En la actualidad, es muy común escuchar a los gerentes de empresas hablar de “big data” y “análisis de big data”. Prácticamente todas las industrias y la mayoría de las profesiones emplean aplicaciones que hacen uso de grandes conjuntos de datos. Pero, ¿en qué se diferencian de los conjuntos de datos ordinarios? ¿Qué los diferencia y por qué las aplicaciones de big data se han vuelto tan omnipresentes (o al menos se habla tanto de ellas)? ¿Tiene el análisis de big data ventajas que van más allá de las del análisis de datos tradicional? Aquí arrojaremos luz sobre estas y otras muchas preguntas relacionadas.

¿Qué es Big Data?

El término “big data” generalmente se refiere a volúmenes muy grandes de datos que son difíciles de gestionar, aunque también puede referirse a formas de analizar y aprovechar conjuntos de datos cuyo tamaño y complejidad van más allá de lo que las herramientas tradicionales de procesamiento de datos pueden capturar y procesar.

El papel empresarial que desempeña el análisis de big data coincide con el de la inteligencia empresarial : ambos tipos de aplicaciones se utilizan para mejorar la toma de decisiones empresariales. Pero mientras que las herramientas de inteligencia empresarial solo pueden responder a las preguntas que plantea la empresa, el análisis de big data puede señalar el camino hacia preguntas que la empresa ni siquiera sabía que debía plantear.

Puntos clave

• El análisis de big data se ha generalizado rápidamente y ahora es esencial para muchos tipos diferentes de empresas.
• El big data aprovecha y hace un uso rentable de las enormes cantidades de datos operativos y de clientes que generan las empresas digitales actuales.
• Hay muchas formas de procesar conjuntos muy grandes de datos, pero todas tienen como objetivo descubrir patrones y comportamientos que de otro modo permanecerían ocultos.

Big Data explicado

Las empresas de hoy están inundadas de datos. Estos datos provienen de muchas fuentes diferentes, adoptan muchas formas diferentes y el volumen crece constantemente, especialmente a medida que más aspectos de la empresa se automatizan digitalmente. Eso hace que sea muy difícil para una empresa clasificar todos sus datos y extraer información significativa.

Sin embargo, estos datos, cuando se entienden correctamente, pueden revelar muchos conocimientos que ayudarán a la empresa a crecer y seguir siendo competitiva. Un análisis sólido de los datos puede revelar información sobre prácticamente todo lo que es importante para una empresa: clientes, empleados, procesos, la industria en general y la economía. Para las empresas de rápido crecimiento, los datos pueden servir de base para dar el salto al siguiente nivel.

El análisis de big data proporciona las herramientas y técnicas para convertir enormes cantidades de datos en información útil con la que una empresa puede actuar. Pero recién en años relativamente recientes la capacidad de procesamiento de las computadoras y la capacidad analítica del software han avanzado hasta el punto de que los sistemas de análisis de datos pueden dar sentido a los vastos océanos de datos que generan las empresas totalmente digitalizadas.

¿Cómo funciona el Big Data?

Existen diversas técnicas para gestionar conjuntos de datos muy grandes. Lo que todas ellas tienen en común es que proporcionan formas de analizar grandes cantidades de distintos tipos de datos para revelar patrones ocultos. Una vez identificados y comprendidos estos patrones, pueden proporcionar la base para tomar decisiones empresariales verdaderamente acertadas. Los detalles técnicos de cómo el análisis de big data hace esto son de poca o ninguna utilidad para los gerentes de empresas.

Lo más importante para los gerentes de empresas es aprender a utilizar el big data en sus organizaciones. Esto requiere un compromiso serio de tiempo y recursos. Los pasos necesarios para desarrollar un programa de big data exitoso dentro de una empresa generalmente son los siguientes:

