Big data. Dos palabras que al principio pueden intimidar, pero nada más alejado de la realidad. No es necesario tener un coeficiente intelectual de un astronauta, aprender lenguajes de programación complejos o ser un genio en estadística. El big data no es un concepto reservado a gigantes de la tecnología sino que, por el contrario, está más presente en nuestro día a día de lo que imaginamos. Si quieres saber más sobre qué es el big data, cómo funciona y cuáles son sus aplicaciones, te lo contamos enseguida.
Qué es big data
Está de más decir que vivimos en un mundo hiperconectado. Cada vez que abrimos un buscador (como Google) y hacemos una consulta, cada vez que hacemos clic en una aplicación, cada vez que hacemos una transacción, generamos datos. Además, no es solo lo que hacemos sino también lo que dejamos de hacer: Por qué un anuncio no funciona, por qué no se está haciendo clic en un botón, por qué la persona sale de la web, por qué no se ve un vídeo completo… Todo esto es información y si pensamos en las millones de búsquedas y acciones que se hacen por segundo a nivel global, no es difícil imaginar que la cantidad de información que se genera es gigantesca.
El concepto de big data es simple, ya que es la capacidad de almacenar, procesar y analizar volúmenes masivos de datos que, por su magnitud, variedad o complejidad, no se pueden tratar con herramientas tradicionales. Pero no es solo capturar estos datos, sino transformarlos en información útil para encontrar patrones, tendencias y oportunidades de mejora. Por ejemplo, para encontrar fallos en el proceso de compra, optimizar procesos, anticiparse a problemas, o descubrir nuevos nichos de mercado.
Cómo funciona el big data
Para entender cómo funciona el big data es necesario entender el proceso que sigue la información desde que se genera, hasta que se analiza. Como explican desde SAS Institute, el ciclo de vida de los datos es el siguiente:
Captura
Claramente lo principal es obtener los datos, y esto se suele hacer desde múltiples fuentes. Pueden provenir de redes sociales, plataformas e-commerce, herramientas de marketing, bases de datos de clientes o cualquier otro recurso digital. Por ejemplo, una tienda online que rastrea la navegación de los usuarios para descubrir cuáles son los productos más vistos o los que se añaden al carrito con más frecuencia.
En esta etapa, es posible extraer datos desde entornos on premise (por ejemplo, con bases de datos relacionales como MySQL), como a través de herramientas analíticas en AWS, que permiten la escalabilidad de la nube cuando el volumen de información es muy alto.
Preparación
Considerando la magnitud de los datos que se recopilan, es normal usar sistemas distribuidos en la nube o clusters de macrodatos. Tecnologías como Hadoop, Spark o bases de datos NoSQL son las más conocidas. Sin embargo, se recurre cada vez más a plataformas de analítica avanzada como Knime, que permiten crear flujos de trabajo para el procesado y la limpieza de datos.
Procesamiento y análisis
Aquí entran en juego herramientas y algoritmos específicos para extraer patrones, correlaciones y tendencias. Porque, claramente, no se va a hacer de forma manual. Este paso se realiza con lenguajes de análisis especializados como Python 3.x o R. Además, frameworks como Apache Spark o plataformas en la nube de AWS pueden manejar grandes volúmenes con rapidez.
En este análisis de datos se puede ir un paso más allá y enfocarlo en la analítica de negocio. Para esto, técnicas de machine learning como la predicción, NPL o metodologías de series temporales como modelos Box Jenkins o modelos híbridos (BJ + GLM) sirven para descifrar patrones más complejos y realizar estimaciones precisas.
Interpretación, visualización y uso
No sirve de nada mirar grandes volúmenes de datos si no se pueden convertir en información útil, precisa y manejable. Hay distintas técnicas de visualización y cuadros de mando (Dashboards) que ayudan a comprender los resultados.
Entre las herramientas de visualización de analítica de datos destacan ggplot2 y Leaflet (tan usados como el lenguaje R), que son especialmente útiles para representar datos de forma gráfica, interactiva y geolocalizada. También se utilizan herramientas de business intelligence (BI) como Tableau, Qlik o Microsoft Power BI, y se determinan qué datos van a ser utilizados, cómo y para qué fin, además de establecer la gestión de su acceso y protección.
