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La anal铆tica de big data (o big data analytics) utiliza el an谩lisis avanzado de grandes conjuntos de datos, tanto estructurados como no estructurados, para obtener informaci贸n valiosa para las empresas. Se utiliza ampliamente en sectores tan variados como la sanidad, la educaci贸n, los seguros, la inteligencia artificial, el comercio minorista y la industria manufacturera para comprender lo que funciona y lo que no, para mejorar los procesos, los sistemas y la rentabilidad.

Por ejemplo, big data analytics forma una parte integral del sector de la salud moderno. Como te puedes imaginar, hay que gestionar miles de historiales de pacientes, planes de seguros, recetas e informaci贸n sobre vacunas. Se trata de enormes cantidades de datos estructurados y no estructurados, que pueden ofrecer importantes conocimientos cuando se aplica la anal铆tica. La anal铆tica de big data lo hace de forma r谩pida y eficiente para que los proveedores de atenci贸n sanitaria puedan usar la informaci贸n para crear diagn贸sticos informados que salven vidas.听

En esta gu铆a, aprender谩s m谩s sobre qu茅 es el big data analytics, por qu茅 es relevante y sus beneficios para muchas industrias diferentes hoy en d铆a. Tambi茅n conocer谩s los tipos de an谩lisis que se utilizan en el entorno de big data analytics, encontrar谩s una lista de las herramientas m谩s comunes que se utilizan para llevarlo a cabo y encontrar谩s sugerencias de cursos que pueden ayudarte a iniciar tu propia carrera profesional de an谩lisis de datos.

驴Qu茅 es big data analytics?

Big data analytics es el proceso de recopilar, examinar y analizar grandes cantidades de datos para descubrir las tendencias del mercado, las perspectivas y los patrones que pueden ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones de negocio. Esta informaci贸n est谩 disponible de manera r谩pida y eficiente para que las empresas puedan ser 谩giles en la elaboraci贸n de planes para mantener su ventaja competitiva.

Tecnolog铆as como las herramientas y sistemas de inteligencia empresarial (BI) ayudan a las organizaciones a tomar los datos estructurados y no estructurados de m煤ltiples fuentes. Los usuarios (normalmente empleados) introducen consultas en estas herramientas para comprender las operaciones y el rendimiento de la empresa. La anal铆tica de big data utiliza los cuatro m茅todos de an谩lisis de datos para descubrir ideas significativas y obtener soluciones.

Entonces, 驴qu茅 hace que los datos sean "grandes"?

Los big data se caracterizan por las cinco V: volumen, velocidad, variedad, variabilidad y valor []. Es complejo, por lo que dar sentido a todos los datos de la empresa requiere tanto tecnolog铆as innovadoras como habilidades anal铆ticas.

Para saber m谩s sobre los big data y c贸mo influyen en las decisiones empresariales, ve este v铆deo de PricewaterhouseCoopers:

Lee m谩s: 驴Qu茅 es el an谩lisis de datos? (Con ejemplos)

驴Por qu茅 es importante el an谩lisis de big data?聽

El an谩lisis de big data es importante porque ayuda a las empresas a aprovechar sus datos para identificar oportunidades de mejora y optimizaci贸n. En los diferentes segmentos de negocio, el aumento de la eficiencia conduce a operaciones m谩s inteligentes, mayores beneficios y clientes satisfechos. Big data analytics ayuda a las empresas a reducir costes y a desarrollar mejores productos y servicios centrados en el cliente.

