos de datos grandes y complejos que deben procesarse y analizarse para descubrir información valiosa que puede beneficiar a las empresas y organizaciones.

Sin embargo, existen ciertos principios básicos de Big Data que harán que sea aún más simple responder qué es Big Data:

• Se refiere a una cantidad masiva de datos que sigue creciendo exponencialmente con el tiempo.
• Es tan voluminoso que no puede procesarse ni analizarse mediante técnicas convencionales de procesamiento de datos.
• Incluye minería de datos, almacenamiento de datos, análisis de datos, intercambio de datos y visualización de datos.
• El término es integral e incluye datos, marcos de datos, junto con las herramientas y técnicas utilizadas para procesar y analizar los datos.

Tipos de grandes datos

Ahora que estamos al tanto de lo que es Big Data, echemos un vistazo a los tipos de Big Data:

Estructurado

Estructurado es uno de los tipos de grandes datos y Por datos estructurados, nos referimos a datos que pueden procesarse, almacenarse y recuperarse en un formato fijo. Se refiere a información altamente organizada que se puede almacenar y acceder fácilmente y sin problemas desde una base de datos mediante algoritmos de motores de búsqueda simples. Por ejemplo, la tabla de empleados en la base de datos de una empresa se estructurará de forma que los detalles de los empleados, sus puestos de trabajo, sus salarios, etc., estén presentes de manera organizada.

no estructurado

Los datos no estructurados se refieren a los datos que carecen de cualquier forma o estructura específica. Esto hace que sea muy difícil y lento procesar y analizar datos no estructurados. El correo electrónico es un ejemplo de datos no estructurados. Estructurados y no estructurados son dos tipos importantes de big data.

semiestructurado

Semi estructurado es el tercer tipo de big data. Los datos semiestructurados pertenecen a los datos que contienen los dos formatos mencionados anteriormente, es decir, datos estructurados y no estructurados. Para ser precisos, se refiere a los datos que, aunque no han sido clasificados en un repositorio particular (base de datos), contienen información vital o etiquetas que segregan elementos individuales dentro de los datos. Así llegamos al final de los tipos de datos. Discutamos las características de los datos.

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Características de los grandes datos

En 2001, el analista de Gartner Doug Laney enumeró las 3 'V' de Big Data: variedad, velocidad y volumen. Analicemos las características de los grandes datos.
Estas características, por sí solas, son suficientes para saber qué es el big data. Veámoslos en profundidad:

1) Variedad

Variedad de Big Data se refiere a datos estructurados, no estructurados y semiestructurados que se recopilan de múltiples fuentes. Mientras que en el pasado, los datos solo se podían recopilar de hojas de cálculo y bases de datos, hoy en día los datos vienen en una variedad de formas, como correos electrónicos, archivos PDF, fotos, videos, audios, publicaciones SM y mucho más. La variedad es una de las características importantes de los grandes datos.

2) Velocidad

La velocidad se refiere esencialmente a la velocidad a la que se crean los datos en tiempo real. En una perspectiva más amplia, comprende la tasa de cambio, la vinculación de conjuntos de datos entrantes a diferentes velocidades y ráfagas de actividad.

3) Volumen

El volumen es una de las características del big data. Ya sabemos que Big Data indica enormes "volúmenes" de datos que se generan a diario a partir de diversas fuentes, como plataformas de redes sociales, procesos comerciales, máquinas, redes, interacciones humanas, etc. Una cantidad tan grande de datos se almacenan en almacenes de datos. Así llega al final de las características de los grandes datos.
Roles y salarios de Big Data en la industria financiera

Ventajas de Big Data (Características)

• Una de las mayores ventajas de Big Data es el análisis predictivo. Las herramientas de análisis de Big Data pueden predecir los resultados con precisión, lo que permite a las empresas y organizaciones tomar mejores decisiones, al mismo tiempo que optimizan sus eficiencias operativas y reducen los riesgos.
• Al aprovechar los datos de las plataformas de redes sociales utilizando herramientas de análisis de Big Data, las empresas de todo el mundo están optimizando sus estrategias de marketing digital para mejorar la experiencia general del consumidor. Big Data proporciona información sobre los puntos débiles de los clientes y permite a las empresas mejorar sus productos y servicios.
• Al ser preciso, Big Data combina datos relevantes de múltiples fuentes para producir información altamente procesable. Casi el 43 % de las empresas carecen de las herramientas necesarias para filtrar datos irrelevantes, lo que eventualmente les cuesta millones de dólares para extraer datos útiles de la mayor parte. Las herramientas de Big Data pueden ayudar a reducir esto, ahorrándole tiempo y dinero.
• El análisis de Big Data podría ayudar a las empresas a generar más oportunidades de venta, lo que naturalmente significaría un aumento en los ingresos. Las empresas están utilizando herramientas de análisis de Big Data para comprender qué tan bien les está yendo a sus productos/servicios en el mercado y cómo los clientes les están respondiendo. Así, pueden entender mejor dónde invertir su tiempo y dinero.
• Con los conocimientos de Big Data, siempre puede estar un paso por delante de sus competidores. Puede examinar el mercado para saber qué tipo de promociones y ofertas ofrecen sus rivales, y luego puede presentar mejores ofertas para sus clientes. Además, los conocimientos de Big Data le permiten aprender el comportamiento del cliente para comprender las tendencias del cliente y brindarles una experiencia altamente 'personalizada'.

