Big Data Analytics ¿Qué es y cómo funciona?

El Big Data Analytics es la recopilación y el análisis de una gran cantidad de datos para lograr obtener resultados valiosos que sean útiles para la toma de decisiones. Para esto, utiliza avanzados sistemas de recolección de grandes colecciones de datos estructurados y no estructurados para producir información valiosa para las empresas. Se usa ampliamente en industrias tan variadas como HealthTech , FinTech, la educación, los seguros, la inteligencia artificial, el comercio minorista y la transportista para comprender qué cosas funcionan y cuáles necesitan una redirección para mejorar los procesos, los sistemas y la rentabilidad.

Los clientes generan una gran cantidad de datos. Cada vez que abrimos un correo electrónico, etiquetamos a alguien en línea, usamos nuestras aplicaciones para teléfonos inteligentes, hablamos con cualquier representante de atención al cliente, hacemos una compra en línea o contactamos a un asistente virtual, los proveedores de servicios y las corporaciones pueden aprovechar esta información, recopilando esos datos sin procesar.

Estos enormes grupos de datos desorganizados se denominan macrodatos. En palabras más simples, el Big Data por sí solo es un enorme volumen de datos, y estos conjuntos de datos vienen en varias formas y de múltiples fuentes. La información es la columna vertebral de cualquier organización comercial: cualquier parte integral, al igual que otras aplicaciones comerciales, como el software de la placa, las salas de datos, las aplicaciones financieras, etc. 

Sí, las empresas entienden la importancia de la recopilación de datos; buscan constantemente más y más datos sin procesar. Sin embargo, no es suficiente. Las corporaciones tienen que securitizar los datos sin procesar para convertirlos en información más pragmática para obtener mejores perspectivas y tomar decisiones informadas. Aquí es donde el Big Data Analytics entra en acción para procesar todo este lote de información.

Por ejemplo, el análisis de Big Data es parte integral de la industria moderna del cuidado de la salud. Como puede imaginar, es necesario administrar miles de registros de pacientes, planes de seguro, recetas e información sobre vacunas. Comprende enormes cantidades de datos estructurados y no estructurados, que pueden ofrecer información importante cuando se aplican análisis. Los resultados que ofrece este método hace esto de manera rápida y eficiente para que los proveedores de atención médica puedan usar la información para hacer diagnósticos informados que salvan vidas. Por esta razón, es necesario que te plantees realizar una consulta para integrar este proceso a la toma de decisiones de tu empresa.

¿Cómo funciona el Big Data Analytics?

El Big Data Analytics funciona como un proceso de descubrimiento de tendencias, patrones y correlaciones en grandes cantidades de datos sin procesar para ayudar a tomar decisiones basadas en datos. Estos procesos utilizan técnicas familiares de análisis estadístico, como agrupación y regresión, y las aplican a conjuntos de datos más extensos con la ayuda de herramientas más nuevas. Su uso se ha popularizado desde que el Big data ha sido una palabra de moda desde principios de la década de 2000, cuando las capacidades de software y hardware hicieron posible que las organizaciones manejaran grandes cantidades de datos no estructurados. 

Desde entonces, las nuevas tecnologías, desde Amazon hasta los teléfonos inteligentes, han contribuido aún más a las cantidades sustanciales de datos disponibles para las organizaciones. Con la explosión de datos, se crearon los primeros proyectos de innovación como bases de datos Hadoop, Spark y NoSQL para el almacenamiento y procesamiento de big data.

Este campo continúa evolucionando a medida que los ingenieros de datos buscan formas de integrar las grandes cantidades de información compleja creada por sensores, redes, transacciones, dispositivos inteligentes, uso de la web y más. Incluso ahora, los métodos de análisis de big data se están utilizando con tecnologías emergentes, como el aprendizaje automático, para descubrir y escalar conocimientos más complejos. El Big Data Analytics se puede resumir en los siguientes pasos:

1. La recopilación de datos se ve diferente para cada organización. Con la tecnología actual, las organizaciones pueden recopilar datos estructurados y no estructurados de una variedad de fuentes, desde almacenamiento en la nube hasta aplicaciones móviles, sensores de IoT en la tienda y más. Algunos datos se almacenarán en almacenes de datos donde las herramientas y soluciones de inteligencia empresarial pueden acceder a ellos fácilmente. A los datos sin procesar o no estructurados que son demasiado diversos o complejos para un almacén se les pueden asignar metadatos y almacenar en un lago de datos.
2. Proceso de Datos. Una vez que se recopilan y almacenan los datos, se deben organizar correctamente para obtener resultados precisos en las consultas analíticas, especialmente cuando son grandes y no están estructurados. El procesamiento por lotes es útil cuando hay un tiempo de respuesta más largo entre la recopilación y el análisis de datos. El procesamiento de flujo analiza pequeños lotes de datos a la vez, lo que reduce el tiempo de retraso entre la recopilación y el análisis para una toma de decisiones más rápida. El procesamiento de flujo es más complejo y, a menudo, más costoso.
3. Limpiar datos. Los datos grandes o pequeños requieren limpieza para mejorar la calidad de los datos y obtener mejores resultados tras el Big Data Analytics; todos los datos deben tener el formato correcto y cualquier dato duplicado o irrelevante debe eliminarse o contabilizarse. Los datos sucios pueden oscurecer y engañar, creando conocimientos erróneos.
4. Análisis de Datos. Obtener grandes datos en un estado utilizable lleva tiempo. Una vez que está listo, los procesos de análisis avanzados pueden convertir grandes datos en grandes conocimientos. 