1. Establecer objetivos de big data. Esto significa articular las preguntas clave que más importan para el éxito de la empresa, cómo las respuestas a esas preguntas agregarán valor a la empresa y cómo el análisis de big data proporcionará las respuestas.
2. Contrate personal para el programa. Para que funcione bien (y no lleve el pensamiento empresarial por malos caminos), los programas de big data requieren una variedad de conocimientos en tecnología y matemáticas. Contrate líderes de programas de big data que sepan de estadística y cómo interpretarla. Y, lo más importante, que sepan reconocer cuándo el ruido en los datos o la aplicación incorrecta de una técnica de modelado pueden generar resultados poco fiables.
3. Encuentre los datos. Identifique el tipo de datos que son más relevantes para las preguntas clave del paso 1 y cómo se capturarán o adquirirán. Además de los datos generados por las operaciones de una empresa, existen muchos conjuntos de datos externos valiosos disponibles para su compra o proporcionados de forma gratuita por diversos gobiernos y organizaciones sin fines de lucro. Cualquier cantidad de estos puede ser relevante para las preguntas clave de la empresa.
4. Almacenar los datos. Esto incluye definir cómo se recopilarán, almacenarán y recuperarán los datos de manera que se mantenga su calidad, consistencia y confiabilidad, así como también cómo se protegerán de manera que sean compatibles con las regulaciones gubernamentales y los estándares de privacidad. Esto a veces se denomina gobernanza de datos.
5. Analice los datos. Deje que los expertos en estadística apliquen modelos analíticos de big data hasta que encuentren información que responda las preguntas clave establecidas en el paso 1.
6. Comparte las respuestas. Genera automáticamente (y distribuye a todos los interesados ​​relevantes de la organización) los resultados más útiles.
7. Enjuague y repita. Repita los pasos 3 a 6 para refinar su análisis y buscar más información. A veces, un paso posterior altera el pensamiento de uno anterior y debe repetirlo, ¡otra vez!

¿Por qué es importante el Big Data?

Los patrones identificados mediante el análisis de big data pueden ayudar a las empresas a responder preguntas cruciales para su negocio. Las empresas pueden utilizar estos conocimientos para mejorar la eficiencia operativa y gestionar mejor sus recursos. Por ejemplo, el análisis de big data puede ayudar a las empresas a optimizar el desarrollo de productos, satisfacer mejor las necesidades de sus clientes e identificar nuevos mercados y oportunidades de crecimiento.

Uso de Big Data

Sin darnos cuenta, probablemente todos hemos experimentado el uso de big data en acción. Cuando un emisor de tarjetas de crédito llama al titular de una tarjeta para advertirle sobre un posible fraude, es el resultado de un análisis de big data ajustado para detectar el fraude en función de la revisión en tiempo real de una inmensa cantidad de transacciones de crédito. El sistema de análisis de big data Watson de IBM ganó en Jeopardy! contra los grandes campeones del programa antes de hacer avances en el ámbito de los diagnósticos médicos. Los servicios de mapas para teléfonos inteligentes que proporcionan a los conductores rutas a través de cientos de kilómetros de carreteras congestionadas son otro ejemplo de big data en acción.

¿Qué industrias utilizan Big Data?

El uso de big data se da tanto en el sector público como en el privado, y prácticamente todos los sectores han desarrollado sus propias aplicaciones pertinentes. Algunos ejemplos destacados son:

• El sector minorista, que utiliza big data para identificar y apuntar a diferentes segmentos del mercado, mejorar la percepción de la marca y aumentar la satisfacción del cliente.
• Servicios financieros, donde se utiliza ampliamente el big data para gestionar riesgos, identificar fraudes y proyectar resultados comerciales.
• Fabricación, que lo utiliza para la previsión de la demanda y la gestión de la cadena de suministro , así como para la planificación y el diseño de productos.
• Atención sanitaria, donde se utilizan aplicaciones de big data para el mapeo del genoma, el diagnóstico de pacientes y el seguimiento y la gestión de la salud de la población.
• El gobierno federal, que emplea big data para desarrollar sistemas de armas y rastrear amenazas a la seguridad, analizar datos económicos y desarrollar políticas regulatorias.