¿Quién está usando Big Data? 5 Aplicaciones

Las personas que están usando Big Data saben mejor qué es Big Data. Veamos algunas de estas industrias:

1) Salud

Big Data ya ha comenzado a crear una gran diferencia en el sector de la salud. Con la ayuda del análisis predictivo, los profesionales médicos y los HCP ahora pueden brindar servicios de atención médica personalizados a pacientes individuales. Aparte de eso, los dispositivos portátiles de fitness, la telemedicina, el monitoreo remoto, todos impulsados ​​​​por Big Data e IA, están ayudando a cambiar vidas para mejor.

2) academia

Big Data también está ayudando a mejorar la educación hoy. La educación ya no se limita a los límites físicos del aula: existen numerosos cursos educativos en línea para aprender. Las instituciones académicas están invirtiendo en cursos digitales impulsados ​​por tecnologías Big Data para ayudar al desarrollo integral de los estudiantes en ciernes.

3) Banca

El sector bancario confía en Big Data para la detección de fraudes. Las herramientas de Big Data pueden detectar de manera eficiente actos fraudulentos en tiempo real, como el uso indebido de tarjetas de crédito/débito, el archivo de registros de inspección, la alteración defectuosa de las estadísticas de los clientes, etc.

4) Fabricación

Según el Estudio de tendencias globales de TCS, el beneficio más significativo de Big Data en la fabricación es mejorar las estrategias de suministro y la calidad del producto. En el sector manufacturero, Big data ayuda a crear una infraestructura transparente y, por lo tanto, predice incertidumbres e incompetencias que pueden afectar negativamente al negocio.

5) TI

Uno de los mayores usuarios de Big Data, las empresas de TI de todo el mundo están utilizando Big Data para optimizar su funcionamiento, mejorar la productividad de los empleados y minimizar los riesgos en las operaciones comerciales. Al combinar tecnologías de Big Data con ML e IA, el sector de TI impulsa continuamente la innovación para encontrar soluciones incluso para los problemas más complejos.
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6. Venta al por menor

Big Data ha cambiado la forma de trabajar en las tiendas minoristas tradicionales. A lo largo de los años, los minoristas han recopilado grandes cantidades de datos de encuestas demográficas locales, escáneres de puntos de venta, RFID, tarjetas de fidelización de clientes, inventario de tiendas, etc. Ahora, han comenzado a aprovechar estos datos para crear experiencias personalizadas para los clientes, impulsar las ventas, aumentar los ingresos y brindar un excelente servicio al cliente.

Los minoristas incluso están utilizando sensores inteligentes y Wi-Fi para rastrear el movimiento de los clientes, los pasillos más frecuentados, cuánto tiempo permanecen los clientes en los pasillos, entre otras cosas. También recopilan datos de las redes sociales para comprender lo que dicen los clientes sobre su marca, sus servicios, y modifican el diseño de sus productos y las estrategias de marketing en consecuencia.

7. Transporte

Big Data Analytics tiene un valor inmenso para la industria del transporte. En países de todo el mundo, las empresas de transporte tanto privadas como gubernamentales utilizan tecnologías Big Data para optimizar la planificación de rutas, controlar el tráfico, gestionar la congestión vial y mejorar los servicios. Además, los servicios de transporte incluso utilizan Big Data para la gestión de ingresos, impulsar la innovación tecnológica, mejorar la logística y, por supuesto, para ganar ventaja en el mercado.

Estudios de casos de Big Data

1. Walmart

Walmart aprovecha Big Data y Data Mining para crear recomendaciones de productos personalizadas para sus clientes. Con la ayuda de estas dos tecnologías emergentes, Walmart puede descubrir patrones valiosos que muestran los productos comprados con más frecuencia, los productos más populares e incluso los paquetes de productos más populares (productos que se complementan entre sí y generalmente se compran juntos).

Con base en estos conocimientos, Walmart crea recomendaciones atractivas y personalizadas para usuarios individuales. Mediante la implementación efectiva de técnicas de minería de datos, el gigante minorista ha logrado aumentar con éxito las tasas de conversión y ha mejorado sustancialmente su servicio al cliente. Además, Walmart utiliza tecnologías Hadoop y NoSQL para permitir que los clientes accedan a datos en tiempo real acumulados de fuentes dispares.

