¿Qué es Big Data analytics y cómo funciona?

Autor: | Última modificación: 8 de febrero de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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Cualquier empresa independientemente de su tamaño genera datos. La diferencia radica en cómo cada negocio los utiliza de forma estratégica. Big Data analytics es la tecnología que se utiliza para analizar una gran cantidad de datos con el fin de obtener información útil para la empresa. A grandes rasgos eso sería Big Data analytics, pero si quieres seguir aprendiendo más sobre esta tecnología este post está hecho para ti.

Características del Big Data Analytics

Big Data Analytics es la tecnología utilizada para analizar una enorme cantidad de datos estructurados y no estructurados que son colectados, organizados e interpretados por software.

Para después transformarlos en información útil e incluirla en la toma de decisiones y así, generar ideas sobre tendencias de mercado y comportamiento de los consumidores.

En el análisis nos podemos encontrar con dos tipos de datos. Los datos estructurados, que son aquellos ya organizados de un modo que facilita la visualización y lectura de las informaciones. Y los no estructurados, que son datos aún sueltos, como textos, imágenes y resultados de campañas no organizadas y que no traen un mismo perfil de dato.

Cada vez más empresas trabajan bajo este nuevo paradigma, puesto que con él pueden conocer mejor a sus usuarios y ofrecerles una experiencia más personalizada, sea el sector que sea.

El Big Data Analytics viene acompañado con un abanico de conceptos digitales que serán cada vez más familiares, como el de los data lakes, es decir, el repositorio donde la información en bruto espera a ser analizada, o los de la minería de datos y el aprendizaje automático. Estos últimos son sistemas que buscan patrones cruzando la información, pero con una diferencia sustancial entre ellos. Si la minería de datos extrae la información para que una persona la analice, el aprendizaje automático va un paso más allá: detecta los patrones y actúa en consecuencia.

Para que un proceso de análisis de datos pueda ser clasificado como Big Data Analytics tiene que cumplir con 3 bases:

Volumen: gracias a la hiperconectividad, el volumen de datos disponibles creció exponencialmente. Para que te hagas una idea, el 90% de la información disponible a día de hoy, ha sido recolectada en los últimos dos años. La arquitectura tecnológica de Big Data Analytics es capaz de almacenar todos estos datos en la nube para ser accedidos cuando sea necesario.

Velocidad: la tecnología se adhirió a la velocidad en el proceso de minerízación y análisis de datos. Con sistemas automatizados, Big Data Analytics puede cruzar información y generar ideas de forma muy veloz.

Variedad: es vano tener una enorme cantidad de datos si todos presentan la misma información. De esta manera, para que Big Data Analytics sea útil y relevante, debe recoger una gama diversificada de datos. Las tecnologías de localización de datos, por ejemplo, pueden asignar información geográfica; las cookies logran rastrear el comportamiento en línea de las personas y ofrecen un gran número de información.

¿Cómo funciona el Big Data analytics?

Los analistas de datos, los científicos de datos, los estadísticos y otros profesionales de análisis recopilan, procesan, limpian y analizan grandes volúmenes de datos, así como otras formas de datos que no utilizan los programas de análisis convencionales.

Te compartimos una descripción general de los 4 pasos del análisis de Big Data:

  1. Los profesionales de datos recopilan datos de distintas fuentes. A menudo, es una combinación de datos semiestructurados y no estructurados. Si bien cada organización utilizará diferentes flujos de datos, algunas fuentes comunes incluyen: Datos de flujo de clics de internet, registros del servidor web, aplicaciones en la nube, aplicaciones móviles, contenido de redes sociales, texto de correos electrónicos de clientes y respuestas de encuestados, registros de teléfonos móviles, etc.
  1. Los datos se preparan y procesan. Una vez que los datos se recopilan y almacenan en un data warehouse o data lake, los profesionales de datos deben organizar, configurar y distribuir los datos correctamente para las analíticas.
  2. Los datos se limpian para mejorar su calidad. Los analistas revisan los datos utilizando herramientas de secuencias de comandos o software de datos. Buscan cualquier error o inconsistencia, como duplicaciones o errores de formato, para después organizar los datos.
  3. Los datos recopilados, procesados ​​y depurados se analizan con un software de análisis. Con la intención de hacer:
  • Data mining, que filtra conjuntos de datos en busca de patrones y relaciones.
  • Análisis predictivo, que crea modelos para pronosticar el comportamiento del cliente.
  • Machine learning, que aprovecha varios algoritmos para analizar grandes conjuntos de datos
  • Deep learning, que es una rama más avanzada del Machine learning.
  • Inteligencia Artificial (IA).
  • Software de business intelligence.
  • Herramientas de visualización de datos.

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