¿Qué es big data analytics? Definición, beneficios y más

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La analítica de big data (o big data analytics) utiliza el análisis avanzado de grandes conjuntos de datos, tanto estructurados como no estructurados, para obtener información valiosa para las empresas. Se utiliza ampliamente en sectores tan variados como la sanidad, la educación, 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 información sobre vacunas. Se trata de enormes cantidades de datos estructurados y no estructurados, que pueden ofrecer importantes conocimientos cuando se aplica la analítica. La analítica de big data lo hace de forma rápida y eficiente para que los proveedores de atención sanitaria puedan usar la información para crear diagnósticos informados que salven vidas. 

En esta guía, aprenderás más sobre qué es el big data analytics, por qué es relevante y sus beneficios para muchas industrias diferentes hoy en día. También conocerás los tipos de análisis que se utilizan en el entorno de big data analytics, encontrarás una lista de las herramientas más comunes que se utilizan para llevarlo a cabo y encontrarás sugerencias de cursos que pueden ayudarte a iniciar tu propia carrera profesional de análisis de datos.

¿Qué 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 información está disponible de manera rápida y eficiente para que las empresas puedan ser ágiles en la elaboración de planes para mantener su ventaja competitiva.

Tecnologías como las herramientas y sistemas de inteligencia empresarial (BI) ayudan a las organizaciones a tomar los datos estructurados y no estructurados de múltiples fuentes. Los usuarios (normalmente empleados) introducen consultas en estas herramientas para comprender las operaciones y el rendimiento de la empresa. La analítica de big data utiliza los cuatro métodos de análisis de datos para descubrir ideas significativas y obtener soluciones.

Entonces, ¿qué hace que los datos sean "grandes"?

Los big data se caracterizan por las cinco V: volumen, velocidad, variedad, variabilidad y valor [1]. Es complejo, por lo que dar sentido a todos los datos de la empresa requiere tanto tecnologías innovadoras como habilidades analíticas.

Para saber más sobre los big data y cómo influyen en las decisiones empresariales, ve este vídeo de PricewaterhouseCoopers:

Lee más: ¿Qué es el análisis de datos? (Con ejemplos)

¿Por qué es importante el análisis de big data? 

El análisis de big data es importante porque ayuda a las empresas a aprovechar sus datos para identificar oportunidades de mejora y optimización. En los diferentes segmentos de negocio, el aumento de la eficiencia conduce a operaciones más 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 analítica de datos también proporciona conocimientos que mejoran el funcionamiento de nuestra sociedad. En el ámbito de la sanidad, big data analytics no sólo hace un seguimiento y análisis de los registros individuales, sino que desempeña un papel fundamental en la medición de los resultados a escala global. Informa a los ministerios de la salud de los gobiernos de cada país sobre cómo proceder con las vacunaciones y diseña soluciones para mitigar los brotes pandémicos en el futuro. 

Utiliza el big data para seguir siendo competitivo

Casi ocho de cada diez usuarios (79%) creen que “las empresas que no adopten el big data perderán su posición competitiva y pueden incluso enfrentarse a la extinción”, según un informe de Accenture [2]. En su encuesta a las empresas de la lista Fortune 500, Accenture descubrió que el 95 por ciento de las empresas con ingresos superiores a 10,000 millones de dólares estadounidenses se declararon “muy satisfechas” o “satisfechas” con los resultados de su negocio basados en big data [2].

Beneficios de la analítica de big data

La incorporación de la analítica de big data a una empresa u organización tiene bastantes ventajas. Entre ellas se encuentran:

• Reducción de costo: El big data puede reducir los costos de almacenamiento de todos los datos empresariales en un solo lugar. El seguimiento de la analítica también ayuda a las empresas a encontrar maneras de trabajar más eficientemente para reducir los costos siempre que sea posible.

• Desarrollo de productos: El desarrollo y la comercialización de nuevos productos, servicios o marcas es mucho más fácil cuando se basa en los datos recogidos de las necesidades y deseos de los clientes. La analítica de big data también ayuda a las empresas a comprender la viabilidad de los productos y a mantenerse al día con las tendencias.

• Decisiones empresariales estratégicas: La capacidad de analizar constantemente los datos ayuda a las empresas a tomar decisiones mejores y más rápidas, como la optimización 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 satisfacción del cliente al ofrecer una experiencia mejorada.

• Gestión de riesgos: Las empresas pueden identificar los riesgos mediante el análisis de los patrones de datos y el desarrollo de soluciones para gestionar esos riesgos.

Big data en el mundo real

El análisis 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 recomendación personalizada de películas y música según las preferencias individuales de un cliente ha sido transformador para la industria del entretenimiento (piensa en Spotify y Netflix).

• Educación: Big data ayuda tanto a las escuelas como a las empresas de tecnología educativa a desarrollar nuevos planes de estudio y a mejorar los existentes en función de las necesidades y demandas.

• Atención de la salud: El seguimiento del historial médico de los pacientes ayuda a los médicos a detectar y prevenir enfermedades.

• Gobierno: Big data puede utilizarse para recopilar datos de cámaras de circuito cerrado de televisión y de tráfico, satélites, cámaras y sensores corporales, correos electrónicos, llamadas, etc., para ayudar a gestionar el sector público.

• Marketing: La información y las preferencias de los clientes pueden utilizarse para crear campañas publicitarias específicas con un alto retorno de la inversión (ROI).

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

Tipos de análisis de big data (+ ejemplos)

Hay cuatro tipos principales de analítica de big data que apoyan e informan diferentes decisiones empresariales.

1. Análisis descriptivo

La analítica descriptiva se refiere a los datos que pueden leerse e interpretarse fácilmente. Estos datos ayudan a crear informes y visualizar información que puede detallar los beneficios y las ventas de la empresa.

Ejemplo: Durante la pandemia, una empresa farmacéutica líder realizó un análisis de datos sobre sus oficinas y laboratorios de investigación. El análisis descriptivo les ayudó a identificar los espacios no utilizados y los departamentos que se consolidaron, ahorrando a la empresa millones de dólares.

2. Análisis de diagnóstico

La analítica de diagnóstico ayuda a las empresas a entender por qué se ha producido un problema. Las tecnologías 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 añadiendo artículos a sus carritos de compra. La analítica de diagnóstico ayudó a entender que la página de pago no funcionaba correctamente desde hacía unas semanas.

3. Análisis predictivo

El análisis predictivo examina los datos pasados y presentes para hacer predicciones. Con la inteligencia artificial (artificial intelligence, IA), el aprendizaje automático (machine learning) y la minería 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 históricos para predecir si un equipo funcionará mal o se averiará, o cuándo.

4. Análisis prescriptivo

La analítica prescriptiva proporciona una solución a un problema, apoyándose en la IA y el aprendizaje automático para recopilar datos y utilizarlos para la gestión de riesgos.

Ejemplo: Dentro del sector energético, las empresas de servicios públicos, los productores de gas y los propietarios de oleoductos identifican los factores que afectan al precio del petróleo y del gas para cubrir los riesgos.

Herramientas utilizadas en el análisis de big data

Aprovechar todos esos datos requiere herramientas. Afortunadamente, la tecnología 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 código 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 computación en clúster de código abierto usado para el procesamiento y el análisis de datos en tiempo real.

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

• Herramientas de análisis 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 análisis predictivo: Sistemas que procesan grandes cantidades de datos complejos, empleando aprendizaje automático y algoritmos para predecir resultados futuros, como la detección de fraudes, el marketing y las evaluaciones de riesgo.

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

• Bases de datos NoSQL: Sistemas de gestión 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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