Destrucción o borrado
La etapa final en el ciclo del big data es el borrado, es decir, el momento en el que, ya sea porque los datos ya no tienen valor o porque se ha superado el tiempo de retención, deben ser eliminados. Esto también se hace porque es inviable almacenar tal magnitud de datos de forma prolongada, ya que puede suponer un gasto innecesario. Además, los datos son tan variables, o muchas veces ligados a momentos específicos, que con el paso del tiempo su valor se va reduciendo.
Cuáles son las cinco V del big data
Aunque a veces se describen tres o cuatro V, la definición más extendida habla de cinco V relacionadas con big data, tal como explica la consultora tecnológica SEIDOR. Y hace referencia a los pilares o dimensiones que lo conforman:
Volumen
Como se puede intuir, el volumen es la cantidad masiva de información. En el big data se suele hablar de terabytes, petabytes o incluso exabytes de datos que se generan a diario en grandes empresas y plataformas digitales.
Para hacernos una idea de lo que es esto, según datos del International Data Corporation (IDC) se espera que en 2025 el volumen global de datos alcance la marca de 175 Zettabytes. Si consideramos que un móvil promedio tiene apenas 141 gb de almacenamiento, eso equivale aproximadamente a 1,24 billones de teléfonos móviles.
Velocidad
No solo importa la cantidad, sino también el ritmo al que los datos llegan y deben procesarse. Como ya mencionamos, con el paso del tiempo los datos van perdiendo valor. Así que este proceso debe ser rápido, para tomar decisiones en tiempo real. Por ejemplo, las bolsas de valores reciben y analizan miles de transacciones por segundo.
Variedad
Hay datos tan diversos como usos hay. Hay información estructurada en bases de datos, pero también hay vídeos, imágenes, textos, registros de voz, sensores de todo tipo y un largo etcétera. Desde cómo se mueve el ratón en una ecommerce hasta cuántos segundos se ve un vídeo antes de hacer scroll. Esta riqueza de formatos hace que se complique la gestión de los datos.
Veracidad
No sirve de nada tener muchísima información si no podemos tener seguridad de su exactitud. Por eso, la fiabilidad de los datos es una parte clave del big data. Para eso, es necesario depurar y limpiar los datos, para garantizar su calidad.
Valor
Una de las V más importantes. El objetivo de todo este proceso es sacar valor de esa información que se extrae. Sin valor, el big data es simplemente una acumulación gigantesca de información sin utilidad real.
¿Por qué es importante el big data para las empresas?
Con todo esto, es bastante claro por qué se ha convertido en un factor competitivo clave para las empresas. Porque las aplicaciones del big data son tan variadas como sectores hay, ya sea marketing, financiero y banca, producción y logística, sanidad, energía y medioambiente, etc. Ya que el big data permite:
- Conocer mejor a los clientes. Analizando el historial de compras, la interacción en redes sociales, los patrones de comportamiento o los datos de mercado, se puede segmentar de forma más precisa y así crear campañas de marketing personalizadas o incluso pronosticar tendencias.
- Optimizar procesos internos. Analizar los datos del comportamiento de los usuarios puede revelar problemas en el proceso de compra, problemas en el embudo de ventas y hasta oportunidades para ahorrar costes.
- Innovar. La sociedad actual está ávida de cosas nuevas, y las empresas saben que tienen que cumplir con esta exigencia si quieren ser competitivas. Con la capacidad de analizar datos en tiempo real, una empresa puede probar nuevas ideas, recopilar feedback y realizar mejoras de manera constante.
- Predecir comportamientos. La analítica predictiva y las técnicas de machine learning permiten anticiparse a las tendencias o incluso a los cambios de demanda.
- Tomar decisiones. Dejamos atrás la toma de decisiones por “instinto” o “suposición”. Los datos se convierten en la evidencia necesaria para respaldar iniciativas y medir su eficacia.
De hecho, según un estudio del Foro Económico Mundial de enero de 2025, se espera que para el año 2027 las principales habilidades para la captación de trabajadores estarán relacionadas con el uso de la inteligencia artificial, el big data y el pensamiento analítico y creativo.
Con todo esto, el big data no es el futuro, sino que ya está aquí, y ya está transformando la forma en cómo las empresas optimizan procesos y toman decisiones. Por eso, el Máster de IFFE en Big Data y Analítica de Negocio puede ser la oportunidad para entrar en un entorno laboral altamente competitivo y abrir un abanico de posibilidades. Ya que no solamente podrás analizar datos, sino también tener una visión más global y estratégica, que ayude a impulsar el crecimiento y la competitividad de las empresas.
