El término Big Data ha cobrado en fechas recientes gran relevancia debido a la explosión de datos que hemos presenciado en todos los ámbitos. Hemos sido testigos del surgimiento de nuevas formas para comunicarnos y compartir información, a través de herramientas como las redes sociales, los blogs, mensajes de texto e, incluso, fotografías, videos y el tradicional correo electrónico.
Big Data se refiere, de manera general, a todos aquellos datos que se originan en fuentes diversas y no tienen una estructura común; sin embargo, como veremos más adelante, Big Data está conformado por la unión de lo que es conocido como las cuatro ‘v’.
Durante décadas, las empresas han realizado la toma de decisión del negocio con base en los datos transaccionales o estructurados dentro de bases de datos relacionales; sin embargo, los datos no estructurados representan una fuente potencial de información que permite extraer información útil para el negocio.
La disminución en el costo de almacenamiento y el poder de cómputo han hecho posible recopilar datos que hace algunos años no se consideraban y se desechaban, lo que ha dado como resultado que más empresas estén buscando incluir datos no estructurados a los datos empresariales tradicionales en sus análisis de inteligencia de negocio.
Para obtener valor real del negocio a partir de Big Data, se necesitan herramientas para capturar y organizar la amplia variedad de datos de diferentes fuentes y para poder analizarlos fácilmente en el contexto del resto de los datos empresariales.
Las cuatro ‘v’ de Big Data
Una amplia e integrada cartera de aplicaciones de TI ayudan a adquirir y organizar estos diversos tipos de datos y analizarlos con los datos existentes para encontrar nuevas ideas y capitalizarlas dentro del negocio.
Para obtener valor de negocio real a partir de Big Data, las empresas requieren adoptar soluciones adecuadas para capturar, organizar y analizar una amplia variedad de tipos de datos que les ofrezcan la oportunidad de soportar la toma de decisión, entregar un mejor servicio, incrementar eficiencia y reducir costos.
Estudios de la industria de TI estiman que el crecimiento de datos es de 40% anual; pero el volumen no es la única característica de Big Data. De hecho, son cuatro conceptos los que complementan, y de alguna manera ayuda a definir, el término:
- Volumen. Los datos son producidos en mayor cantidad, en comparación con la información estructurada. Estamos viviendo la evolución de almacenamiento de datos, de Terabytes (TB) a Petabytes.
- Velocidad. Las redes sociales producen una rápida transmisión de datos (140 caracteres en Twitter, por ejemplo, y la alta velocidad indica que al menos se superan 8 TB por día).
- Variedad. Los formatos de datos no tradicionales como imágenes, videos y redes sociales requieren nuevos tipos de procesos para capturar su información.
- Valor. Las empresas tienen el reto de identificar qué datos son valiosos; al identificarlos, la transformación y extracción de los mismos es verdaderamente útil para análisis.
Para sacar el máximo valor a Big Data, las empresas deben evolucionar en su infraestructura de TI con sistemas que les ayuden a gestionar la acelerada acumulación de grandes volúmenes de datos, en diferentes formatos (texto, imagen, mail, audio, video, etc.), que luego se puedan integrar con el resto de la información de la organización para su análisis.
Una de las alternativas que se deben considerar es la integración de Big Data a la infraestructura y sistemas de toma de decisión, de Inteligencia de Negocios y otros relevantes, y no necesariamente el tener que crear una nueva infraestructura para realizar el análisis de este tipo de información.
Con este análisis de información integrada, estructurada y no estructurada, se integran nuevas y diversas fuentes de información que pueden revelar otras fuentes de valor económico, proporcionar nuevas ideas en el comportamiento del cliente e identificar las tendencias del mercado.
Por Jorge Plascencia, Master Principal Sales Consultant, Oracle México