Casos de uso de Big Data

La amplitud de usos del big data es de gran alcance. Algunos de los muchos casos de uso empresarial del big data incluyen:

• Desarrollo de productos, donde se utiliza el análisis de big data para anticipar la demanda de los consumidores correlacionando las características de productos anteriores con su aceptación por parte de los clientes.
• Mantenimiento predictivo, donde la recopilación y el análisis de muchos tipos diferentes de datos (como el rendimiento de las piezas, fallas anteriores, factores de estrés, historial de fabricación y datos de sensores) se pueden monitorear y utilizar para optimizar los cronogramas de mantenimiento y reemplazar piezas antes de que fallen.
• Identificación de fraudes mediante el uso de reconocimiento de patrones basado en conjuntos de datos extremadamente grandes.
• Mantener el cumplimiento normativo mediante la agregación de datos para fines de elaboración de informes.
• Personalizar la experiencia del cliente mediante el aprovechamiento de datos de sitios web, redes sociales, registros de centros de llamadas de clientes y muchas otras fuentes para mejorar las interacciones y crear un retrato detallado y más íntimo del cliente.
• Mejorar la eficiencia operativa, que es donde el análisis de big data está teniendo el mayor impacto general. El big data se analiza para prevenir fallas de producción y tiempos de inactividad, evitar interrupciones en la cadena de suministro, recopilar y evaluar comentarios de los clientes, mejorar los productos y proyectar la demanda futura.

Historia del Big Data

Se han recopilado grandes cantidades de datos desde la década de 1960, pero fue alrededor de 2005 cuando las empresas comenzaron a generar grandes cantidades de datos a través del comercio web, la digitalización de más aspectos de las operaciones comerciales (incluido el marketing digital) y el uso de Facebook, YouTube y otros servicios en línea. Fue entonces cuando el volumen de datos realmente se disparó. Casi al mismo tiempo, se creó un marco de código abierto conocido como Hadoop para almacenar y analizar conjuntos de datos extremadamente grandes, y las bases de datos NoSQL, que pueden administrar enormes cantidades de datos que cambian rápidamente, también se hicieron populares.

Estas tecnologías hicieron que fuera mucho más fácil y rentable obtener valor de grandes conjuntos de datos, y la cantidad de aplicaciones de big data comenzó a dispararse, junto con el volumen de datos en sí. Más recientemente, con la llegada de la Internet de las cosas (IdC), que abarca una gran cantidad de sensores individuales del mundo real, estos innumerables dispositivos en red y las aplicaciones con las que se utilizan comenzaron a sumarse al tesoro de big data.

Ventajas y desventajas del Big Data

Para entender el alcance y la variedad de los pros y contras del big data, consideremos dos axiomas: “Nada en este mundo vale la pena tener o hacer a menos que signifique esfuerzo, dolor, dificultad” (las palabras de Theodore Roosevelt, Jr., 26º presidente de los Estados Unidos) y “Un gran poder conlleva una gran responsabilidad”, enunciado por primera vez por Voltaire, no por el tío Ben de Peter Parker (como cree la mayoría de los cinéfilos).

El análisis de grandes volúmenes de datos es difícil . Requiere una reflexión estratégica concentrada sobre cómo crear valor comercial a partir de la información, conocimientos especializados en estadística y una o más ciencias sociales (según el contexto comercial) y una amplia infraestructura de tecnología de la información (TI) avanzada. La parte de TI se está volviendo más sencilla gracias a la computación en la nube. Pero descubrir cómo crear valor comercial y encontrar y contratar a los expertos que puedan extraer significado de grandes conjuntos de datos y saber cuándo sus resultados están sesgados por el ruido en los datos siguen siendo desafíos muy difíciles.

Sin embargo, las empresas que tienen éxito en el ámbito del big data encuentran un gran poder económico. La consideración de la responsabilidad proporcional surge de la creciente preocupación mundial —y de las iniciativas regulatorias— sobre la privacidad de los datos individuales. El análisis de big data de última generación puede violar la privacidad individual, incluso de manera involuntaria, a menos que esté cuidadosamente diseñado para evitarlo.

