Por: Sergio Morilo
Director de Servicios TOTVS Norte de América Latina
Big Data es el conjunto de bases de datos complejas y/o muy grandes, que manejan enormes cantidades de información. Ese conjunto de datos eventualmente puede llegar a alcanzar volúmenes tan altos de contenido que dificultarían la utilización y visualización de los mismos, tal como sucede en el caso del manejo de herramientas para data mining (que en una traducción literal es ‘minería de datos’), ya que muchas no pueden administrar bases de datos tan grandes.
Hoy en día, la tendencia indica que el crecimiento estimado de las bases de datos en negocios dobla su capacidad cada 1.2 años. Esas bases de datos de gran volumen las podemos encontrar principalmente en meteorología, datos astronómicos y datos genómicos.
Sin embargo, también encontramos situaciones similares en casos que estarían más cerca de nosotros de lo que pensamos: Walmart, por ejemplo, maneja más de 1 millón de transacciones de clientes por hora, todas almacenadas en bases de datos que ocupan más de 2.5 petabytes (2560 terabytes); dicha cifra es el equivalente a 400 veces el total de información contenida en los libros de la Biblioteca Nacional de Reino Unido. Por otro lado, Facebook, la red social, tiene almacenado en sus servidores más de 50,000 millones de fotos de sus usuarios.
Si bien es cierto, Big Data hace referencia a grandes cantidades de información, debemos recordar que esto no indica necesariamente una base de datos de gran volumen; no obstante, el término siempre será utilizado para referirnos a una base de datos compleja.
La mayoría de la información tratada por soluciones de Big Data son datos que llamamos “no estructurados”, los cuales generalmente están disponibles en una base de datos, por ejemplo, de facturas emitidas, de productos comprados por un cliente en un determinado período, de presupuestos y evolución de los mismos, de su utilización y consumo, entre otros. El caso de los datos no estructurados es diferente, pues estos son más amplios.
Hoy en día, existen algunas soluciones de Big Data desarrolladas por las grandes empresas de soluciones de administración de bases de datos. Es importante resaltar que una solución de Big Data no es una solución de business intelligence / data warehouse; en algunos negocios, la solución de Big Data puede ser complementaria pero no excluye la necesidad de implementación de una solución de business intelligence en la empresa.
Pero, en nuestras vidas ¿dónde están presentes las soluciones de Big Data? A continuación, les comentamos algunos casos de utilización, publicados por empresas públicas:
- Una cadena de supermercados americana utiliza la información de los productos que sus clientes compran y ponen en sus carritos. Con eso, ganaron más eficiencia en la distribución de los productos en las tiendas, además de percibir cosas interesantes como que, quién compra una bebida electrolítica, normalmente compra un laxante también. Pero muy aparte de la información que puede aportar poco, vale tomar este ejemplo como un modelo de lo que se puede analizar en base al consumo: esa misma cadena de tiendas está trabajando en proyectos de fidelización y retención de clientes, tomando como base sus hábitos de consumo.
- Un hospital de Canadá, en conjunto con la Universidad de Ontario, desarrolló una solución de Big Data que fue utilizada para monitorear en tiempo real decenas de indicadores de salud de recién nacidos prematuros. El análisis de esos datos permitió a los doctores anticipar acciones para mitigar las amenazas a la vida de esos bebés.
- El proyecto Global Pulse, de las Naciones Unidas, prevé utilizar una solución de Big Data para analizar los mensajes de las redes sociales, que están en lenguaje humano, para evitar el aumento del desempleo, baja de consumo y posibles epidemias.
- Para buscar la mejor ubicación para la instalación de turbinas eólicas, una empresa europea analizó petabytes de datos climáticos utilizando una solución de Big Data. Ese análisis, que normalmente tardaría semanas, tomó apenas algunas horas.
- Algunas compañías manufactureras utilizan el Big Data para mejorar el proceso de distribución de sus productos, cruzando información del método de producción de los de los mismos y del modelo de embalaje más indicado, de acuerdo con las formas utilizadas, para distribuir los productos hasta los consumidores finales.
En resumen, algo que podemos considerar es que hablar de Big Data es hablar de prever el futuro. Hoy en día ese es el uso más común y presente en nuestras vidas.
Fuente: http://blog.thomsonreuters.com/index.php/big-data-graphic-of-the-day/
Fuente: www.economist.com/node/15557443
Fuente: https://www.facebook.com/note.php?note_id=409881258919
