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La importancia del Big Data y sus usos

Después de haber estado tratando temas como la transformación digital en empresas o las tecnologías Blockchain vamos a tratar otro concepto importante y que actualmente, está teniendo cada vez más relevancia en el ámbito empresarial y tecnológico, incluso en el sector médico. Se trata del concepto de Big Data.

¿Qué es el Big Data?

Big Data se trata de un término relativamente nuevo entre las personas y los usuarios. Cada vez se encuentra más en boca de todos, pero ¿Realmente sabemos lo que significa y para qué sirve?

De acuerdo con Wikipedia, el término Big Data o “macrodatos es un concepto que hace referencia al almacenamiento de grandes cantidades de datos y a los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos”. En definitiva, se trata de un término que describe un gran volumen de datos, que inundan nuestra sociedad. Sin embargo, lo esencial no es la cantidad, si no lo que las organizaciones hacen con los datos. Éstos, se analizan para obtener ideas que lleven a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos. Sin embargo, debido a su dificultad de captura y su compleja gestión y procesamiento, éstos no pueden ser analizados con tecnología o herramientas convencionales (bases de datos relacionales, estadísticas convencionales, etc).

El tamaño para determinar si unos datos se consideran Big Data no está definido. La mayoría de analistas y profesionales concretan el tamaño entre los 30-50 Terabytes a varios Petabytes.

¿Cómo funciona el Big Data?

La base sobre la que se asienta el Big Data es que cuanto más sabes sobre algo, mejor lo entiendes, con el fin de buscar una solución. Este proceso, en la mayor parte de los casos, está totalmente automatizado con herramientas avanzadas (analíticas, aprendizaje automático IA, etc) que generan millones de simulaciones con el fin de conseguir el mejor resultado posible.

Sin embargo, para que todo este proceso se lleve a cabo, es necesario saber cómo funciona y llevar a cabo una correcta configuración.

Necesitamos una infraestructura que sea estable y se encuentre bien estructurada. La ingente cantidad de datos puede llegar a sobrecargar un único servidor o clúster, por lo que es necesario un sistema que gestione Big Data. En el caso de grandes empresas, puede hacer falta cientos o miles de servidores. Además, hay que añadir las herramientas adicionales necesarias para la gestión. Por tanto, se trata de un proceso bastante caro.  Las tres acciones principales a realizar para poder prever el presupuesto y crear el mejor sistema posible son:

Integración

Debido al gran volumen de información que se recibe, hace falta contar con nuevas tecnologías que sean capaces de gestionarlo, por lo que es necesario integrar todo esto en el sistema. Algo especialmente complejo, ya que hay que recibir los datos, procesarlos y formatearlos de manera adecuada para que los clientes puedan llegar a entenderlos.

Gestión

Se debe contar también con un lugar donde almacenar la información. La solución puede encontrarse en la nube, en las instalaciones de la empresa o en ambas. Actualmente y debido a la necesidad de tener la información a disposición en tiempo real, cada vez son más las empresas que optan por la primera opción.

Análisis

Una vez que se han recibido los datos y se han almacenado, es necesario que se analicen para poder usarlos. Este punto es especialmente importante y hace falta contar con herramientas que sean especialmente eficaces. Se ha invertido mucho esfuerzo e inversión, por lo que hay que sacar provecho de esos datos, que nos ayudarán en las diferentes tomas de decisiones, conocer las características que más buscan los clientes, compartir búsquedas, etc.

Tipos de Big Data

Dentro del Big Data, encontramos tres tipos de datos:

     – Estructurados.

     – Semiestructurados.

     – No estructurados.

Datos estructurados

Los datos estructurados tienen un formato fijo y en su mayor parte, numéricos. Los gestionan máquinas y no humanos. Esta información ya se encuentra ordenada en base de datos y hojas de cálculo almacenadas en base de datos SQL y almacenes de datos.

