Los beneficios asociados al manejo y visualización de información están atrayendo la mirada de las empresas hacia el Big Data. ¿En qué consiste
¿Qué es y qué no es Big Data? ¿Cuáles son sus alcances y cómo ayudan a las empresas a mejorar el negocio? Big Data no es una tecnología completamente nueva, sino la conjunción de varias herramientas que ya estaban al alcance de las empresas, pero llevadas a un nivel de desarrollo superior e integrado. Big Data responde a la creciente necesidad de procesamiento de grandes volúmenes de información y su correspondiente visualización para detectar oportunidades de mejora.
Al hablar de Big Data debemos tener presentes cuatro características básicas de esta tecnología, que pueden simplificarse en las “4V”: volumen de datos, velocidad de transmisión, variedad en la que se presenta la información y veracidad de los datos recolectados.
La variedad y la veracidad son dos de los aspectos más complejos. La diversidad de datos (estructurados junto a semi-estructurados y no-estructurados), propone un desafío al diseño de arquitecturas que permitan escalar manteniendo la forma natural en que se presentan. La desestructuración de los datos añade complejidad en el análisis y hay varias técnicas para contrarrestar esto, MapReduce es una de ellas. Ejemplos de datos no-estructurados son comentarios en blogs y free text, que no siguen un patrón en particular y que, por lo tanto, no tienen una estructura manipulable por medio de sentencias SQL. Por otro lado, la veracidad depende de la certidumbre sobre la información recolectada, la cual puede estar incompleta o ser errónea.
Hoy en día, y como consecuencia de la expansión y adopción de las nuevas tecnologías de la comunicación, hay una gran proliferación de datos. Las plataformas sociales, los dispositivos móviles, los sensores digitales, el e-banking, los sitios de compra online e Internet en general, multiplican la información disponible sobre las personas.
Diariamente vemos los alcances de Big Data. Un ejemplo de sus capacidades son los trending topics de Twitter, que permiten detectar en tiempo real tendencias globales o locales. Otro caso de uso de tecnología de lectura de datos es la utilizada por Ford: la compañía utiliza sensores digitales para monitorear el desempeño de las autopartes de sus vehículos. También Nike decidió aprovechar esta tecnología y comercializa el “Nike+ Sports Sensor”, un chip que mide la capacidad atlética del usuario, brindándole información sobre velocidad, distancia y recorrido realizado, permitiéndole conocer y mejorar su rendimiento deportivo. Estas soluciones pueden generar estadísticas y patrones a partir de los datos recolectados y almacenados.
Los gobiernos también pueden utilizar Big Data para detectar, por ejemplo, epidemias en base a fenómenos tan simples como la disminución de las comunicaciones, al deducirse que la falta de interacción es un síntoma de enfermedad.
Sin embargo, a medida que Big Data avanza, se hacen necesarias nuevas regulaciones. Algunas preocupaciones que surgen se vinculan a la confidencialidad de datos y el mal uso de los mismos, como sucede en las búsquedas laborales cuando se descalifica a postulantes por la información que publican y comparten en sus redes sociales.
También deberían plantearse límites para el marketing personalizado. Fue mundialmente difundido el caso de un padre en EEUU que se enteró que iba a ser abuelo porque una reconocida tienda minorista le enviaba a su domicilio folletos con recomendaciones sobre artículos de bebé en base a las últimas compras realizadas con la tarjeta de crédito, la cual había estado usando su hija.
Big Data continúa evolucionando y en su interior se gestan nuevas tendencias, como el Data Science, que investiga y desarrolla nuevos modelos predictivos, establece patrones, y crea algoritmos basados en las relaciones matemáticas entre los datos; y la Visualización, que permite ver e interactuar con los datos de forma simple y atractiva visualmente a través de plataformas que grafican la información.
Las plataformas como Junar acercan los datos al negocio, permiten mejorar el desempeño y se pueden gestionar de forma autónoma, dependiendo cada vez menos de técnicos. Las infografías diseñadas con estas plataformas permiten leer los datos y detectar patrones de forma más eficiente que con métodos tradicionales como las planillas de Excel o los listados. Globant incluso, intenta dar un paso más allá realizando infografías de forma automatizada e interactiva, adaptándolas a dispositivos con tecnología touch screen o mostrándolas con realidad aumentada.
Las tecnologías de Big Data y la Visualización le agregan valor a los datos y se alinean perfectamente con el negocio, permitiendo un mayor conocimiento de los procesos internos así como de los clientes, y aportando recursos informativos para una gestión más eficiente.
Por Sabina Schneider, Technical Director Premier League en Globant
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