Big data: Qué es, características, conceptos básicos y usos

Se ha oído hablar mucho sobre el Big Data, y sobre la importancia que tiene hoy en día, pero ¿sabemos de qué trata? En este artículo descubriremos qué es el Big Data. Veremos sus características principales y exploraremos los diferentes usos que tiene. ¡Comenzamos!

Según define el Parlamento Europeo, los macrodatos, también conocidos como Big data o por la expresión inteligencia de datos, hacen referencia a conjuntos de datos de tamaño tan grande y complejo y de tal variabilidad que precisan de herramientas tecnológicas, como la inteligencia artificial, para procesarlos.

Las 5V del Big Data

Con las 5V del Big Data, nos referimos a las 5 características fundamentales para manejar grandes volúmenes de datos, que a su vez permiten simplificar el proceso de comprensión. Las 5 características son Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor.

Volumen: Se refiere a la cantidad de datos que una empresa necesita tratar. Esta cantidad está en un crecimiento permanente. Los conjuntos de Big Data superan fácilmente un petabyte (1000 terabytes) y pueden alcanzar los exabytes (1000 petabytes).

Velocidad: La rapidez con la que fluyen los datos es muy importante para una empresa para poder adelantarse a la competencia.

Variedad: Los datos pueden llegar de diversas fuentes. Según la empresa demandará unos u otros como pueden ser datos de redes sociales o del gps de los dispositivos.

Veracidad: Corresponde a la calidad de los datos, si son reales, útiles o incompletos por falta de información.

Valor: La forma en la que la información reunida contribuye a la empresa ya sea para aportar datos, soporte para desarrollo o apoyo para decisiones estratégicas. 

Arquitectura por capas

La arquitectura de Big Data es un proceso que consiste en analizar métodos de análisis no convencional para amplios volúmenes de datos.

Ingesta de Datos

La ingesta de datos es el proceso de importar grandes archivos de datos de múltiples fuentes a un único sistema de almacenamiento basado en la nube —un data warehouse, data mart o base de datos—desde el que se puede acceder a los mismos y analizarlos. Como los datos tienen diferentes formas y proceden de centenares de fuentes, se limpian y transforman en un formato único utilizando un proceso de extraer/transformar/cargar/transformar (ETLT).

Las formas más comunes para recopilar datos son: formularios, encuestas, entrevistas y observaciones directas.

Transformación de Datos para Big Data

La transformación de datos se refiere a la conversión y optimización de datos para diversos propósitos, como los análisis, la elaboración de informes o el almacenamiento. Implica limpiar, estructurar y enriquecer datos para garantizar su precisión y relevancia. A menudo, las soluciones de transformación de datos utilizan tecnologías avanzadas, como IA (inteligencia artificial) o ML (Machine Learning), para optimizar y automatizar estos procesos.

La transformación de datos puede incluir varias de las siguientes operaciones:

• Limpieza de datos: Eliminar errores, incoherencias y valores perdidos para garantizar datos fiables de alta calidad.
• Estandarización: Escalar datos numéricos para obtener una media de 0 y una desviación estándar de 1 y que resulten compatibles con determinados algoritmos.
• Codificar datos categóricos: Convertir variables categóricas en formatos numéricos para el procesamiento algorítmico.
• Agregación: resumir datos calculando medias, sumas o recuentos en categorías o intervalos de tiempo específicos.
• Ingeniería de características: Crear nuevos atributos de datos a partir de los existentes para capturar información o relaciones adicionales.
• Reducción de datos: Reducir la dimensionalidad de los datos seleccionando características relevantes o utilizando técnicas como el análisis de componentes principales (PCA).
• Descomposición de series temporales: Descomponer los datos de series temporales en componentes de tendencias, estacionalidad y ruido para analizarlos de forma independiente.
• Suavizado: Aplicar métodos como el de las medias en movimiento para reducir el ruido en la serie temporal o crear datos suavizados.
• Preprocesamiento de texto: Preparar datos de texto para tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) mediante tokenización, stemming o lematización.

Almacenamiento de Datos

El almacenamiento y gestión de los macrodatos implica una serie de técnicas y tecnologías que permite manejar enormes volúmenes de información. Esto marca una diferencia con el almacenamiento de datos tradicional, que suele estar limitado por la capacidad de discos duros o por la arquitectura de bases de datos relacionales, y cuenta con los siguientes elementos clave:

• Escalabilidad
• Redundancia y Replicación
• Almacenamiento Distribuido

Para el control de estos existen distintos tipos de almacenamiento enfocados a  la gestión de la información y los grandes conjuntos de datos. Los principales son:

• Almacenamiento en la Nube
• Hadoop Distributed File System (HDFS)
• Bases de Datos NoSQL

Procesamiento de Datos para Big Data

Los profesionales del Big Data deben organizar, almacenar y recuperar datos según sea necesario durante todo el ciclo de un proyecto como parte del procesamiento de los datos, por ello se trata de un proceso de naturaleza continua, tomando lugar desde el comienzo de un proyecto hasta el final.

Análisis de Datos

Esta es la fase de Big Data clave. Una vez procesados, almacenados y hecha la gestión de las bases de datos, llega el momento de analizarlos.

No obstante, el análisis de Big Data se puede hacer sobre datos no procesados. Para ello, los analistas emplean diferentes herramientas y estrategias como, por ejemplo: modelado estadístico, algoritmos, inteligencia artificial, minería de datos, aprendizaje automático.