Datos no estructurados

Los datos no estructurados están desorganizados y no tienen un formato predeterminado porque pueden ser casi cualquier cosa. Es el caso de los datos recopilados de fuentes de redes sociales. Se pueden convertir en documentos de textos almacenados en Hadoop (framework de software bajo licencia libre para programar aplicaciones distribuidas que manejen grandes volúmenes de datos. Permite a las aplicaciones trabajar con miles de nodos en red y petabytes de datos) o sistemas NoSQUL (sistemas de almacenamiento de información que no cumplen con el esquema entidad–relación. Tampoco utilizan una estructura de datos en forma de tabla donde se van almacenando los datos, sino que para el almacenamiento hacen uso de otros formatos como clave–valor, mapeo de columnas o grafos)

Datos semiestructurados

Pueden contener ambas formas de datos, como registros de servidores web. Se trata de datos que, aunque no están clasificados en una base de datos, contienen información vital o etiquetas que separan elementos individuales dentro de los datos.

Las 6V del Big Data

Para comprender mejor el término de Big Data vamos a analizar las 6V y sus características.

La importancia del Big Data. Las 6V del Big Data

Volumen

Se refiere al tamaño y es una de las características más destacadas del Big Data ya que los datos crecen de manera exponencial. Los datos no estructurados que se guardan tienen un enorme potencial. Por ello, necesitamos una correcta orientación de las estrategias para poder filtrarlos, ordenarlos y conseguir ahorrar tiempo. Si esto no se llevara a cabo, muchos de estos datos, se volverían obsoletos de una manera muy rápida.

Podemos recibir datos de valor desconocidos, como los datos sobre el número de clis en un sitio web. Si somos una empresa, se pueden obtener decenas de terabytes, o cientos de petabytes. Independientemente de ello, siempre vamos a recibir grandes volúmenes a diario.

Velocidad

Representa lo rápido que se reciben y tratan los datos. El tiempo de procesamiento de la información debe ser fundamental para que aporte ventajas y marque la diferencia. Si los datos se transfieren directamente a la memoria y no se guardan en un disco, la velocidad será mayor. Se trabajará así, mucho más deprisa y los datos aparecerán en tiempo real. Para ello, también es necesario una forma de evaluar los datos.

Variedad

Se refiere a los tipos de datos que están disponibles y su gran variedad, a la que hay que hacer frente. Cuando se trabaja con tantos datos, se debe procesar si son no estructurados o semiestructurados (texto, audio, video, etc) y dar uniformidad a los datos, aunque éstos tengan un origen heterogéneo. Uno de los puntos fuertes del Big Data es su posibilidad de combinar todo tipo de datos.

Veracidad

Es necesario asegurarse de que los datos son exactos y correctos, haciendo uso de las herramientas adecuadas. A esto nos referimos cuando hablamos de veracidad. Si usamos estos datos y no están comprobados o son de mala calidad, se pueden tener problemas. Puede provocar análisis imprecisos. Por tanto, deben comprobarse los datos y disponer de suficientes datos precisos con el fin de obtener resultados válidos.

Valor

Es importante conocer el valor de los datos para desechar aquellos que carecen del mismo. Son esenciales para la toma de decisiones comerciales. Se trata de la característica más importante del Big Data. Afecta a todas las demás. Toda la información que se recoge debe aportar valor a la empresa o sociedad y éste valor es la razón principal para que se lleve a cabo el almacenaje de dicha información. 

Variabilidad

Cuando contamos con muchos datos, éstos se pueden usar de diferentes formas. Es necesario analizarlos y gestionarlos de manera adecuada con el fin de poder usarlos repetidas veces. Esta es la variabilidad, la posibilidad de utilizarlos con diferentes fines. 

¿Por qué es tan importante?

Tal como ya se ha mencionado, el Big Data es importante ya que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas incluso no sabían que tenían. Gracias a esta información, las empresas pueden identificar los problemas que tienen y darles la mejor solución posible.

Resulta de vital importancia también debido a su velocidad. De este modo, las empresas trabajan de manera más rápida y eficiente.

Además, también pueden aprovechar estos datos para identificar nuevas oportunidades de crecimiento. Conduce a movimientos más inteligentes, operaciones más eficaces y, por tanto, mayores ganancias.  

En definitiva, el Big Data resulta de vital importancia ya que supone:

     –       Una reducción de coste.

     –       Mejor toma de decisiones.

     –    Nuevos productos y servicios.

