El análisis de datos se ha convertido en una de las herramientas más potentes que existen a día de hoy gracias al desarrollo del Big Data. Esta tecnología gestiona grandes volúmenes de datos y los analiza para poder ofrecer conclusiones que ayudarán en la toma de decisiones, en aspectos muy distintos y en sectores muy variados.
Para poder realizar una aproximación a esta tecnología, y entender cómo funciona y sus aplicaciones, es posible saber qué es el Big Data a través de una definición que articuló el analista industrial Doug Laney en la década de los 2000. Laney hablaba de volumen, velocidad y variedad, tres variables que determinan su base.
Volumen, velocidad y variedad. ¿Qué es el Big Data?
El término Big Data se refiere a grandes volúmenes de datos, que necesitan ser recopilados y tratados de forma distinta a lo que se ha venido haciendo en tiempos anteriores ya que se trata de conjuntos de datos que alcanzan medidas de almacenamiento de varios Petabytes (1 Petabyte equivale a 1 millón de GB).
La velocidad es otra de las bases sobre la que se construye el Big Data. En la actualidad, el desarrollo de una infraestructura como el 5G ha hecho posible el crecimiento de la digitalización y la conectividad. La red móvil de última generación es más rápida, tiene una capacidad de conectividad que multiplica por mil la de las infraestructuras de 2010 y su latencia es prácticamente nula. ¿Esto que significa? Que cerca de 7 trillones de dispositivos se conectan e intercambian datos.
Toda esta cantidad de dispositivos conectados generan datos, millones de datos de todo tipo. De ahí, la variedad de datos que se estudian. Esta variedad es una de los retos ya que antes de analizar, hay que clasificar toda esta variedad de datos.
¿Qué tipos de datos analiza el Big Data?
La variedad de los datos que se estudian es muy amplia. Por eso se habla de los llamados datos estructurados y datos no estructurados. Los estructurados son aquellos que proceden de grandes bases de datos. Sin embargo, cada vez más, particulares y compañías generan datos que provienen de fuentes muy distintas como transacciones financieras, todo lo que proviene del Internet de la Cosas (IoT) y la conectividad entre dispositivos, correos electrónicos o incluso vídeos, audios y la información que aparece en las redes sociales. Son los no estructurados.
Pues precisamente antes de pasar a analizar los distintos tipos de datos, hay que gestionarlos. Y dentro de esa gestión interviene también un aspecto importante que es la veracidad, es decir la calidad del dato.
¿Cómo funciona el Big Data?
Después de recoger y clasificar todos esos millones de datos que provienen de tantas fuentes tan distintas, se almacenan y se pasan a analizar. En este sentido, hay que tener en cuenta que gran parte de estos datos se generan en tiempo real y se almacenan en soluciones cloud, y obtener una respuesta de manera inmediata, sin importar dónde se genera la información.
Esta tecnología lo que hace es automatizar por completo estos procesos para quedarse solo con los datos que sean relevantes según la aplicación que se les vaya a dar, porque las necesidades de información no son las mismas si lo que se busca es mejorar la toma de decisiones en una pandemia o mejorar la gestión del tráfico en una gran ciudad.
¿Qué aplicaciones tienen los datos?
Sus aplicaciones son muchas y muy distintas. En ocasiones los datos en sí, pueden no tener mucho valor, pero tienen el potencial de transformarse en una fuente de gran valor gracias al uso de las herramientas de Big Data. Esta tecnología está muy ligada al uso de IA, lo que la convierte en un instrumento muy potente para identificar necesidades y problemas, puntos de mejora y dar soluciones a estas cuestiones o crear nuevos productos y servicios.
Muchos son los sectores que utilizan esta tecnología: desde el turismo hasta la industria, pasando por la gestión de recursos naturales, la organización de las ciudades, la logística o la atención al cliente, incluso el cuidado de la salud pública. No queda tan lejos el análisis de datos masivo durante la pandemia del covid 19. En plena crisis sanitaria se utilizó el Big Data para conocer la evolución de la movilidad y obtener información “diaria de la movilidad a nivel nacional, de comunidad autónoma, provincial y local, como apoyo a las labores de seguimiento de la evolución de la enfermedad, para evaluar la efectividad de las medidas de restricción de la movilidad adoptadas”, según indicaron las autoridades del Ministerio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana del Gobierno de España.
Otra aplicación sanitaria tiene que ver con los datos de los historiales clínicos de las personas, que pueden ayudar a predecir la aparición de una enfermedad según los hábitos de vida de los pacientes, por ejemplo, o recomendar un tratamiento a medida, gracias al cruce de datos con otros enfermos que puedan tener síntomas parecidos.
¿Y qué beneficios tiene el análisis masivo de datos?
Un gran número de empresas y organizaciones de todo tipo, como las administraciones públicas, utilizan esta tecnología. De esta forma pueden conocer hábitos de consumo y predecir una tendencia antes de que esta se materialice: como la subida de la demanda energética, los flujos de movilidad o la demanda de ciertos productos sanitarios.
La combinación de Big Data con otras innovaciones como el almacenamiento en la nube o la IA permite reducir el tiempo en la toma de decisiones y el diseño de planes estratégicos de todo tipo en tiempo real, ayudando a reducir costes. Por ejemplo, la industria puede adaptar la producción a la demanda, adelantarse a una posible crisis o mejorar la eficiencia de los servicios, gracias al análisis de las necesidades de las personas y otras empresas. El análisis de datos optimiza muchos procedimientos, gracias y a su capacidad para estudiar la respuesta (o feedback) de un mercado, también en tiempo real.