A continuación se presentan algunas reflexiones adicionales sobre las ventajas y desventajas del big data:

• Ventajas:

  La capacidad de procesar y analizar grandes cantidades de datos tiene múltiples beneficios, como la capacidad de comprender mejor a los clientes y orientarlos, identificar comportamientos fraudulentos y optimizar los procesos comerciales. Por ejemplo, puede indicarle a una empresa si está atrayendo al tipo de cliente que espera (hombres, mujeres, jóvenes, mayores) y ofrecerle información sobre cómo optimizar esos clientes. Con modelos estadísticos basados ​​en big data, una empresa puede identificar diferentes escenarios potenciales de lo que podría hacer si un país grande impone aranceles de importación a su industria. 

  Además, el big data tiene una relación simbiótica con la inteligencia artificial. Los grandes conjuntos de datos alimentan el software de aprendizaje automático, lo que ayuda a entrenar estas aplicaciones y hacerlas más robustas. Estas, a su vez, pueden encontrar patrones más valiosos al analizar el big data.

• Desventajas:

  Una desventaja importante es que es difícil mantenerse al día con el big data. Dado que los volúmenes de datos se duplican aproximadamente cada dos años, las organizaciones deben dedicar cada vez más recursos para intentar mantenerse al día con el flujo. Sin la experiencia suficiente, es difícil determinar cuán confiables son los resultados de un análisis de big data, lo que podría llevar a una empresa por el camino equivocado. Además, la ciberseguridad se convierte en un desafío inmenso, ya que el daño causado por una filtración de datos puede ser devastador. Si a esto le sumamos las leyes y regulaciones de privacidad de datos, las empresas deben realizar inversiones considerables en medidas de protección de datos para salvaguardar a sus clientes y cumplir con las normas.

Tipos de Big Data

No es de sorprender que los tipos de datos que se recopilan y analizan mediante el análisis de big data sean muy variados, pero se dividen en tres grandes categorías:

• Estructurado:

   

  Los datos estructurados son el tipo de datos que se pueden almacenar en hojas de cálculo y bases de datos relacionales que se organizan en columnas y filas. Los datos son numéricos o texto estandarizado, y cada entrada tiene una dirección (la columna y la fila en la que aparecen). Las direcciones hacen que sea relativamente sencillo rastrear, mapear y analizar estos datos, incluso a gran escala.

• No estructurado:

   

  Por otro lado, los datos no estructurados no están estandarizados, normalmente no son numéricos y no se adaptan a la estructura de columnas y filas de un DBMS relacional. Incluyen textos de móviles, correos electrónicos y documentos de Word, así como llamadas telefónicas y vídeos. Su falta de una estructura uniforme o inherente hace que sea más difícil rastrear y analizar grandes volúmenes de datos no estructurados. Para ello se requieren herramientas especializadas, como los data lakes.

• Semiestructurado:

   

  Y luego están los datos semiestructurados, que comparten algunas de las características de los datos estructurados y no estructurados. Las páginas web, los documentos de Word o los correos electrónicos que tienen un formato muy definido, tienen líneas de asunto o están organizados por temas se consideran semiestructurados, al igual que los textos de referencia muy organizados, como un diccionario o una enciclopedia. Al igual que los datos no estructurados, los datos semiestructurados no son adecuados para un DBMS relacional. Pero como tienen cierto grado de estructura, se pueden almacenar, mapear y analizar con mayor facilidad que los datos no estructurados.

Características del Big Data, también conocidas como las 6 V del Big Data

Aunque la gente discute sobre quién acuñó el término “big data”, sabemos que comenzó a usarse durante la década de 1990. Fue entonces cuando quedó claro que el gran volumen de datos generados por aplicaciones de Internet como el comercio electrónico era mucho mayor que los conjuntos de datos ordinarios a los que los profesionales de la tecnología de la información estaban acostumbrados hasta entonces. Desde entonces, la industria de TI ha optado por definir las características del big data utilizando palabras que comienzan con la letra “V”.

Ahora bien, algunos expertos definen el big data con cuatro V, otros con hasta diez. Sin embargo, lo más común es que el big data se caracterice por estas seis características o atributos que lo distinguen:

1. Volumen:

    

   En primer lugar, el big data se distingue por la cantidad de datos que se recopilan. En las empresas digitales actuales, estos datos pueden proceder de muchas fuentes diferentes, como contactos de clientes, transacciones de ventas, facturas, conocimientos de embarque, sensores de equipos y lecturas de rendimiento, tráfico web, estudios de mercado, documentos, llamadas telefónicas, correos electrónicos, dispositivos inteligentes, sistemas de seguimiento GPS y muchos otros. Como medida de la cantidad de datos que se generan, los usuarios de Internet crean 2,5 trillones de bytes de datos cada día.