La anal铆tica de datos tambi茅n proporciona conocimientos que mejoran el funcionamiento de nuestra sociedad. En el 谩mbito de la sanidad, big data analytics no s贸lo hace un seguimiento y an谩lisis de los registros individuales, sino que desempe帽a un papel fundamental en la medici贸n de los resultados a escala global. Informa a los ministerios de la salud de los gobiernos de cada pa铆s sobre c贸mo proceder con las vacunaciones y dise帽a soluciones para mitigar los brotes pand茅micos en el futuro.听

Utiliza el big data para seguir siendo competitivo

Casi ocho de cada diez usuarios (79%) creen que 鈥渓as empresas que no adopten el big data perder谩n su posici贸n competitiva y pueden incluso enfrentarse a la extinci贸n鈥�, seg煤n un informe de Accenture []. En su encuesta a las empresas de la lista Fortune 500, Accenture descubri贸 que el 95 por ciento de las empresas con ingresos superiores a 10,000 millones de d贸lares estadounidenses se declararon 鈥渕uy satisfechas鈥� o 鈥渟atisfechas鈥� con los resultados de su negocio basados en big data [].

Beneficios de la anal铆tica de big data

La incorporaci贸n de la anal铆tica de big data a una empresa u organizaci贸n tiene bastantes ventajas. Entre ellas se encuentran:

• Reducci贸n de costo: El big data puede reducir los costos de almacenamiento de todos los datos empresariales en un solo lugar. El seguimiento de la anal铆tica tambi茅n ayuda a las empresas a encontrar maneras de trabajar m谩s eficientemente para reducir los costos siempre que sea posible.

• Desarrollo de productos: El desarrollo y la comercializaci贸n de nuevos productos, servicios o marcas es mucho m谩s f谩cil cuando se basa en los datos recogidos de las necesidades y deseos de los clientes. La anal铆tica de big data tambi茅n ayuda a las empresas a comprender la viabilidad de los productos y a mantenerse al d铆a con las tendencias.

• Decisiones empresariales estrat茅gicas: La capacidad de analizar constantemente los datos ayuda a las empresas a tomar decisiones mejores y m谩s r谩pidas, como la optimizaci贸n de los costos y la cadena de suministro.

• Experiencia del cliente: Los algoritmos basados en datos ayudan a los esfuerzos de marketing (anuncios dirigidos o targeted ads, por ejemplo) y aumentan la satisfacci贸n del cliente al ofrecer una experiencia mejorada.

• Gesti贸n de riesgos: Las empresas pueden identificar los riesgos mediante el an谩lisis de los patrones de datos y el desarrollo de soluciones para gestionar esos riesgos.

Big data en el mundo real

El an谩lisis de big data ayuda a las empresas y a los gobiernos a dar sentido a los datos y a tomar decisiones mejor informadas.

• Entretenimiento: Ofrecer una recomendaci贸n personalizada de pel铆culas y m煤sica seg煤n las preferencias individuales de un cliente ha sido transformador para la industria del entretenimiento (piensa en Spotify y Netflix).

• 贰诲耻肠补肠颈贸苍: Big data ayuda tanto a las escuelas como a las empresas de tecnolog铆a educativa a desarrollar nuevos planes de estudio y a mejorar los existentes en funci贸n de las necesidades y demandas.

• Atenci贸n de la salud: El seguimiento del historial m茅dico de los pacientes ayuda a los m茅dicos a detectar y prevenir enfermedades.

• Gobierno: Big data puede utilizarse para recopilar datos de c谩maras de circuito cerrado de televisi贸n y de tr谩fico, sat茅lites, c谩maras y sensores corporales, correos electr贸nicos, llamadas, etc., para ayudar a gestionar el sector p煤blico.

• Marketing: La informaci贸n y las preferencias de los clientes pueden utilizarse para crear campa帽as publicitarias espec铆ficas con un alto retorno de la inversi贸n (ROI).

• Banca: La anal铆tica de datos puede ayudar a rastrear y controlar el blanqueo de dinero ilegal.

Tipos de an谩lisis de big data (+ ejemplos)

Hay cuatro tipos principales de anal铆tica de big data que apoyan e informan diferentes decisiones empresariales.

1. An谩lisis descriptivo

La anal铆tica descriptiva se refiere a los datos que pueden leerse e interpretarse f谩cilmente. Estos datos ayudan a crear informes y visualizar informaci贸n que puede detallar los beneficios y las ventas de la empresa.