Algunos de estos métodos de análisis de big data Analytics incluyen:

• El análisis predictivo utiliza los datos históricos de una organización para hacer predicciones sobre el futuro, identificando los próximos riesgos y oportunidades.
• El aprendizaje profundo (deep learning) imita los patrones de aprendizaje humano mediante el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático para superponer algoritmos y encontrar patrones en los datos más complejos y abstractos.

¿Por qué es importante?

El Big Data Analytics es importante para el desarrollo de tu empresa porque ayuda a aprovechar sus datos para identificar oportunidades de mejora y optimización. En diferentes segmentos comerciales, el aumento de la eficiencia conduce a operaciones generales más inteligentes, mayores ganancias y clientes satisfechos. El análisis de big data ayuda a las empresas a reducir costos y desarrollar mejores productos y servicios centrados en el cliente.

Por ejemplo, su implementación ayuda a proporcionar información que mejora la forma en que funciona nuestra sociedad. En el cuidado de la salud, el análisis del big data no solo realiza un seguimiento y analiza los registros individuales, sino que también desempeña un papel fundamental en la medición de los resultados de COVID-19 a escala global. Informa a los ministerios de salud dentro del gobierno de cada nación sobre cómo proceder con las vacunas y diseña soluciones para mitigar brotes pandémicos en el futuro.

Casi ocho de cada diez usuarios (79 por ciento) creen que “las empresas que no adopten big data perderán su posición competitiva e incluso podrían extinguirse”, según un informe de Accenture. En su encuesta de las empresas Fortune 500, Accenture descubrió que el 95 % de las empresas con ingresos superiores a los 10.000 millones de dólares informaron estar “muy satisfechas” o “satisfechas” con sus resultados comerciales basados ​​en big data.

Beneficios

Algunos de los beneficios que tiene la implementación del Big Data Analytics con la ayuda perfecta:

• Reducción de costos: El Big data Analytics puede reducir los costos al almacenar todos los datos comerciales en un solo lugar y realizar un análisis de seguimiento para encontrar formas de trabajar de manera más eficiente para reducir costos siempre que sea posible.
• Desarrollo de productos: desarrollar y comercializar nuevos productos, servicios o marcas es mucho más fácil cuando se basa en datos recopilados de las necesidades y deseos de los clientes. El análisis de big data también ayuda a las empresas a comprender la viabilidad del producto y mantenerse al día con las tendencias.
• Decisiones comerciales estratégicas: la capacidad de analizar datos constantemente ayuda a las empresas a tomar decisiones mejores y más rápidas, como la optimización de costos y la cadena de suministro.
• Mejor experiencia del cliente: los algoritmos basados ​​en datos ayudan a los esfuerzos de marketing (anuncios dirigidos, por ejemplo) y aumentan la satisfacción del cliente al brindar una experiencia de cliente mejorada.
• Gestión de riesgos: las empresas pueden identificar riesgos mediante el análisis de patrones de datos y el desarrollo de soluciones para gestionar esos riesgos.

Algunos de los usos más comunes del Big Data Analytics son los siguientes:

• Entretenimiento: ofrecer una recomendación personalizada de películas y música de acuerdo con las preferencias individuales de un cliente ha sido transformador para la industria del entretenimiento (piense en Spotify y Netflix).
• Educación: Big data Analytics ayuda a las escuelas y a las empresas de tecnología educativa a desarrollar nuevos currículos mientras mejoran los planes existentes en función de las necesidades y demandas.
• Salud: El seguimiento de las historias clínicas de los pacientes ayuda a los médicos a detectar y prevenir enfermedades.
• Gobierno: los macrodatos se pueden utilizar para recopilar datos de CCTV y cámaras de tráfico, satélites, cámaras y sensores corporales, correos electrónicos, llamadas y más, para ayudar a administrar el sector público.
• Marketing: la información y las preferencias del cliente se pueden utilizar para crear campañas publicitarias dirigidas con un alto retorno de la inversión (ROI).
• Fintech: el Big Data Analytics puede ayudar a rastrear y monitorear el lavado de dinero ilegal.

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