El crecimiento del Big Data en la actualidad
Seguro que todos habéis escuchado hablar del Big Data (macrodatos) en los últimos años, pues bien, este es un término tan “vanguardista” que se utilizó por primera vez a finales del siglo pasado. Aparece por primera vez en un artículo de dos investigadores de la NASA que lo utilizaron para describir el problema al que se enfrentaban los sistemas informáticos ante el crecimiento masivo de datos. Este término hace referencia al conjunto de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, que por su gran volumen y complejidad, requieren de software y tecnologías de procesamiento y almacenamiento no tradicionales.
A diferencia de la Inteligencia empresarial (Business Intelligence) y la Minería de datos (Data mining) que sirven para la analítica predictiva y la inteligencia artificial, los macrodatos se basan en una estructura inductiva de sistemas no lineales.
El tratamiento de la información se realiza desde tres tipos de análisis cuantitativo y cualitativo: descriptivo, prescriptivo y predictivo, con el fin de identificar patrones repetitivos y tendencias. El enfoque para trabajar los macrodatos es relevante porque la información extraída ayuda a las empresas y organizaciones en la toma de decisiones, y en muchos casos a optimizar tiempo y coste.
Los datos masivos suelen provenir de múltiples fuentes, precisan sistemas de información que trabajen a una velocidad más eficiente y por eso el mecanismo utilizado no se limita al método ETL (Extract, Transform, Load). El uso de macrodatos además, requiere de un procesamiento, integración y almacenamiento de los datos distinto al convencional.
A día de hoy la metodología de Big Data es imprescindible debido a los cambios de paradigma desde la Web 2.0 hasta la Web 4.0, el crecimiento de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC), el aprendizaje automatizado (machine learning), la computación en la nube (cloud computing), el Internet de las cosas (IoT) y la inteligencia artificial (IA).
¿Cómo puede el Big Data ayudar a las empresas?
En la actualidad, las empresas, tanto pymes o pequeños negocios, como grandes multinacionales, utilizan las tecnologías y técnicas de análisis de Big Data para extraer información de valor que les permita agilizar los procesos y la toma de decisiones corporativas. Los datos masivos permiten a las compañías conocer más profundamente su sector y cómo mejorar en las acciones de mercado elaborando planes estratégicos basados en la información obtenida del uso del Big Data.
Los macrodatos permiten desarrollar nuevos productos y servicios, y potenciar las oportunidades de crecimiento mediante la recopilación y el análisis de la información. Además, permite mejorar la competitividad frente al resto de empresas del mismo sector y así diferenciarse mediante la innovación y la creación de valor. La inversión en datos masivos es costosa pero se obtienen grandes beneficios a largo plazo, como la mejora de los procesos comerciales con soluciones más afines y adaptadas.
Uno de los ejemplos de su aplicabilidad es por ejemplo la eficiencia en la gestión de inventario mediante análisis predictivo evaluando factores como las tendencias, que influyen y condicionan la productividad de las compañías.
La combinación de las técnicas de análisis de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automatizado aumenta exponencialmente el potencial de una empresa para competir en su mercado.
El Big Data ayuda también a conocer mejor el comportamiento del cliente y así personalizar el trato, a detectar acciones fraudulentas y prevenirlas, a acelerar la toma de decisiones, a reducir costes e identificar nuevas fuentes de ingreso y de expansión a otras áreas, y a comprender las tendencias en el mercado.
En definitiva, el Big Data ayuda a las empresas en la transformación digital y desde SquareetLabs podemos ayudarte en el uso de técnicas de Big Data para mejorar los procesos y elaborar planes estratégicos más productivos extrayendo y procesando la información de tu ERP, CRM, MailBox… todo gracias al desarrollo de software a medida.