2. Variedad:

    

   Todos estos datos llegan en muchos formatos diferentes: hojas de cálculo, entradas de bases de datos, documentos de texto, grabaciones de voz y vídeo, imágenes y muchos otros tipos. El big data los abarca todos.

3. Velocidad:

    

   Se refiere a la velocidad a la que se recopilan los datos. Los dispositivos que componen la IoT, como los sensores de tráfico, los medidores inteligentes y las cámaras de seguridad, por ejemplo, generan flujos continuos de datos a velocidades enormes, y este es solo un conjunto de datos que los sistemas de gestión de big data deben manejar. Actualmente, por ejemplo, se estima que cada persona en el mundo desarrollado genera 1,7 megabytes de datos por segundo .

4. Variabilidad:

    

   Las formas en que se acumulan grandes cantidades de datos son impredecibles y pueden cambiar en cualquier momento, reflejando eventos como un aumento repentino en el tráfico web o una nueva tendencia de ventas.

5. Veracidad:

    

   La calidad y fiabilidad de los datos en cuestión se conoce como su veracidad. Para ser útiles, los macrodatos no solo deben ser variados y voluminosos, sino también precisos. Mantener esta precisión es un desafío, ya que la calidad de los datos capturados puede variar mucho según la fuente y cómo se almacenen y protejan.

6. Valor:

    

   El valor del big data es su valor para la organización: cuántas ganancias se pueden obtener de la información que proporciona.

Otras posibles características

Además de las seis V que comparten todos los grandes conjuntos de datos, existen muchas otras características distintivas que pueden tener algunos de ellos, según su finalidad, arquitectura e implementación. Cinco de las más comunes son:

• Un gran conjunto de datos se considera exhaustivo si incluye todos los datos relevantes de todas las fuentes posibles.
• Los macrodatos se clasifican como relacionales si están compuestos por campos comunes que se prestan a un metanálisis único y general. Esto se opone a los macrodatos no relacionales, que comprenden conjuntos de datos relacionados pero separados, cada uno con sus propios campos y características.
• Los macrodatos también pueden ser extensivos cuando se pueden agregar fácilmente nuevos campos al conjunto de datos o cuando los campos existentes se pueden modificar fácilmente.
• Si el sistema de almacenamiento utilizado para albergar grandes volúmenes de datos puede ampliarse rápidamente según demanda, los datos se consideran escalables .
• Si el conjunto de datos es muy detallado, está completamente indexado y se busca fácilmente, se dice que es de grano fino .

Ejemplos de Big Data

A diario se recopilan de forma rutinaria numerosos conjuntos de datos de gran tamaño. A continuación, se ofrecen algunos ejemplos:

• La Bolsa de Valores de Nueva York genera más de 1 terabyte de datos de pedidos y conciliación cada día de negociación.
• Facebook recopila diariamente más de 500 terabytes de datos de los comentarios, mensajes, fotos y vídeos que se publican en el sitio.
• Los sensores pueden registrar más de 10 terabytes de datos de un solo motor a reacción durante media hora de vuelo. Si se multiplica por los miles de vuelos que se realizan cada día, la industria aérea acaba generando muchos petabytes de datos de rendimiento y mantenimiento de motores cada 24 horas.

¿Cómo se almacenan y procesan los grandes datos?

Los almacenes de datos que utilizan bases de datos relacionales no suelen ser adecuados para gestionar grandes conjuntos de datos, ya que solo pueden almacenar datos estructurados. En su lugar, se suelen utilizar lagos de datos , ya que admiten una variedad de formatos de datos estructurados y no estructurados. Los datos alojados en el lago de datos también se pueden combinar con otros datos almacenados en un RDMS (sistema de gestión de escritorio remoto) o un almacén de datos.

