¿Qué es el análisis de big data? Respuestas rápidas de diversos conjuntos de datos

Hay datos y luego hay big data. Entonces, ¿cuál es la diferencia?

Big data definido

Una definición clara de Big Data puede ser difícil de precisar porque Big Data puede cubrir una multitud de casos de uso. Pero, en general, el término se refiere a conjuntos de datos que son tan grandes en volumen y tan complejos que los productos de software de procesamiento de datos tradicionales no son capaces de capturar, administrar y procesar los datos en un período de tiempo razonable.

Estos grandes conjuntos de datos pueden incluir datos estructurados, no estructurados y semiestructurados, cada uno de los cuales puede extraerse para obtener información.

La cantidad de datos que realmente constituyen "grandes" está abierta a debate, pero normalmente puede estar en múltiplos de petabytes, y para los proyectos más grandes en el rango de exabytes.

A menudo, big data se caracteriza por las tres V:

  • un volumen extremo de datos
  • una amplia variedad de tipos de datos
  • la velocidad a la que los datos deben procesarse y analizarse

Los datos que constituyen grandes almacenes de datos pueden provenir de fuentes que incluyen sitios web, redes sociales, aplicaciones de escritorio y móviles, experimentos científicos y, cada vez más, sensores y otros dispositivos en el Internet de las cosas (IoT).

El concepto de big data viene con un conjunto de componentes relacionados que permiten a las organizaciones poner los datos en un uso práctico y resolver una serie de problemas comerciales. Estos incluyen la infraestructura de TI necesaria para respaldar las tecnologías de big data, la analítica aplicada a los datos; las plataformas de big data necesarias para proyectos, conjuntos de habilidades relacionadas y los casos de uso reales que tienen sentido para big data.

¿Qué es el análisis de datos?

Lo que realmente ofrece valor de todas las organizaciones de big data que están recopilando son las analíticas aplicadas a los datos. Sin análisis, que implica examinar los datos para descubrir patrones, correlaciones, conocimientos y tendencias, los datos son solo unos y ceros con un uso comercial limitado.

Al aplicar la analítica a big data, las empresas pueden ver beneficios como un aumento de las ventas, un mejor servicio al cliente, una mayor eficiencia y un impulso general de la competitividad.

El análisis de datos implica examinar conjuntos de datos para obtener información o sacar conclusiones sobre lo que contienen, como tendencias y predicciones sobre la actividad futura.

Al analizar la información utilizando herramientas de análisis de big data, las organizaciones pueden tomar decisiones comerciales mejor informadas, como cuándo y dónde ejecutar una campaña de marketing o presentar un nuevo producto o servicio.

La analítica puede referirse a aplicaciones de inteligencia empresarial básicas o analíticas predictivas más avanzadas, como las que utilizan las organizaciones científicas. Entre los tipos más avanzados de análisis de datos se encuentra la minería de datos, donde los analistas evalúan grandes conjuntos de datos para identificar relaciones, patrones y tendencias.

El análisis de datos puede incluir análisis de datos exploratorios (para identificar patrones y relaciones en los datos) y análisis de datos confirmatorios (aplicando técnicas estadísticas para averiguar si una suposición sobre un conjunto de datos en particular es cierta.

Otra distinción es el análisis de datos cuantitativos (o análisis de datos numéricos que tienen variables cuantificables que se pueden comparar estadísticamente) frente al análisis de datos cualitativos (que se centra en datos no numéricos como videos, imágenes y texto).

Infraestructura de TI para soportar big data

Para que el concepto de big data funcione, las organizaciones deben contar con la infraestructura necesaria para recopilar y almacenar los datos, proporcionar acceso a ellos y proteger la información mientras está almacenada y en tránsito. Esto requiere el despliegue de herramientas de análisis de big data.

En un alto nivel, estos incluyen sistemas de almacenamiento y servidores diseñados para big data, software de gestión e integración de datos, software de análisis de datos e inteligencia empresarial y aplicaciones de big data.

Es probable que gran parte de esta infraestructura sea local, ya que las empresas buscan seguir aprovechando sus inversiones en centros de datos. Pero cada vez más, las organizaciones confían en los servicios de computación en la nube para manejar gran parte de sus requisitos de big data.

La recopilación de datos requiere tener fuentes para recopilar los datos. Muchos de estos, como aplicaciones web, canales de redes sociales, aplicaciones móviles y archivos de correo electrónico, ya están en su lugar. Pero a medida que la IoT se afianza, es posible que las empresas necesiten implementar sensores en todo tipo de dispositivos, vehículos y productos para recopilar datos, así como nuevas aplicaciones que generen datos de usuario. (El análisis de big data orientado a IoT tiene sus propias técnicas y herramientas especializadas).

Para almacenar todos los datos entrantes, las organizaciones deben disponer de un almacenamiento de datos adecuado. Entre las opciones de almacenamiento se encuentran los almacenes de datos tradicionales, lagos de datos y el almacenamiento basado en la nube.