Cada una de estas estrategias es válida para un tipo de escenario específico.

Visualización de Datos

Esta fase se refiere al proceso de creación de representaciones gráficas de información, generalmente mediante el uso de una o más herramientas de visualización.

Gracias a esto, la posterior interpretación del análisis Big Data es más sencillo. Y es que, la visualización facilita la comunicación rápida de su análisis a una audiencia más amplia.

Seguridad de Datos en Big Data

Para poder asegurar debidamente los datos tendremos que asegurarnos de que contamos con una buena gobernabilidad sobre los mismos. Esto significa que los datos estén previamente autorizados (control de ingesta), organizados (estructuración de los datos), con menor número posible de errores y redundancias, manteniendo la privacidad y la seguridad de los mismos.

Monitorización de Datos

La correcta monitorización de los macrodatos garantiza la seguridad, confiabilidad y accesibilidad de los datos almacenados. Con herramientas que permiten monitorizar la calidad de los datos, llevar una precisa trazabilidad sobre el origen de los mismos y gestionar los metadatos generados.

La monitorización permite a su vez identificar anomalías e inconsistencias en los datos, garantizando la precisión e integridad de los mismos. Garantizando a las entidades que la información que cimienta sus decisiones es correcta.

Almacenamiento en Big Data

Para almacenar datos, además de las bases de datos relacionales y no relacionales, se usan diferentes técnicas como los data warehouse o data lakes. En este artículo nos enfocaremos en estos almacenes, si quieres aprender sobre bases de datos relacionales y no relacionales, puedes leer el artículo sobre tipos de bases de datos.

Almacén de datos (Data warehouse) 

Un almacén de datos es un sistema de gestión de datos que centraliza y fusiona grandes cantidades de datos de múltiples fuentes, como transacciones de puntos de venta, automatización del marketing, gestión de relaciones con clientes, etc.  Estos sistemas permiten ejecutar análisis potentes sobre grandes cantidades de datos, de formas que una base estándar no puede. La mayoría de los almacenes de datos cuentan con capacidades de análisis y herramientas de visualización y presentación de datos.

Lago de datos (Data lake)

Un data lake, es un entorno de almacenamiento de datos. A diferencia de un data warehouse, puede almacenar tanto datos estructurados como no estructurados, y no requiere un esquema definido para el almacenamiento. Esto hace que tenga una flexibilidad muy útil para los analistas de datos. Los data lakes pueden almacenar datos en su formato nativo y procesar cualquier variedad de datos, sin tener en cuenta los límites de tamaño.

Data lakehouse

Esta arquitectura de datos combina un data lake y un almacén de datos. Permiten que las organizaciones usen almacenamiento de bajo costo para almacenar grandes cantidades de datos sin procesar y proporcionar funciones de estructura y administración de datos. 

Usos cotidianos del Big Data

Transporte y Movilidad: Aplicaciones como Google Maps, Waze o Uber utilizan datos masivos en tiempo real para ofrecer información sobre el tráfico, calcular la ruta más rápida o estimar el tiempo de llegada a un destino. Estos servicios se alimentan de los datos proporcionados por millones de usuarios, lo que permite ofrecer un análisis preciso de las condiciones de tránsito.

Compras online: Plataformas como Amazon, Alibaba y eBay utilizan datos de comportamiento de los usuarios para personalizar la experiencia de compra. El Big Data se utiliza para predecir las tendencias de compra, gestionar inventarios de manera más eficiente y ofrecer descuentos o promociones personalizadas.

Redes Sociales: Plataformas como Facebook, Instagram o Twitter analizan grandes volúmenes de datos de los usuarios para personalizar los contenidos que muestran en los feeds. Cada interacción se utiliza para determinar qué tipo de contenido es más relevante para cada usuario. 

Salud y Bienestar: El Big Data también tiene un impacto creciente en la salud personal a través de aplicaciones y dispositivos como relojes inteligentes y monitores de actividad física. Estos dispositivos recopilan datos en tiempo real sobre nuestra frecuencia cardíaca, niveles de actividad, sueño, entre otros indicadores, y los analizan para darnos recomendaciones personalizadas para mejorar nuestra salud. Además, el Big Data permite a las aplicaciones de salud predecir posibles problemas de salud basándose en patrones de datos, sugiriendo cambios en el estilo de vida o alertando sobre riesgos potenciales.

Entretenimiento Personalizado: Las plataformas de entretenimiento como Netflix, Spotify o YouTube utilizan el Big Data para ofrecer contenidos personalizados a cada usuario. Basándose en el historial de visualización o escucha, estas plataformas recomiendan películas, series, canciones o videos que podrían ser de nuestro interés. 

Publicidad Digital: La mayoría de los anuncios que vemos en línea están personalizados en función de nuestros intereses y comportamientos. Los datos sobre nuestras búsquedas en Google, las páginas que visitamos o las interacciones que realizamos en redes sociales se utilizan para mostrar anuncios más relevantes para cada usuario.

Resumiendo

El Big Data es una herramienta poderosa que transforma cómo se gestionan y analizan grandes volúmenes de datos. Con las 5V como pilares fundamentales, permite extraer información valiosa que impulsa la toma de decisiones estratégicas en diversas industrias. ¿Te atreves a adentrarte en este mundo? ¡Te leemos en comentarios!