Dado que procesar todos estos datos para realizar distintos tipos de análisis requiere una enorme cantidad de potencia informática, a menudo se utilizan sistemas informáticos en clúster. Estos consisten en miles de servidores económicos que funcionan en paralelo y están conectados entre sí mediante tecnologías como Hadoop y el motor de procesamiento Spark. Esto se conoce como procesamiento paralelo masivo.

Para obtener mayor flexibilidad y la capacidad de escalar su infraestructura de big data según sea necesario, las empresas han comenzado cada vez más a almacenar y administrar sus datos en la nube.

Big Data y Regulaciones

En la mayoría de los países del mundo, incluido Estados Unidos, no existen leyes ni normativas que aborden específicamente el big data. En cambio, las empresas están limitadas por las leyes y normativas de privacidad de datos aplicables a su sector, como la HIPAA para el sector sanitario estadounidense; la Ley Gramm-Leach-Bliley, que regula los datos financieros; y la Ley Federal de Modernización de la Seguridad de la Información, que regula los datos del gobierno federal, por nombrar solo algunas. En Europa, la principal normativa pertinente es el RGPD (Reglamento General de Protección de Datos).

En general, estas normas tienen por objeto proteger la privacidad individual. Se aplican a los macrodatos en situaciones en las que las sofisticadas técnicas analíticas que se utilizan con estos conjuntos de datos son capaces de asociar comportamientos con individuos específicos que asumieron que su comportamiento era privado.

Cinco prácticas recomendadas para el manejo de macrodatos

Las iniciativas de big data requieren muchas partes móviles, todas ellas complejas y con sus propias subpartes móviles. Es poco probable que una empresa que lance su primer proyecto de big data tenga éxito sin un plan cuidadosamente concebido. A continuación, se indican cinco prácticas recomendadas que se deben seguir al lanzar un proyecto de big data:

1. Establecer una estrategia: para tener éxito con una aplicación de big data, colóquela en el contexto adecuado. Esto significa comenzar con los problemas de negocios que se abordarán con ella y cómo la iniciativa contribuye a los objetivos a largo plazo de la empresa. Esta etapa incluye la identificación de cuestiones clave para el éxito empresarial en las que se centrará la iniciativa de big data. La estrategia correcta debe sentar las bases para el éxito futuro y guiar las decisiones sobre qué datos debe adquirir la empresa, cómo debe utilizarlos y con quién compartirlos, tanto dentro de la organización como entre su ecosistema de socios comerciales, proveedores y clientes.
2. Identifique sus fuentes de big data: ¿Qué tipo de datos necesitará la empresa para alcanzar sus objetivos para el proyecto? ¿Acumulará estos datos de forma natural como resultado de sus operaciones o tendrá que obtenerlos de otras fuentes? Existen muchas fuentes potenciales de big data, entre ellas:
• Transmisión de datos desde el IoT y otros dispositivos conectados. Esto puede incluir datos generados por wearables, automóviles y electrodomésticos inteligentes, dispositivos médicos y equipos industriales.
• Datos de redes sociales que se originan a partir de interacciones en Facebook, YouTube, Instagram y otras plataformas. Gran parte de estos son datos no estructurados o semiestructurados en forma de imágenes, videos, voz, texto y sonido, y pueden ser útiles para marketing, ventas y atención al cliente.
• Datos disponibles públicamente de fuentes como data.gov del gobierno de EE. UU., el CIA World Factbook o el Portal de Datos Abiertos de la Unión Europea.
• Otras fuentes, que pueden incluir bases de datos de la industria y los lagos y almacenes de datos operados por los socios, proveedores y clientes de la empresa.
3. Combine datos estructurados con no estructurados: se pueden obtener conocimientos importantes mediante la integración de datos estructurados (como los datos transaccionales y de rendimiento generados por la empresa en el curso de sus operaciones comerciales) y datos no estructurados recopilados de registros telefónicos del centro de atención al cliente, sitios web, redes sociales y otras fuentes. La combinación proporciona puntos de datos más relevantes con los que puede trabajar una aplicación de big data y puede llevar a conclusiones mejores y más precisas.
4. Utilice abundantemente las herramientas de visualización de datos: los seres humanos son expertos en identificar patrones visualmente. Incluso las personas que no tienen las habilidades de codificación o la formación técnica para comprender un algoritmo de agrupamiento pueden discernir fácilmente un patrón creado por los puntos de datos que genera el algoritmo si se representan gráficamente. Cuando se visualizan, la mayoría de las personas detectan fácilmente los valores atípicos y los valores que no encajan en el patrón general. El uso de las herramientas de visualización de datos adecuadas permite que todos los miembros de una empresa se conviertan en analistas de big data y ayuden a la organización a dar sentido a grandes cantidades de información.
5. Planifique su aplicación para la nube: las aplicaciones de big data utilizan una enorme cantidad de recursos informáticos, muchos de los cuales deben aumentarse o reducirse según la cantidad de datos que inunden el sistema en un momento determinado. Para tener éxito, un proyecto de big data requiere un flujo y procesamiento de datos ininterrumpidos, lo que a su vez requiere una amplia gestión de recursos. Las nubes públicas y privadas bien administradas están diseñadas para admitir requisitos de procesamiento de datos a gran escala y en constante cambio, y son la forma ideal de aprovisionar la mayoría de los proyectos de big data.