2. Expreso americano

El gigante de las tarjetas de crédito aprovecha enormes volúmenes de datos de clientes para identificar indicadores que podrían representar la lealtad del usuario. También utiliza Big Data para construir modelos predictivos avanzados para analizar transacciones históricas junto con 115 variables diferentes para predecir la posible rotación de clientes. Gracias a las soluciones y herramientas de Big Data, American Express puede identificar el 24 % de las cuentas que es muy probable que cierren en los próximos cuatro o cinco meses.

3. General Electric

En palabras de Jeff Immelt, presidente de General Electric, en los últimos años, GE ha logrado unir lo mejor de ambos mundos: " los mundos físico y analítico ". GE utiliza a fondo Big Data. Cada máquina que opera bajo General Electric genera datos sobre cómo funcionan. Luego, el equipo de análisis de GE analiza estas cantidades colosales de datos para extraer información relevante y rediseñar las máquinas y sus operaciones en consecuencia.

Hoy, la empresa se ha dado cuenta de que incluso las mejoras menores, por pequeñas que sean, juegan un papel crucial en la infraestructura de su empresa. Según las estadísticas de GE, Big Data tiene el potencial de aumentar la productividad en un 1,5 % en los EE. UU., lo que compilado en un lapso de 20 años podría aumentar el ingreso nacional promedio en un asombroso 30 %.

4. Uber

Uber es uno de los principales proveedores de servicios de taxi del mundo. Aprovecha los datos de los clientes para rastrear e identificar los servicios más populares y más utilizados por los usuarios. Una vez que se recopilan estos datos, Uber utiliza el análisis de datos para analizar los patrones de uso de los clientes y determinar a qué servicios se debe dar más énfasis e importancia.

Aparte de esto, Uber usa Big Data de otra manera única. Uber estudia de cerca la oferta y la demanda de sus servicios y cambia las tarifas de los taxis en consecuencia. Es el mecanismo de aumento de precios el que funciona de la siguiente manera: suponga que cuando tiene prisa y tiene que reservar un taxi desde un lugar lleno de gente, ¡Uber le cobrará el doble de la cantidad normal!

5.Netflix

Netflix es una de las plataformas de transmisión de contenido de video en línea a pedido más populares que utilizan personas de todo el mundo. Netflix es uno de los principales defensores del motor de recomendación. Recopila datos de clientes para comprender las necesidades, preferencias y patrones de gusto específicos de los usuarios. Luego, utiliza estos datos para predecir qué les gustará a los usuarios individuales y crear listas de recomendaciones de contenido personalizadas para ellos.

Hoy, Netflix se ha vuelto tan grande que incluso está creando contenido único para los usuarios. Los datos son el ingrediente secreto que alimenta tanto sus motores de recomendación como las decisiones de contenido nuevo. Los puntos de datos más importantes utilizados por Netflix incluyen los títulos que ven los usuarios, las calificaciones de los usuarios, los géneros preferidos y la frecuencia con la que los usuarios detienen la reproducción, por nombrar algunos. Hadoop, Hive y Pig son los tres componentes principales de la estructura de datos utilizada por Netflix.

6. Procter & Gamble

Procter & Gamble ha estado entre nosotros durante mucho tiempo. Sin embargo, a pesar de ser una empresa "antigua", P&G no se acerca a la antigüedad en sus formas. Reconociendo el potencial de Big Data, P&G comenzó a implementar herramientas y tecnologías de Big Data en cada una de sus unidades comerciales en todo el mundo. El enfoque principal de la empresa detrás del uso de Big Data era utilizar información en tiempo real para impulsar una toma de decisiones más inteligente.

Para lograr este objetivo, P&G comenzó a recopilar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados en I+D, cadena de suministro, operaciones orientadas al cliente e interacciones con los clientes, tanto de los repositorios de la empresa como de fuentes en línea. La marca global incluso ha desarrollado sistemas y procesos de Big Data para permitir que los gerentes accedan a los últimos datos y análisis de la industria.

7. Hacienda

Sí, incluso las agencias gubernamentales no están rehuyendo el uso de Big Data. El Servicio de Impuestos Internos de EE. UU. utiliza activamente Big Data para evitar el robo de identidad, el fraude y los pagos fuera de plazo (personas que deberían pagar impuestos pero no los pagan a tiempo).

El IRS incluso aprovecha el poder de Big Data para garantizar y hacer cumplir las normas y leyes fiscales. A partir de ahora, el IRS ha evitado con éxito fraudes y estafas que involucran miles de millones de dólares, especialmente en el caso del robo de identidad. En los últimos tres años, también ha recuperado más de US$ 2 mil millones.

Terminando

Esperamos haber podido responder a la pregunta "¿Qué es Big Data?" pregunta con suficiente claridad. Esperamos que haya entendido los tipos de big data, las características de los big data, los casos de uso, etc.

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