Las herramientas de infraestructura de seguridad pueden incluir cifrado de datos, autenticación de usuarios y otros controles de acceso, sistemas de monitoreo, firewalls, administración de movilidad empresarial y otros productos para proteger sistemas y datos.

Tecnologías de big data

Además de la infraestructura de TI anterior utilizada para datos en general. Existen varias tecnologías específicas para big data que su infraestructura de TI debe admitir.

Ecosistema de Hadoop

Hadoop es una de las tecnologías más estrechamente asociadas con big data. El proyecto Apache Hadoop desarrolla software de código abierto para computación distribuida escalable.

La biblioteca de software Hadoop es un marco que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en grupos de computadoras utilizando modelos de programación simples. Está diseñado para escalar de un solo servidor a miles, cada uno de los cuales ofrece computación y almacenamiento locales.

El proyecto incluye varios módulos:

  • Hadoop Common, las utilidades comunes que admiten otros módulos de Hadoop
  • Sistema de archivos distribuido Hadoop, que proporciona acceso de alto rendimiento a los datos de la aplicación
  • Hadoop YARN, un marco para la programación de trabajos y la gestión de recursos del clúster
  • Hadoop MapReduce, un sistema basado en YARN para el procesamiento paralelo de grandes conjuntos de datos.

Apache Spark

Apache Spark, que forma parte del ecosistema de Hadoop, es un marco de computación en clúster de código abierto que sirve como motor para procesar big data dentro de Hadoop. Spark se ha convertido en uno de los marcos clave de procesamiento distribuido de big data y se puede implementar de diversas formas. Proporciona enlaces nativos para los lenguajes de programación Java, Scala, Python (especialmente la distribución Anaconda Python) y R (R es especialmente adecuado para big data), y admite SQL, transmisión de datos, aprendizaje automático y procesamiento de gráficos.

Lagos de datos

Los lagos de datos son repositorios de almacenamiento que contienen volúmenes extremadamente grandes de datos sin procesar en su formato nativo hasta que los usuarios comerciales los necesitan. Las iniciativas de transformación digital y el crecimiento de IoT ayudan a impulsar el crecimiento de los lagos de datos. Los lagos de datos están diseñados para facilitar a los usuarios el acceso a grandes cantidades de datos cuando surge la necesidad.

Bases de datos NoSQL

Las bases de datos SQL convencionales están diseñadas para transacciones confiables y consultas ad hoc, pero vienen con restricciones como un esquema rígido que las hace menos adecuadas para algunos tipos de aplicaciones. Las bases de datos NoSQL abordan esas limitaciones y almacenan y administran datos de manera que permiten una alta velocidad operativa y una gran flexibilidad. Muchos fueron desarrollados por empresas que buscaban mejores formas de almacenar contenido o procesar datos para sitios web masivos. A diferencia de las bases de datos SQL, muchas bases de datos NoSQL se pueden escalar horizontalmente en cientos o miles de servidores.

Bases de datos en memoria

Una base de datos en memoria (IMDB) es un sistema de administración de bases de datos que se basa principalmente en la memoria principal, en lugar del disco, para el almacenamiento de datos. Las bases de datos en memoria son más rápidas que las bases de datos optimizadas para disco, una consideración importante para los usos de análisis de big data y la creación de almacenes de datos y mercados de datos.

Habilidades de Big Data

Los esfuerzos de big data y análisis de big data requieren habilidades específicas, ya sea que provengan del interior de la organización o de expertos externos.

Muchas de estas habilidades están relacionadas con los componentes clave de la tecnología de big data, como Hadoop, Spark, bases de datos NoSQL, bases de datos en memoria y software de análisis.

Otros son específicos de disciplinas como ciencia de datos, minería de datos, análisis estadístico y cuantitativo, visualización de datos, programación de propósito general y estructura y algoritmos de datos. También existe la necesidad de que las personas con habilidades generales de gestión vean los proyectos de big data hasta su finalización.

Dado lo comunes que se han vuelto los proyectos de análisis de big data y la escasez de personas con este tipo de habilidades, encontrar profesionales con experiencia podría ser uno de los mayores desafíos para las organizaciones.

Casos de uso de análisis de big data

Los macrodatos y la analítica se pueden aplicar a muchos problemas comerciales y casos de uso. Aquí están algunos ejemplos:

  • Análisis de clientes. Las empresas pueden examinar los datos de los clientes para mejorar la experiencia del cliente, mejorar las tasas de conversión y aumentar la retención.
  • Analítica operativa. Mejorar el rendimiento operativo y hacer un mejor uso de los activos corporativos son los objetivos de muchas empresas. Las herramientas de análisis de macrodatos pueden ayudar a las empresas a encontrar formas de operar de manera más eficiente y mejorar el rendimiento.
  • Prevención del fraude. Las herramientas y el análisis de macrodatos pueden ayudar a las organizaciones a identificar actividades y patrones sospechosos que podrían indicar un comportamiento fraudulento y ayudar a mitigar los riesgos.
  • Optimización de precios. Las empresas pueden utilizar el análisis de big data para optimizar los precios que cobran por los productos y servicios, lo que ayuda a aumentar los ingresos.