Tendencias en Big Data en 2025

El big data surgió del aumento de la potencia y la caída del costo de la capacidad de procesamiento de las computadoras y del almacenamiento de datos, además del crecimiento paralelo de las actividades comerciales digitales que generan volúmenes cada vez más masivos de datos. No es probable que ninguna de estas tendencias disminuya pronto. Sin embargo, dentro de estas “megatendencias” de alto nivel hay varias facetas clave que darán forma al big data y a cómo se utilizará en 2025 y más allá. A continuación, se presentan algunos puntos destacados.

• El uso de la computación en la nube es lo que hace que las iniciativas de big data sean accesibles para las empresas medianas y grandes. Los proyectos de big data respaldados por la nube seguirán extendiéndose, lo que hará que el análisis de big data sea más confiable y asequible con el tiempo.
• A medida que la tecnología avanza y permite la integración de más dispositivos IoT, la informática de borde se convertirá en un componente vital de las estrategias de big data. En lugar de depender únicamente de la infraestructura en la nube como antes, la informática de borde reducirá los problemas de latencia y ancho de banda al acercar los datos a su origen.
• El acceso a los datos para usuarios no técnicos, conocido como democratización de datos, hará que el análisis de datos sea accesible para los equipos sin requerir conocimientos avanzados de ciencia de datos a través de plataformas de poco código o sin código.
• La inteligencia artificial y las tecnologías de aprendizaje automático seguirán potenciando el análisis de big data. El análisis predictivo, la información automatizada y la toma de decisiones basada en datos dependerán cada vez más de la IA para procesar grandes cantidades de datos de manera eficiente. La IA también ayudará a limpiar, clasificar e interpretar datos con mayor rapidez que la que permiten las capacidades humanas.
• El rápido crecimiento de la IoT proporcionará nuevos y enormes flujos de datos, lo que permitirá aplicaciones de big data nuevas y de mayor alcance.
• El mercado relativamente nuevo y de rápido crecimiento de datos como servicio (DaaS) brindará formas nuevas y más rentables para que las empresas enriquezcan y expandan sus aplicaciones de big data, lo que creará oportunidades para la monetización de datos y la colaboración entre empresas.

El futuro del Big Data

A medida que los usos del big data sigan creciendo y madurando, y la cantidad de datos que pueden alimentarlos siga multiplicándose, más empresas invertirán más en la recopilación y aplicación de big data. Esto hará que los datos de una empresa sean un activo cada vez más valioso, y muchas empresas intentarán monetizar este activo vendiéndolo. Por lo tanto, surgirán mercados de datos que sentarán las bases para aún más aplicaciones de big data, aumentando aún más el valor de los diferentes tipos de datos.

