Big Data:

El big data está formado por conjuntos de datos de mayor tamaño y más complejos, especialmente procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos convencional sencillamente no puede gestionarlos. 

Las "tres V" de big data

Volumen	La cantidad de datos importa. Con big data, tendrá que procesar grandes volúmenes de datos no estructurados de baja densidad. Puede tratarse de datos de valor desconocido, como feeds de datos de Twitter, flujos de clics de una página web o aplicación para móviles, o equipo con sensores. Para algunas organizaciones, esto puede suponer decenas de terabytes de datos. Para otras, incluso cientos de petabytes.
Velocidad	La velocidad es el ritmo al que se reciben los datos y (posiblemente) al que se aplica alguna acción. La mayor velocidad de los datos normalmente se transmite directamente a la memoria, en vez de escribirse en un disco. Algunos productos inteligentes habilitados para Internet funcionan en tiempo real o prácticamente en tiempo real y requieren una evaluación y actuación en tiempo real.
Variedad	La variedad hace referencia a los diversos tipos de datos disponibles. Los datos convencionales eran estructurados y podían organizarse claramente en una base de datos relacional. Con el auge del big data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como el texto, audio o video, requieren un preprocesamiento adicional para poder obtener significado y habilitar los metadatos.

Beneficios de big data:

• El big data le permite obtener respuestas más completas, ya que dispone de mayor cantidad de información.
• La disponibilidad de respuestas más completas significa una mayor fiabilidad de los datos, lo que implica un enfoque completamente distinto a la hora de abordar problemas.

Casos de uso de big data

El big data puede ayudarle a abordar una serie de actividades empresariales, desde la experiencia de cliente hasta la analítica. A continuación, recopilamos algunas de ellas

Cómo funciona big data

El big data le aporta nuevas perspectivas que abren paso a nuevas oportunidades y modelos de negocio. Iniciarse en ello requiere de tres acciones clave:

1.Integración
Big data concentra datos de numerosas fuentes y aplicaciones distintas. Los mecanismos de integración de datos convencionales, como “extraer, transformar y cargar” (extract, transform, load, ETL), generalmente no están a la altura en dicha tarea. Analizar conjuntos de big data de uno o más terabytes, o incluso petabytes, de tamaño requiere de nuevas estrategias y tecnologías.

Durante la integración, es necesario incorporar los datos, procesarlos y asegurarse de que estén formateados y disponibles de tal forma que los analistas empresariales puedan empezar a utilizarlos.

2.Gestión
Big data requiere almacenamiento. Su solución de almacenamiento puede residir en la nube, on premises o en ambos. Puede almacenar sus datos de cualquier forma que desee e incorporar los requisitos de procesamiento de su preferencia y los motores de procesamiento necesarios a dichos conjuntos de datos on-demand. Muchas personas eligen su solución de almacenamiento en función de dónde residan sus datos en cada momento. La nube está aumentando progresivamente su popularidad porque es compatible con sus requisitos tecnológicos actuales y porque le permite incorporar recursos a medida que los necesita.

3.Análisis
La inversión en big data se rentabiliza en cuanto se analizan y utilizan los datos. Adquiera una nueva claridad con un análisis visual de sus diversos conjuntos de datos. Continúe explorando los datos para realizar nuevos descubrimientos. Comparta sus hallazgos con otras personas. Construya modelos de datos con aprendizaje automático e inteligencia artificial. Ponga sus datos a trabajar.

Desarrollo de productos	Empresas como Netflix y Procter & Gamble usan big data para prever la demanda de los clientes. Construyen modelos predictivos para nuevos productos y servicios clasificando atributos clave de productos anteriores y actuales, y modelando la relación entre dichos atributos y el éxito comercial de las ofertas. Además, P&G utiliza los datos y el análisis de grupos de interés, redes sociales, mercados de prueba y avances de salida en tiendas para planificar, producir y lanzar nuevos productos.
Mantenimiento predictivo	Los factores capaces de predecir fallos mecánicos pueden estar profundamente ocultos entre datos estructurados, como año, marca o modelo del equipo, o entre datos no estructurados que cubren millones de entradas de registros, datos de sensores, mensajes de error y temperaturas de motor. Al analizar estos indicadores de problemas potenciales antes de que estos se produzcan, las organizaciones pueden implantar el mantenimiento de una forma más rentable y optimizar el tiempo de servicio de componentes y equipos.
Experiencia del cliente	La carrera por conseguir clientes está en marcha. Disponer de una vista clara de la experiencia del cliente es más posible que nunca. El big data le permite recopilar datos de redes sociales, visitas a páginas web, registros de llamadas y otras fuentes para mejorar la experiencia de interacción, así como maximizar el valor ofrecido. Empiece a formular ofertas personalizadas, reducir las tasas de abandono de los clientes y gestionar las incidencias de manera proactiva.
Fraude y conformidad	En lo que a seguridad se refiere, no se enfrenta a simples piratas informáticos deshonestos, sino a equipos completos de expertos. Los contextos de seguridad y requisitos de conformidad están en constante evolución. El big data le ayuda a identificar patrones en los datos que pueden ser indicativos de fraude, al tiempo que concentra grandes volúmenes de información para agilizar la generación de informes normativos.
Aprendizaje automático (ML)	El aprendizaje automático es un tema candente en la actualidad. Los datos, concretamente big data, es uno de los motivos de que así sea. Ahora, en lugar de programarse, las máquinas pueden aprender. Esto es posible gracias a la disponibilidad de big data para crear modelos de machine learning.
Eficiencia operativa	Puede que la eficiencia operativa no sea el aspecto más destacado en los titulares, pero es el área en que big data tiene un mayor impacto. El big data le permite analizar y evaluar la producción, la opinión de los clientes, las devoluciones y otros factores para reducir las situaciones de falta de stock y anticipar la demanda futura. El big data también puede utilizarse para mejorar la toma de decisiones en función de la demanda de mercado en cada momento.
Impulse la innovación	Big data puede brindarle ayuda para innovar mediante el estudio de las interdependencias entre seres humanos, instituciones, entidades y procesos, y, posteriormente, mediante la determinación de nuevas formas de usar dicha información. Utiliza las perspectivas que te ofrecen los datos para mejorar tus decisiones financieras y consideraciones de planificación. Estudie las tendencias y lo que desean los clientes para ofrecer nuevos productos y servicios. Implante políticas de precios dinámicas. Las posibilidades son infinitas.