Big Data es un volumen grande de datos- tanto estructurados como no estructurados- los cuales inundan de información a las organizaciones en el día a día. Sin embargo, las grandes cantidades de datos no es lo que genera inquietud, en cambio, la pregunta debe ser- ¿qué hacen las organizaciones realmente hacen con esos datos? Dicho volumen de datos se pueden analizar en busca de ideas que conducen a una mejor toma de decisiones y movimientos comerciales estratégicos.
¿Cómo se puede emplear Big Data?
Tal como lo explicó BBVA, “el uso de datos y su análisis para predecir tendencias y comportamientos llevan ya un tiempo entre la sociedad y promete quedarse mucho más.” En ese sentido, también promete dar a las empresas una visión más profunda de sus clientes, socios y negocios. Por ejemplo, Big Data también puede ayudar a los agricultores a pronosticar con precisión el mal clima y hasta las malas cosechas. Adicionalmente, los gobiernos también podrán usar Big Data para predecir los disturbios civiles.
La explosión de Big Data
La cantidad de datos generados por medio de computadoras está creciendo exponencialmente por muchas razones. Por ejemplo, las tiendas minoristas generan grandes bases de datos de las actividades registradas de sus clientes. A su vez, las organizaciones de logística, finanzas, salud y ahora las plataformas de redes sociales colectan grandes cantidades de datos. Asimismo, a medida que más objetos y aplicaciones inteligentes entran el mundo cibernético, es inevitable que se generen muchos más datos gracias a la expansión de la famosa tendencia de internet de las cosas (IoT). Finalmente, los avances científicos también contribuyen con la vasta cantidad de datos que en este momento se registran a diario. Son cantidades incontables de datos almacenados que nunca antes se habían manejado.
Características de Big Data
Por lo general, Big Data es caracterizada por volumen, velocidad y variedad.
Volumen:
El volumen plantea el mayor reto y la mayor oportunidad al mismo tiempo, ya que Big Data puede ayudar a muchas organizaciones a comprender mejor a las personas y a asignar recursos de manera más efectiva. Sin embargo, las soluciones informáticas tradicionales no son capaces de manejar datos de esta magnitud.
Velocidad:
La velocidad de Big Data también enfrenta ciertos problemas. Con la velocidad en la que fluyen los datos en muchas organizaciones, ahora los datos de información están excediendo la capacidad de sus sistemas de TI. Además, los usuarios demandan cada vez más datos con transmisión en tiempo real, y el cumplimiento del mismo se ha convertido en un desafío para las empresas.
Variedad:
La variedad de tipos de datos a procesar es cada vez más diversa. En el pasado, los centros de datos solo se encargaban de almacenar documentos, transacciones financieras, registros de la bolsa de valores y archivos de personal. Hoy en día, además de lo anterior, se almacenan fotografías, audios y videos, modelos de 3D, datos de localización, entre otros. Muchas fuentes de Big Data también se encuentran no estructuradas y, por lo tanto, no son fáciles de categorizar, ni mucho menos de procesar, a través de las técnicas informáticas tradicionales.
La influencia de los desafíos de Big Data en las empresas
Debido a los desafíos mencionados relacionados con el volumen, la velocidad y la variedad, muchas organizaciones en el presente no tienen más remedio que ignorar grandes cantidades de información que puede ser potencialmente valiosa. De hecho, si pensamos en las organizaciones como criaturas que procesan datos, la mayoría representaría una forma de vida muy primitiva. Los sistemas de TI simplemente no están a la altura de escanear e interpretar el gran océano de datos en el que nadan. Como consecuencia, la mayoría de los datos que rodean a las organizaciones hoy en día se pasan por desapercibidos. Por lo general, una gran proporción de los datos que recopilan no los procesan y entre esos se filtra una cantidad significativa de información muy útil. Por ejemplo, hasta hace poco, la mayoría de los datos capturados por las tarjetas de fidelización de las tiendas minoristas no se procesaban de ninguna manera y casi todos los datos de video capturados por los hospitales durante cirugías quirúrgicas aún se siguen eliminando en cuestión de semanas.
Mirando hacia el futuro, la computación cuántica puede mejorar en gran medida el procesamiento de Big Data. Las computadoras cuánticas podrán almacenar y procesar datos usando estados mecánicos cuánticos y en teoría sobresalen en el procesamiento masivo y paralelo de datos no estructurados.
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