Al mismo tiempo, sin embargo, el aumento de las regulaciones de privacidad requerirá que las empresas tengan más cuidado en la recopilación de datos para evitar las consecuencias del incumplimiento, mientras que los centros de datos sostenibles se convierten en un foco de atención. Eso significa que ciertos tipos de datos, especialmente los datos sobre el comportamiento del consumidor, serán más difíciles de obtener. Simplemente aplicando las leyes de la oferta y la demanda , eso significa que el precio de esos datos aumentará.

Las empresas dependen cada vez más de sus iniciativas de big data, tanto para gestionar sus operaciones como para obtener ingresos. Esto acabará redefiniendo la naturaleza de muchas empresas, al principio de forma lenta y después muy rápido. Tarde o temprano, todas las empresas serán empresas centradas en los datos y utilizarán big data.

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En el panorama empresarial actual, la capacidad de tomar decisiones rápidas y bien fundamentadas es esencial para mantenerse competitivo. La tecnología ha jugado un papel fundamental en este proceso, y una de las innovaciones más transformadoras ha sido la integración de la inteligencia artificial (IA) en los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP). NetSuite, una plataforma líder en soluciones ERP basadas en la nube, ha incorporado IA en su suite de soluciones, ayudando a las empresas a acelerar su crecimiento, mejorar la eficiencia y tomar decisiones más precisas.

A continuación, exploraremos cómo NetSuite utiliza la inteligencia artificial para optimizar las operaciones y cómo esta tecnología puede beneficiar a tu negocio.

Una plataforma unificada para un crecimiento eficiente

NetSuite no es solo una herramienta para gestionar los aspectos contables y financieros de tu empresa. Su verdadero poder radica en su capacidad para unificar los datos de todas las áreas de la organización: finanzas, ventas, operaciones, recursos humanos, y más. Con la IA integrada, la plataforma ofrece una visión holística y en tiempo real del estado de tu negocio, lo que permite una toma de decisiones más informada y eficiente.

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Análisis predictivo para una toma de decisiones más precisa

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Por ejemplo, si tienes un negocio de retail, la IA de NetSuite puede ayudarte a prever las ventas durante la temporada alta o anticipar posibles interrupciones en la cadena de suministro. Esto te permite ajustar tus estrategias de marketing, inventarios y personal con antelación, lo que mejora la eficiencia operativa y reduce el riesgo de desabastecimiento o exceso de inventario.

Mejorando la cadena de suministro con inteligencia artificial

La gestión de la cadena de suministro es otro de los aspectos que se benefician enormemente de la integración de la IA en NetSuite. La plataforma ofrece herramientas avanzadas de control de la cadena de suministro que utilizan IA para predecir riesgos, optimizar los niveles de inventario y mejorar los plazos de entrega.

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Optimización del servicio al cliente con IA

El servicio al cliente es un área crucial para cualquier empresa, y la IA también juega un papel importante en su optimización. NetSuite incluye herramientas como el Asistente de Soporte Virtual, que utiliza IA para responder a las preguntas más frecuentes de los clientes y mejorar la experiencia de servicio. Esto permite que el equipo de atención al cliente se enfoque en resolver problemas más complejos, mientras que las consultas rutinarias se manejan automáticamente.

La IA también ayuda a personalizar la experiencia del cliente mediante el análisis de su historial de compras y preferencias. De esta manera, las empresas pueden ofrecer recomendaciones personalizadas que aumenten las ventas y mejoren la satisfacción del cliente.

Ventaja competitiva a través de la inteligencia artificial generativa

A medida que las tecnologías de IA continúan evolucionando, NetSuite está a la vanguardia de la innovación, integrando capacidades de IA generativa. La IA generativa es una de las formas más avanzadas de inteligencia artificial, y permite generar recomendaciones contextuales específicas para los flujos de trabajo de cada empresa. Esta integración no solo mejora la precisión de las decisiones empresariales, sino que también impulsa la productividad de los empleados al ofrecerles insights instantáneos y relevantes basados en los datos de la empresa.

La integración de IA generativa en NetSuite es una ventaja competitiva clave, ya que ayuda a las empresas a anticipar las necesidades de sus clientes y del mercado de manera más precisa, lo que resulta en una mayor agilidad y capacidad de adaptación ante cambios inesperados.

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