Ventajas del Big Data
para tu empresa
La aplicación del Big Data está cada vez más extendido en las empresas debido a los buenos resultados que proporciona para la realización de campañas y la toma de decisiones. Existen herramientas para el análisis de esta tecnología que son muy útiles y son muy demandadas por las empresas. Conoce las ventajas del Big Data para tu empresa en este post.
El Big Data describe el gran volumen de información que se genera de manera continua. La gestión y el análisis de estos grandes volúmenes de datos se convierte en una tarea imposible para ser realizada de manera convencional. Hacer un uso correcto de esta información puede llegar a ser crucial para el buen desarrollo de los negocios.
El Big Data se caracteriza por un alto volumen y gran variedad de datos, y una alta velocidad a la que cambia la información en tiempo real.
“La principal ventaja del Big Data es que permite hacer mucho más con mucho menos.”
Juan Verde, ex subsecretario adjunto en eldepartamento de Comercio de EEUU del Gobierno de Obama.
El Big Data se encuentra en constante evolución en un mercado en expansión que busca rentabilizar mejor la inversión en la investigación que realizan las empresas. Por lo que es muy importante conocer las ventajas del Big Data e inconvenientes que puede suponer este análisis masivo de los datos.
VENTAJAS DEL BIG DATA
Permite una resolución más rápida de retos empresariales que antes exigían mucho tiempo y recursos.
Favorece una toma de decisiones más inteligente, ágil y con una mayor probabilidad de éxito en la organización, ya que posibilita un análisis y estudio de riesgos previo.
Facilita el acceso a información en tiempo real, resultando crucial para la detección y respuesta rápidas en diferentes procesos.
Incrementa la eficiencia en el desarrollo de un producto optimizando los costes y aumentando los beneficios para la empresa.
Ayuda a tener un mayor conocimiento y segmentación de los clientes permitiendo el desarrollo de estrategias de marketing personalizadas, mejorando la atención al cliente y la experiencia de compra.
Plantea nuevos retos empresariales y nuevas fuentes de ingresos. La información que se obtiene gracias al análisis puede predecir las tendencias del mercado, consumo, etc. y estos datos pueden ser comercializados a otras empresas interesadas en esta información.
Supone una ventaja competitiva frente a las otras empresas del mismo sector.
Por otra parte existen una serie de desventajas que hacen que el uso del Big Data no llegue a desarrollarse al 100% consiguiendo nuevos avances.
La seguridad de los datos es uno de los inconvenientes principales que plantea el Big Data. Es necesario conocer la vulnerabilidad a la que se enfrentan estos datos almacenados y poner las medidas y políticas necesarias para evitar ciberataques.
Políticas de protección de datos. Muchos de los datos recopilados provienen de redes sociales, cookies, formularios, textos, etc. Uno de los inconvenientes de esta tecnología es la protección del usuario frente a la recopilación de los datos. Un tema que levanta un polémico debate sobre su uso.
Desconocimiento del poder del Big Data. Existen diversas opiniones y críticas sobre el uso del Big Data, pero lo cierto es que esta tecnología proporciona grandes avances en las acciones que se realizan día a día. Favorecer el conocimiento de todo su potencial ayudaría a resolver grandes retos. Es el caso de la aplicación Smart Steps, desarrollada en Massachusets gracias al Big Data, que analiza la probabilidad de que suceda un crimen en un área determinada, lo que ha permitido implementar acciones que mitiguen y prevengan acciones delictivas.
Falta de personal cualificado. En contraposición encontramos que existe una alta demanda de perfiles con conocimientos en el análisis de datos.
Alto coste en su implementación
Herramientas para el análisis del big data
El sector de los macrodatos está en auge desde hace unos años y la búsqueda de analistas por parte de las empresas se encuentra en continuo crecimiento, buscando perfiles cada vez más especializados en esta tecnología. Las ventajas del Big Data requieren el conocimiento de determinadas herramientas para poder hacer el mejor uso de esta tecnología.
Hacer uso de herramientas como Power BI de Microsoft para realizar una analítica avanzada se está convirtiendo en uno de los servicios más demandados por las empresas. Esta herramienta multiplataforma puede utilizarse en diferentes sectores: económico, salud, industria, comunicaciones, etc. permitiendo el desarrollo de informes, en diferentes dispositivos, con una visualización interactiva de los datos.
