Vivimos en la era de los datos. A medida que la tecnología continúa evolucionando, se generan y recopilan enormes cantidades de información cada segundo. Pero, ¿exactamente cómo difiere el “big data” de los datos regulares? ¿Qué hace que el big data merezca su propio término y campo de estudio?¿ o sea Datos vs Big Data?
Esta guía examinará las diferencias clave entre los datos estándar y el big data en factores como volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor. También exploraremos las tecnologías que han surgido para almacenar, procesar y extraer información de conjuntos de datos a gran escala. ¡Sumerjámonos!
Datos vs Big Data – Cadena de valor del dato Fuente: Opendatawatch
¿Qué son los datos regulares?
Los datos simplemente se refieren a información estructurada que se recopila y analiza para diversos propósitos comerciales. Esto incluye tipos de datos comunes como:
Registros de transacciones de clientes
Métricas de tráfico web
Cifras de ventas
Bases de datos de inventario
Estas formas estándar de datos se administran en bases de datos relacionales tradicionales y almacenes de datos. Se analizan utilizando herramientas convencionales de inteligencia empresarial y tableros de visualización de datos.
Algunas propiedades clave de los datos regulares:
Formato estructurado (numérico, textual, etc.)
Organizado en filas y columnas
Encaja perfectamente en tablas
Consultado con SQL
Tamaño de datos en MB o GB
Analizado con Excel, Tableau, Power BI
Los datos regulares sirven a muchas funciones empresariales básicas. Pero tiene limitaciones en escala y complejidad. Veamos cómo big data se basa en datos regulares.
Datos vs Big Data – Los 4+1 Vs del big data
Definición de Big Data
Las principales diferencias entre los datos regulares y el big data se reducen a las “3 V”:
Volumen
Velocidad
Variedad
Examinemos lo que significa cada uno de estos elementos para el big data.
Volumen
El big data implica volúmenes y escalas absolutamente masivos. Se mide en términos de:
Terabytes
Petabytes
Exabytes
Comparación de Volumen de DatosMegabyte1 MB = 1 millón de bytesGigabyte1 GB = 1.000 millones de bytesTerabyte1 TB = 1 billón de bytesPetabyte1 PB = 1 cuatrillón de bytesExabyte1 EB = 1 quintillón de bytes
Procesar conjuntos de datos de este tamaño requiere arquitecturas de información tremendamente potentes y escalables.
El big data a menudo se genera de forma continua y debe procesarse y analizarse en tiempo real. La velocidad y frecuencia con la que se producen nuevos datos trae desafíos para analizarlos rápidamente y extraer información oportuna.
Algunos ejemplos de big data de alta velocidad:
Fuentes de datos de mercado de valores en vivo
Publicaciones en redes sociales
Sensores o datos de máquinas
Datos de actividad de aplicaciones web y móviles
Variedad
El big data proviene de una amplia variedad de fuentes y formatos de datos, que incluyen:
Datos de transacciones estructurados
Texto, imágenes, audio y video no estructurados
Datos semiestructurados como XML o JSON
Datos de máquinas y sensores
Datos de transmisión en tiempo real
Lidiar con tipos de datos desordenados, inconsistentes y heterogéneos requiere capacidades flexibles de procesamiento de datos.
Además de las 3 V principales, otras dos V también se citan a menudo como propiedades del big data:
Veracidad – problemas relacionados con la consistencia, calidad y precisión de los datos
Valor – capacidad de derivar información valiosa
Luego exploremos por qué el big data necesita sus propias tecnologías y técnicas.
Datos vs Big Data: Dominio
Por qué el “Big Data” necesita su propio término
El volumen masivo, la alta velocidad y la amplia variedad de big data hacen imposible trabajar con él utilizando herramientas de datos tradicionales. Han surgido tecnologías totalmente nuevas para almacenar, procesar y analizar big data de manera eficiente y rentable.
Por ejemplo, el big data requiere:
Procesamiento masivamente paralelo – Cómputos realizados simultáneamente en miles de servidores
Sistemas de archivos distribuidos – Almacenamiento de datos en nodos de un clúster
Bases de datos NoSQL – Modelos de datos flexibles y no relacionales
Aprendizaje automático – Reconocimiento de patrones y analítica predictiva
Algunos ejemplos de tecnologías populares de big data:
Hadoop – Marco de código abierto para el almacenamiento y procesamiento distribuido
Spark – Motor para el procesamiento de grandes conjuntos de datos
MongoDB – Base de datos NoSQL líder
Amazon Web Services – Infraestructura en la nube para big data
Estas tecnologías impulsan capacidades de big data como:
Analizar datos de muchas fuentes
Identificar tendencias y patrones en datos en tiempo real
Aplicar aprendizaje automático a grandes conjuntos de datos
Personalizar recomendaciones
Detectar anomalías o fraudes rápidamente
Optimizar costos de almacenamiento y procesamiento de datos
Veamos una comparación de algunos pros y contras clave del big data en comparación con los datos regulares.Ventajas del Big DataDesventajas del Big DataAprovechar el valor de conjuntos de datos masivosRequiere habilidades analíticas avanzadasAnálisis e información en tiempo realEcosistema tecnológico complejoModelos de datos flexiblesRecursos informáticos significativosAprendizaje automático sofisticadoDesafíos de veracidad de datosInnovación y ventaja competitivaPreocupaciones de seguridad y privacidad
Si bien big data desata un nuevo potencial, ¡también trae grandes desafíos! Una gobernanza y gestión adecuadas son cruciales.
Luego, veamos algunos ejemplos de casos de uso de big data por industria.