Ejemplo: Durante la pandemia, una empresa farmac茅utica l铆der realiz贸 un an谩lisis de datos sobre sus oficinas y laboratorios de investigaci贸n. El an谩lisis descriptivo les ayud贸 a identificar los espacios no utilizados y los departamentos que se consolidaron, ahorrando a la empresa millones de d贸lares.

2. An谩lisis de diagn贸stico

La anal铆tica de diagn贸stico ayuda a las empresas a entender por qu茅 se ha producido un problema. Las tecnolog铆as y herramientas de big data permiten a los usuarios extraer y recuperar datos que ayudan a diseccionar un problema y evitar que se produzca en el futuro.

Ejemplo: Las ventas de una empresa de ropa han disminuido a pesar de que los clientes siguen a帽adiendo art铆culos a sus carritos de compra. La anal铆tica de diagn贸stico ayud贸 a entender que la p谩gina de pago no funcionaba correctamente desde hac铆a unas semanas.

3. An谩lisis predictivo

El an谩lisis predictivo examina los datos pasados y presentes para hacer predicciones. Con la inteligencia artificial (artificial intelligence, IA), el aprendizaje autom谩tico (machine learning) y la miner铆a de datos (data mining), los usuarios pueden analizar los datos para predecir las tendencias del mercado.

Ejemplo: En el sector manufacturero, las empresas pueden utilizar algoritmos basados en datos hist贸ricos para predecir si un equipo funcionar谩 mal o se averiar谩, o cu谩ndo.

4. An谩lisis prescriptivo

La anal铆tica prescriptiva proporciona una soluci贸n a un problema, apoy谩ndose en la IA y el aprendizaje autom谩tico para recopilar datos y utilizarlos para la gesti贸n de riesgos.

Ejemplo: Dentro del sector energ茅tico, las empresas de servicios p煤blicos, los productores de gas y los propietarios de oleoductos identifican los factores que afectan al precio del petr贸leo y del gas para cubrir los riesgos.

Herramientas utilizadas en el an谩lisis de big data

Aprovechar todos esos datos requiere herramientas. Afortunadamente, la tecnolog铆a ha avanzado de manera que hay muchos sistemas de software intuitivos disponibles para que los analistas de datos los utilicen.

• Hadoop: Un marco de trabajo (framework) de c贸digo abierto (open source) que almacena y procesa grandes conjuntos de datos. Hadoop es capaz de manejar y analizar datos estructurados y no estructurados.

• Spark: Un marco de computaci贸n en cl煤ster de c贸digo abierto usado para el procesamiento y el an谩lisis de datos en tiempo real.

• Software de integraci贸n de datos: Programas que permite racionalizar big data en diferentes plataformas, como MongoDB, Apache, Hadoop y Amazon EMR.

• Herramientas de an谩lisis de flujos: Sistemas que filtran, agregan y analizan datos que pueden estar almacenados en diferentes plataformas y formatos, como Kafka.

• Almacenamiento distribuido: Bases de datos que pueden dividir los datos en varios servidores y tienen la capacidad de identificar datos perdidos o corruptos, como Cassandra.

• Hardware y software de an谩lisis predictivo: Sistemas que procesan grandes cantidades de datos complejos, empleando aprendizaje autom谩tico y algoritmos para predecir resultados futuros, como la detecci贸n de fraudes, el marketing y las evaluaciones de riesgo.

• Herramientas de miner铆a de datos: Programas que permiten a los usuarios buscar dentro de big data estructurado y no estructurado.

• Bases de datos NoSQL: Sistemas de gesti贸n de datos no relacionales ideales para tratar con datos brutos y no estructurados.

• Almacenes de datos: Almacenamiento para grandes cantidades de datos recogidos de muchas fuentes diferentes, normalmente utilizando esquemas predefinidos.

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