Power BI es un sistema predictivo, inteligente y que sirve de gran apoyo siendo capaz de traducir datos complejos y simples de forma visual en gráficas, paneles o informes escritos. Power BI se basa en los servicios en la nube por lo que se puede tener acceso desde casi cualquier dispositivo, permitiendo compartir la información con diferentes usuarios de la misma organización en tiempo real. Esta herramienta de análisis de datos se conforma en 3 componentes:
Power BI Desktop
Aplicación gratuita para escritorio para transformar, visualizar y crear informes sobre los datos recopilados.
Power BI Service
Servicio online (SaaS) con una funcionalidad similar a Power BI Desktop que permite publicar informes y configurar la actualización de los datos en tiempo real.
Power BI Mobile
App móvil disponible para Android e iOs para visualizar informes.
¿Por qué escoger POWER BI?
- Por las conexiones. Esta herramienta puede conectarse a distintos orígenes de datos, desde archivos sueltos hasta plataformas online como Google Drive, Salesforce o Google Analytics. Puede cargar los datos desde ficheros txt, csv y excel (formatos en los que la mayoría de los sistemas exportan sus datos).
- Por su utilidad. Es una herramienta que puede ser empleada por toda la infraestructura empresarial, útil para producción, contabilidad, RRHH, inventarios, logística, cliente, etc.; mostrando cuadros de mando adaptados a las necesidades de cada uno de los departamentos y permitiendo el intercambio de información a través de estos.
- Por su facilidad para compartir. Al estar alojado en la nube, solo se necesita tener conexión a internet para acceder a la información.
- Por su precio. Es una herramienta gratuita que permite compartir los datos analizados con otros usuarios. Además, tiene un apartado Pro que permite crear espacios colaborativos, un mayor almacenamiento de información y mejores medidas de seguridad.
Power BI puede unir distintas fuentes de datos para analizarlos y presentar informes de manera eficaz. Además, permite tener análisis de manera rápida y segura, mejorando la colaboración con nuestros entornos de trabajo.
Otra de las herramientas más utilizadas para extraer y tratar los datos es Apache Hadoop. Es una herramienta open source (código abierto) y sirve como biblioteca para el almacenamiento de grandes volúmenes de datos, pero también se usa para el análisis y su procesamiento. Hadoop es conocido por su escalabilidad, basado en clústeres de computadoras básicas, dando una solución rentable para almacenar y procesar grandes cantidades de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados sin necesidad de mantener un mismo formato.
Hadoop es utilizado por empresas como Facebook o Yahoo!, soportando diferentes sistemas operativos. También se puede instalar en servidores en la nube para administrar mejor los recursos informáticos y de almacenamiento necesarios para big data. Los principales proveedores de servicios en la nube, como Amazon Web Services (AWS) y Microsoft Azure, ofrecen soluciones. Su sistema dispone de archivos distribuidos en cada nodo del clúster y se basa en el proceso de MapReduce de dos fases.
¿Por qué escoger APACHE HADOOP?
Apache Hadoop incluye:
- Hadoop Common: También conocido como Hadoop Core. Las utilidades comunes que admiten los otros módulos de Hadoop.
- Hadoop HDFS: son los sistemas de archivos distribuidos en Hadoop. Se basa en el almacenamiento de datos de aplicaciones en hardware básico, proporcionando acceso de alto rendimiento a los datos y alta tolerancia a las fallas. La arquitectura HDFS presenta un NameNode para administrar el espacio de nombres del sistema de archivos y el acceso a los archivos, y múltiples DataNodes que sirve para administrar el almacenamiento de datos.
- Hadoop YARN (Otro Negociador de Recursos): Es un marco para administrar recursos de clúster y programar trabajos. Su principal característica es que admite mayores cargas de trabajo como SQL interactivo, modelado, avanzado y transmisión en tiempo real.
- Hadoop MapReduce: Este sistema está basado en YARN para el procesamiento paralelo de grandes conjuntos de datos.
- Hadoop Ozone: un almacén de objetos escalable, redundante y diseñado para aplicaciones de Big data.
El Big Data permite responder a múltiples preguntas que muchas veces ni siquiera la empresa se plantea. Además, el análisis del Big Data proporciona una visión y unos puntos de referencia que la empresa puede tomar para definir su estrategia de negocio.
La información es poder y es por eso que saber interpretar grandes cantidades de datos es tan importante para las empresas.
