Explorando el Big Data: definición y utilidad

Siempre se ha dicho que “el conocimiento es poder”. Pues bien, podríamos decir que la definición del big data no es más que un conjunto de datos complejos y cuantitativos que nos aportan información que ayudan, a su vez, a crear estrategias empresariales.  

En el ámbito de la informática y las redes, el análisis de big data puede proporcionar información valiosa sobre el rendimiento de los sistemas, la detección de problemas y la toma de decisiones. En el contexto de la formación en tecnología de big data en España, se presentan diversas opciones para adquirir conocimientos y especialización en este campo: puedes estudiar técnico en sistemas microinformáticos y redes Madrid o el grado medio sistemas microinformáticos y redes Barcelona; si prefieres estudiar big data online, también tienes la opción de obtener el título de técnico en sistemas microinformáticos y redes a distancia. 

¿Quieres conocer para qué sirve el big data y cuáles son los usos y beneficios del Big Data? Empecemos desde el principio: 

¿Qué es el Big Data y Cómo Funciona? 

Big Data Definición 

El Big Data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que superan la capacidad de las herramientas tradicionales de procesamiento de datos para capturar, gestionar y procesar de manera efectiva. Estos conjuntos de datos, caracterizados por su volumen, velocidad y variedad, presentan grandes oportunidades para las empresas, ya que pueden obtener muchísima información relevante que les ayude a tomar determinadas decisiones y acciones. 

Lo primero que hay que tener en cuenta en la definición del Big Data es que este se basa en tres dimensiones principales, las tres “V” del Big Data: 

• Volumen: el Big Data se caracteriza su gran cantidad de datos que genera. Estos datos pueden obtenerse de diversas fuentes, desde las redes sociales, hasta los CRM’s, las pda’s del departamento comercial, los dispositivos móviles o los registros empresariales.  
• Velocidad: la velocidad a la que se generan estos datos hace que se acumule muchísima información valiosa, a la que solamente conseguiremos sacarle provecho si la empresa es capaz de hacer un procesamiento oportuno de estos datos.  
• Variedad: el Big Data incluye datos estructurados tipo hojas de cálculo, Google Analytics o bases de datos, pero también incluye datos no estructurados, como texto, imágenes, etc. La variedad de fuentes y formatos de datos hace que su procesamiento y análisis sean complejos. Y de aquí la necesidad de las empresas de contratar expertos en big data. 

Cómo Funciona el Big Data 

El funcionamiento del Big Data se basa en la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y el análisis de datos para extraer información valiosa y tomar decisiones informadas. A continuación, se describen los 4 pasos clave del proceso de big data: 

• Recopilación de datos 
• Almacenamiento de datos 
• Procesamiento de datos 
• Análisis de datos 

Recopilación de datos: sin datos, no podemos analizar, así que la primera fase del big data implica la recopilación de datos de diversas fuentes, que pueden incluir CRM’s, redes sociales, registros empresariales, aplicaciones móviles, hojas de cálculo, reportes comerciales, etc. Esta fase implica la captura de datos en tiempo real o la recopilación de datos históricos. 

Almacenamiento de datos: una vez tenemos estos datos recopilados durante un período de tiempo determinado, los datos se almacenan en sistemas de almacenamiento masivo, como bases de datos distribuidas, sistemas de archivos en la nube o almacenes de datos específicos para Big Data. Estos sistemas están diseñados para manejar grandes volúmenes de datos y garantizar su disponibilidad y escalabilidad. 

Procesamiento de datos: la siguiente fase del análisis de big data es el procesamiento de datos, que implica el análisis de los datos por parte de un Data Engineer o un Data Scientist, que se trata de profesionales expertos en tecnología big data, capaces de identificar patrones, tendencias y relaciones. En esta fase, son necesarios los softwares de procesamiento de datos como Hadoop y Spark, que permiten la extracción y moldeo de macrodatos. 

Análisis de datos: si queremos entender para qué sirve el big data, el análisis de datos es la clave. Utilizando técnicas como el aprendizaje automático, se extraen conocimientos valiosos de los datos. Estos conocimientos de información gracias al análisis del big data ayudan a las empresas en la toma de decisiones estratégicas, a predecir tendencias y a optimizar procesos. 

Usos y beneficios del Big Data 

Ahora que entendemos la definición del big data, es importante comprender la tecnología big data y sus usos. A continuación, exploramos algunos ejemplos de big data, así como beneficios clave de la tecnología de los grandes volúmenes de datos en diferentes campos: 

• Big data en la Medicina 

  En el campo de la medicina, el big data permite a los investigadores analizar datos clínicos y genética para identificar patrones y diagnósticos, lo que se traduce en avances médicos importantes. También permite el diagnóstico temprano de enfermedades. Además, los sistemas de big data permiten optimizar la gestión de hospitales y centros médicos, mejorando la atención al paciente y reduciendo las listas de espera. 

• Finanzas y big data 

  En este sentido, las empresas del sector financiero utilizan el Big Data para evaluar y analizar riesgos, identificar patrones en el mercado, observar la evolución en las inversiones, etc. Los analistas financieros utilizan análisis de datos para predecir tendencias del mercado y tomar decisiones de inversión, así como personalizar servicios financieros ofreciendo ofertas “a medida”.  

• Logística y big data 

  El big data es un elemento clave para el sector logístico. Gracias a la tecnología de gestión de datos, las empresas de transporte pueden optimizar rutas, gestionar mejor el inventario, evitar roturas de stock o hacer un seguimiento y trazabilidad de productos, consiguiendo mayor calidad, seguridad y satisfacción por parte del cliente.  

• El Big data en Educación 

  La tendencia a poder ofrecer una educación cada vez más individualizada se alimenta del big data como herramienta para conseguir una mayor personalización en el aprendizaje: a través de plataformas educativas, la tecnología del procesamiento de datos permite adaptar los materiales a las necesidades individuales de los estudiantes, así como identificar patrones de trabajo, perfiles de estudiantes y su evolución educativa.  

La tecnología Big Data en detalle 

Conocer las diferentes tecnologías utilizadas en el procesamiento y análisis de big data es necesario para dedicarse a ello. Como ejemplo de algunas de las herramientas más importantes en big data, tenemos: Hadoop, Spark o MapReduce para el procesamiento y almacenamiento de datos; las bases de datos NoSQL tipo MongoDB o Cassandra, etc. También es importante saber lenguajes de programación, tipo Python o Java, así como conocer las distintas soluciones de almacenamiento en la nube. 

En cualquier caso, estudiar una FP de Informática para aprender big data te permitiría obtener estos conocimientos y dedicarte como especialista en datos, una de las profesiones con más futuro.