Usos del Big Data

Podemos encontrar diferentes formas de hacer uso del Big Data. Algunos de los más importantes son:

Desarrollo de productos

El Big Data resulta imprescindible en este ámbito. A la hora de vender productos, las empresas hacen uso de los datos, utilizando modelos predictivos, informando de las novedades que puedan gustar al cliente, clasificando los datos pasados y productos que le han gustado previamente. Igualmente, también puede hacerse uso de otros recursos. Por ejemplo, las redes sociales, información de ventas en tiendas, encuestas, tests, etc.

Fraude y consentimiento

La usurpación de identidad, el hacking, el intento de vender datos de clientes, es algo que ocurre a diario en la actualidad. Cada vez hacen uso de procesos más complejos. Por tanto, es necesario que los requisitos de seguridad, también se encuentren actualizados a diario y evolucionen. Con la ayuda del Big Data, podemos llevar a cabo este proceso. Éste, identifica indicios de fraude, para que podamos reaccionar ante ellos. 

Análisis comparativo

Se pueden comparar patrones de los clientes. Los comportamientos que han seguido a la hora de tratar con productos parecidos. De este modo, podemos conocer los puntos fuertes que tenemos como empresa, frente a otros competidores.

Aprendizaje automático

Gracias a este proceso, se pueden crear máquinas que aprenden de manera autónoma. Esta capacidad es posible gracias al Big Data y los modelos de aprendizaje que se han creado a partir de ello.

Experiencia del cliente

Con el fin de poder distinguir un producto, y colocarlo por encima del resto, es necesario esforzarse en personalizar la experiencia del cliente. Gracias al Big Data, es posible recopilar información a partir de redes sociales, búsquedas en Internet y otras fuentes, para mejorar la experiencia del usuario y sus interacciones.

Predicción de fallos y escalabilidad

Es necesario en todo momento, tener la posibilidad de predecir fallos. Para ello, con el Big Data, somos capaces de analizar los datos previamente para evitar posibles errores. Por ejemplo, cuando se analizan las opiniones de clientes para predecir una demanda de productos futura.

El Big Data en el sector salud

Es necesario en todo momento, tener la posibilidad de predecir fallos. Para ello, con el Big Data, somos capaces de analizar los datos previamente para evitar posibles errores. Por ejemplo, cuando se analizan las opiniones de clientes para predecir una demanda de productos futura.El sector sanitario es uno de los campos donde el Big Data está teniendo mayor impacto en la actualidad y donde sus aplicaciones crecerán en mayor medida.

Los avances tecnológicos están generando una cantidad ingente de datos de todo tipo. El caso de la medicina no es una excepción y en él podemos encontrar datos estructurados (datos de los pacientes como nombre, edad, sexo…) y datos no estructurados (recetas, registros médicos, notas manuscritas, radiografías, escáneres, resonancias, TAC…).

El Big Data puede proporcionar soluciones muy importantes en este ámbito ya que debemos mejorar el modo en que se gestionan todos estos datos. Controlar los datos de los pacientes será clave para el desarrollo de un nuevo modelo de medicina predictiva, donde podremos ahorrar costes y tiempo.

Además, se mejorará la relación entre médico y paciente, ya que el médico contará con una mayor cantidad de datos sobre el paciente, correctamente valorados, comprobados y gestionados. Esto ayudará, por tanto, a la toma de decisiones, a la precisión del diagnóstico y al seguimiento y tratamiento personalizado.

Aportando soluciones

Actualmente ya contamos con ciertos campos médicos donde el Big Data ya está aportando soluciones. Citamos algunos de ellos:

       Investigación genómica y secuenciación de genoma.

       Autoayuda y colaboración ciudadana.

       Mejora en la atención personalizada al paciente.

       Monitorización remota de pacientes.

       Medicina personalizada.

       Autopsias virtuales.

       Seguimiento de pacientes crónicos.

Covid-19

Posiblemente, uno de los mayores ejemplos que hemos visto actualmente sea el caso del seguimiento del Covid-19. Gracias al uso del Big Data, hemos podido conocer en tiempo real, dónde se está extendiendo un virus y a qué ritmo. Toda esta información servirá de gran ayuda, no sólo para conocer el comportamiento y el modo de expansión del virus, sino para adaptar nuestras respuestas y garantizar un stock de vacunas suficientes, llegado el momento.

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