Datos vs Big Data: – Industria
Casos de Uso de Big Data por Industria
Las organizaciones de muchas industrias están aprovechando el big data para impulsar resultados comerciales. Algunos ejemplos incluyen:
Ventas Minoristas
Analizar el comportamiento de compra de los clientes
Recomendaciones y promociones personalizadas
Precios y rebajas optimizados
Detección de patrones de fraude
Servicios Financieros
Análisis comercial en tiempo real
Comercio algorítmico automatizado
Modelado de riesgos y cumplimiento normativo
Supervisión de fraudes con aprendizaje automático
Atención Médica
Análisis de perfiles de pacientes
Reconocimiento de patrones de tratamiento
Medicina de precisión y soporte para decisiones clínicas
Medios de Comunicación
Análisis de patrones de consumo
Recomendaciones de contenido personalizadas
Segmentación de anuncios y campañas digitales
Análisis de sentimientos en redes sociales
Fabricación
Mantenimiento predictivo de equipos
Optimización de la cadena de suministro
Control de calidad con datos de sensores
Optimización de la automatización y la robótica
Las aplicaciones son interminables. Examinemos el valor comercial de big data.
Datos vs Big Data – El Valor Comercial de Big Data
El Valor Comercial de Big Data
Si se gestiona adecuadamente, el big data puede impulsar resultados comerciales tangibles como:
Reducciones de costos – mediante la optimización operativa
Reducciones de riesgos – detectando fraudes y anomalías
Nuevos ingresos – a través de la innovación de productos y ofertas personalizadas
Mejor experiencia del cliente – con un compromiso dirigido
Algunos ejemplos del valor comercial de big data:
Una empresa manufacturera utiliza datos de sensores para optimizar procesos y reducir costos.
Una aseguradora monitorea patrones de reclamaciones para detectar actividades fraudulentas más rápido.
Un servicio de transmisión analiza los hábitos de visualización para recomendar nuevos programas que les gustarán a los clientes.
Un minorista rastrea los datos de compra para notificar a los clientes ofertas en artículos que parecen gustarles.
Derivar información de big data puede llevar a la toma de decisiones basada en datos y ventajas competitivas. Pero requiere habilidades, gobernanza y las herramientas analíticas adecuadas.
Mejores Prácticas para Gestionar Big Data
Aquí hay algunas buenas prácticas a considerar al implementar análisis de big data:
Comenzar con objetivos comerciales – No recopilar datos por acumular datos. Enfocarse en casos de uso de alto valor.
Desarrollar una cultura basada en datos – La gestión del cambio importa. Lograr que las partes interesadas compren la toma de decisiones basada en datos.
Consolidación de herramientas – Reducir la complejidad limitando la cantidad de plataformas y herramientas.
Gobernanza de datos – Establecer procesos para la calidad, seguridad y administración del ciclo de vida de los datos.
Enfoque iterativo – Comenzar pequeño, demostrar victorias rápidas y luego expandirse.
Comunicación y narración – Compartir narrativas de datos convincentes en toda la organización.
Arquitecturas híbridas – Combinar infraestructura en la nube con sistemas locales.
Asociaciones – Aumentar las habilidades internas trabajando con consultores de análisis externos.
Con la estrategia adecuada, el big data puede transformar una organización. Pero requiere patrocinio ejecutivo, gestión del cambio, confianza en los datos, adopción de análisis y una sólida gobernanza de datos.
Principales Diferencias: Big Data vs. Datos Regulares
Resumamos las diferencias clave entre big data y datos regulares:FactorDatos RegularesBig DataVolumenMB/GBTB/PB/EBVelocidadProcesamiento por lotesProcesamiento en tiempo realVariedadDatos estructuradosVariedad de datos estructurados, semiestructurados y no estructuradosTecnologíaRDBMS/SQL tradicionalNoSQL, sistemas distribuidos, aprendizaje automáticoAnálisisBI y visualización convencionalesAnalítica avanzada, ciencia de datosValorSoporte operativoIdeas estratégicas y transformadoras
Si bien los datos regulares sirven a funciones empresariales centrales, ¡el big data desbloquea un nuevo potencial disruptivo a través de análisis avanzados aplicados a una enorme escala!
Conclusión Datos vs Big Data
En resumen, el big data representa una nueva era definida por el volumen, la velocidad y la variedad de enormes conjuntos de datos. Han surgido nuevas tecnologías para almacenar, procesar y analizar big data con el fin de descubrir información valiosa.
Cuando se gestiona adecuadamente, el big data puede permitir la toma de decisiones basada en datos, optimizar procesos, reducir costos, identificar nuevas oportunidades de ingresos, mejorar la experiencia del cliente y obtener ventajas competitivas. Sin embargo, también plantea nuevos desafíos en torno a la veracidad de los datos, la seguridad, la privacidad y la necesidad de conocimientos avanzados.
Las organizaciones necesitan una sólida gobernanza de datos, visión estratégica y gestión del cambio para aprovechar al máximo el potencial del big data. Aunque los desafíos son reales, el valor comercial desbloqueado al aprovechar enormes cantidades de datos hace que el análisis de big data sea una capacidad esencial en el entorno empresarial cada vez más competitivo y basado en datos de hoy. Al adoptar el big data y combinarlo con fuentes tradicionales, las empresas pueden obtener una visión más holística del negocio y los clientes.
El futuro inevitablemente traerá aún más datos y complejidad. Pero con la estrategia, gobernanza, tecnología y talento adecuados, las organizaciones pueden convertir el big data en grandes oportunidades.
