El Big Data consiste en analizar grandes volúmenes de datos, bien para crear nuevos productos o bien para mejorar en competitividad y productividad. Sin embargo, no basta con capturar y almacenar información relevante sino que hay más en el tratamiento masivo de datos y cuatro son las etapas imprescindibles que hay que contemplar al objeto de que la información recopilada pueda crear valor para nuestro negocio:
- Adquisición
- Organización de la información
- Análisis
- Decisión
Qué datos utilizar y cuál es la tecnología a emplear
La primera etapa: Adquisición, hace referencia a conocer muy bien a qué tipo de datos vamos a usar y cuál es la tecnología a emplear. Por ello, es fundamental en un primer paso saber obtener la información precisa antes de analizarla y actuar sobre ella y para ello, es crucial determinar cuáles de los datos están disponibles o a nuestro alcance, investigando cuáles son las fuentes de datos adecuadas, así como la tecnología idónea. En el mercado existen muchas herramientas como SQL, NoSQL, Hadoop,… que son capaces de tratar los diferentes tipos de datos existentes: estructurados, semiestructurados y no estructurados. Estos últimos son los más complicados de manejar, ya que no tienen un formato específico y conforman el 80 por ciento de la información de las organizaciones. Un ejemplo de ello son los correos electrónicos, documentos de texto, fotografías, vídeo… Esta fase consiste en desarrollar el conocimiento tanto a nivel de gestión como a nivel técnico necesario para entender cómo el Big Data puede ayudar a acceder a nuevas oportunidades de mejora.
Hay que hacer la información más transparente y utilizable posible Clic para tuitearPreparar y tratar la información. Se refiere a la capacidad de organizar la información al objeto de lograr los mejores resultados posibles. Se trata de hacer la información más transparente y utilizable posible con la premisa de poder implementar sobre ella todos tipo de técnicas analíticas. Los datos recopilados han de ser precisos y detallados y esto pasa por conocer cuál es la calidad de la información, contempla también la protección y la recolección, procesamiento y hasta la eliminación de los datos que no sean necesarios. Tanto la fase de Adquisición como de Preparación conforma la llamada Ingeniería de Big Data, siendo la Analítica de Big Data, la que se encarga de analizar, reportar y actuar.
Query y reporting que faciliten el trabajo
El valor potencial del Big Data está precisamente en el análisis, ya que no basta con organizar los datos sino que hay que convertirlos en información relevante. Aquí entran en juego el empleo de diferentes técnicas como la minería de datos y metodologías basadas, por ejemplo, en el aprendizaje automático que son las que pueden extraer el verdadero valor a la información. Para ello, es conveniente hacerse con un proveedor de analítica avanzada que ofrezca herramientas de quering y reporting, así como de visualización de datos que faciliten el trabajo y que ayudan, en definitiva, al análisis de Big Data. Herramientas que permiten realizar consultas o informes para obtener esa información valiosa sobre los datos.
No basta con organizar los datos sino que hay que convertirlos en información relevante Clic para tuitearDecisión. Está unida a la etapa anterior ya que tras el análisis vienen las conclusiones para poder realizar acciones y tomar, en definitiva, decisiones. Ese es el objetivo último del análisis de datos: poder llevar a cabo nuevas estrategias para mejorar nuestra posición en el mercado. La premisa es hacerlo en tiempo real y además lo más rápido posible, gracias a los resultados obtenidos en el análisis pudiendo convertir los datos en crudo en “conocimiento accionable” que se integre en las herramientas de visualización para poder hacer una foto de la realidad o poder predecir el futuro.
Sin embargo, conviene recordar que el tratamiento masivo de datos no sirve de nada sino hay un objetivo o una estrategia clara. Es decir, además de identificar cuáles son los datos adecuados, tratarlos, analizarlos y tomar decisiones, hay que saber relacionarlos éstos con nuestro problema o nuestro cometido para que sean realmente relevantes y poder tomar acciones beneficiosas para el negocio.
