El límite del hombre excede su imaginación. Película: The Prestige
¿Qué información, si usted la tuviera, podría cambiar la forma en que funciona su negocio?
Los datos, en gran volumen, diversidad y complejidad los tenemos accesibles a través de muy diferentes vías. Este fenómeno creciente de acceso a una gran cantidad de información invita a las organizaciones a impulsar la innovación para lograr un más rápido conocimiento de las necesidades de sus proveedores, empleados y clientes.
Pero el reto es ajustar nuestras capacidades y herramientas de análisis a ese alto volumen de información y discernir qué es necesario procesar para incorporarlo a nuestro negocio y adecuar las decisiones que debemos tomar en nuestro día a día.
Tendencia imparable y necesidad empresarial
Sólo buscando el término “Big Data” obtenemos más de 50 millones de resultados:
Entre las diferentes tendencias apuntadas por expertos, consultoras y centros de investigación, para 2015 destaca el Big Data, tecnología en la que se prevé que las compañías focalizarán buena parte de sus inversiones. La encuesta anual sobre Big Data que realiza Gartner señala que existe un creciente interés e inversión en esta tecnología por parte de las empresas. El informe revela que el 73 % de los encuestados ha invertido o tiene planes para invertir en Big Data durante el año.
La velocidad con la que crecen los datos es vertiginosa. Se estima que la cifra se duplica cada dos años (Informe EMC. 2011 Digital Universe Study) y, según el informe Ericsson Mobility Report (agosto 2014), su tráfico creció un 60% entre el segundo trimestre de 2013 y el de 2014. En 2020 habrá 50.000 millones de conexiones de personas, procesos, datos y objetos en Internet. Las empresas cuentan con un volumen creciente de datos sobre sus clientes, proveedores y operaciones. Pueden acceder cada vez a mayor cantidad de datos que se recogen, comparten y analizan cada día, y su variedad también se diversifica: videos, imágenes, comentarios en redes sociales, transacciones e-commerce, búsquedas en Internet, comunicaciones 3G, 4G, GPS… Millones de sensores conectados en red están incrustados en diversos tipos de dispositivos como teléfonos móviles, medidores inteligentes de energía, automóviles y máquinas industriales que crean y comunican datos en la era del Internet de las Cosas.
Pero esta tendencia e interés creciente ya se viene observando desde hace años:
Varias aproximaciones a la definición de Big Data
Comenzando por la definición más común: es la disciplina dedicada a los datos masivos y se enmarca en el sector de las tecnologías de la información y la comunicación. Esta disciplina se ocupa de todas las actividades relacionadas con los sistemas que manipulan grandes conjuntos de datos. Las dificultades más habituales vinculadas a la gestión de estas cantidades de datos se centran en la captura, el almacenamiento, búsqueda, compartición, análisis, y visualización. La tendencia a manipular ingentes cantidades de datos se debe a la necesidad en muchos casos de incluir los datos relacionados del análisis en un gran conjunto de datos, como los análisis de negocio, etc.
Es un término popular utilizado para describir el crecimiento exponencial, la disponibilidad y uso de la información, tanto estructurados como no estructurados.
En última instancia, sin tener en cuenta los factores que intervienen, creemos el término Big Data es relativo; se aplica (por evaluación de Gartner) siempre que la facultad de una organización para manejar, almacenar y analizar los datos excede a su capacidad actual.
Big Data es lo que sucedió cuando el coste de almacenamiento de la información se hizo menor que el coste de tomar la decisión de deshacerse de los datos. Tim O’Reilly
Así pues, puesto que tenemos mayores capacidades para recopilar altos volúmenes de datos nos lanzamos a la aventura de tratar de analizarlo con las mismas herramientas que usábamos hasta ahora, y claro nos encontramos con limitaciones.
La definición más simple de “Big Data” es “aquello que no puedes analizar de forma óptima con Excel”. Stephane Hamel
El abaratamiento de la memoria y costes de hardware en los ordenadores posibilita la carga masiva de datos a analizar y apoyados en soluciones “In-memory analytics” permiten una mejora sustancial en las velocidades de procesamiento. Estas soluciones continúan evolucionando en la senda del “natural analytics”. En palabras de Donald Farmer, Vicepresidente de Qlik: “Los tres ingredientes principales de la analítica natural de datos, son la tecnología asociativa en memoria, una interfaz de usuario que soporta capacidades de flujo de trabajo y una plataforma de colaboración que permite a los usuarios explorar los datos juntos”.
Pero de entre las posibles definiciones de Big Data, y en base a nuestra experiencia con aquellas empresas que, cada vez en mayor medida, nos consultan al respecto y a las que aportamos nuestros conocimientos, nos quedamos con la siguiente:
“Big Data es la frontera de la capacidad de una empresa para almacenar, procesar, y acceder a todos los datos que necesita para operar con eficacia, tomar decisiones, reducir los riesgos y atender a sus clientes”. Mike Gualtieri.
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