En las últimas décadas, se ha observado una explosión en la cantidad de datos e información generada debida, en gran parte, al aumento del poder de cómputo de los ordenadores, el Internet y las tecnologías capaces de capturar datos del mundo en que vivimos. Esto ha traído, en consecuencia, que nos hayamos visto obligados a crear aplicaciones de big data.
Regresando incluso antes de los ordenadores y las bases de datos, teníamos registros de transacciones en papel, registros de clientes y archivos de almacenamiento. Estos se acaban traduciendo en fuentes de datos. Los ordenadores y, en particular, las hojas de cálculo y las bases de datos nos brindaron una forma de almacenar y organizar datos a gran escala. De repente, la información ha pasado a estar más disponible y accesible de lo que ha estado nunca gracias a las herramientas y aplicaciones del big data.
¿Qué motivó el nacimiento y la creación de las herramientas de Big Data?
Hemos recorrido un largo camino desde las primeras hojas de cálculo y bases de datos hasta las modernas aplicaciones del Big Data. Actualmente, cada dos días creamos tantos datos como lo hicimos desde el principio hasta el año 2000. Sí, has leído bien, cada dos días.
Y la cantidad de datos que estamos creando continúa aumentando exponencialmente; para 2020, se prevé que la cantidad de información digital disponible habrá crecido de los 5.6 Zettabytes anuales en 2017 a unos 15 Zettabytes anuales. Con ello, de manera paralela aumentan las aplicaciones de Big Data.
Hoy en día, casi cada acción que tomamos deja un rastro digital. Generamos datos cada vez que:
- Nos conectamos a internet
- Transportamos nuestros smartphones equipados con GPS
- Nos comunicamos con nuestros amigos a través de las redes sociales o aplicaciones de chat
- Realizamos compras online
Se podría decir que dejamos huellas con todo lo que hacemos que involucra una acción digital, que es casi todo.
Además de esto, la cantidad de datos generados por las máquinas también crecen a un ritmo frenético. Los datos se generan y comparten cuando nuestros dispositivos domésticos "inteligentes" se comunican entre sí o con sus servidores domésticos. La maquinaria industrial en plantas y fábricas de todo el mundo está cada vez más equipada con sensores de Internet de las Cosas (IoT) que recopilan y transmiten datos en tiempo real las 24 horas del día.
¿Qué es Big Data y cómo funciona?
El término Big Data se refiere a la recopilación de todos los datos mencionados anteriormente y la capacidad de utilizarlos en nuestro beneficio en una amplia gama de áreas, incluidas las empresas.
Lo que hace que las aplicaciones del Big Data sea tan útiles para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las organizaciones ni siquiera sabían que tenían. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible.
Herramientas Big Data, análisis y aplicaciones ¿Por qué son importantes?
El análisis de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permite que las empresas se muevan de forma mucho más rápida, sin problemas y de manera más eficiente. También les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que los problemas acaben con sus beneficios o su reputación dentro de su sector de actuación.
El análisis y las aplicaciones de Big Data ayudan a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más satisfechos.
Etapas del análisis Big Data
Ahora que ya conoces qué se entiende por Big Data, seguramente te preguntarás: ¿Cómo puedo sacar provecho a los datos que se generan en mi compañía? ¿Cómo pueden estos datos ayudarme a extraer conclusiones de valor a mi modelo de negocio?
Para resolver estas y demás preguntas que te puedan haber surgido es necesario conocer la rama de big data analytics que constituye, junto con la rama de data storage, los dos grandes pilares tecnológicos sobre los que se sustentan las aplicaciones Big data.
Todos los procesos de gestión de datos presentan un conjunto de etapas comunes, una de ellas es el análisis de datos. Veamos, a continuación, todas las etapas por orden de ejecución:
Obtención de datos con aplicaciones Big Data
Como punto de partida, resulta muy importante poner especial cuidado a la hora de la recogida de datos. De los resultados obtenidos en esta fase dependerá la calidad de los datos para las siguientes etapas. Por esto resulta muy importante conocer qué arquitectura de almacenamiento big data se va a utilizar para adaptarse mejor a la naturaleza de los datos a almacenar, así como maximizar la eficacia de la captación de datos mediante las aplicaciones Big Data.
Exploración de los datos
Esta fase consiste en analizar el estado actual de los datos para:
- Detectar campos que no se encuentran informados
- Detectar campos mal informados
- Conocer la distribución de los valores de cada campo.
Esto último (conocer la distribución) permite medir la calidad del dato antes de hacer el análisis, con el fin de poder detectar errores graves en los datos que podrían tener un gran impacto en la interpretación de estos.
Procesamiento de datos
En esta etapa, se produce una primera manipulación de datos con la finalidad de hacerlos manejables. Es necesario llevar a cabo, entonces, una labor de filtrado y limpieza, eliminando duplicidades o normalización de datos para poder homogeneizar su estructura. De esta manera, los datos se trasladan a un formato más adecuado para su interpretación.
Análisis e interpretación de datos
Una vez organizados, los datos han de ser transformados en información que aporte valor. Existe toda una serie de metodologías y aplicaciones de big data que pueden ser aplicadas según el tipo de resultado que se busque. Tal es el caso de la técnica de minería de datos para hacer interpretaciones descriptivas, o técnicas de machine learning para generar modelos predictivos.
Aplicaciones big data con Cloud Platform
Google Cloud es una plataforma que ha reunido todas las aplicaciones de desarrollo web que Google estaba ofreciendo por separado, incluso las aplicaciones big data. Esta plataforma es utilizada para crear ciertos tipos de soluciones a través de la tecnología almacenada en la nube.
En Google Cloud Platform se engloban un conjunto de productos muy diversos de los que destacan el almacenado, la traducción de textos, la Inteligencia Artificial (IA), herramientas de visión artificial, Internet de las Cosas (IoT) y aplicaciones big data.
A continuación, se exponen algunas de las tecnologías presentes dentro del paquete de herramientas big data para realizar la analítica de datos:
BigQuery
BigQuery es el almacén de datos empresariales sin servidor y de gran escalabilidad de Google. Este permite integrar grandes bases de datos de Google Cloud Storage para analizar y modificar grandes conjuntos de datos utilizando el lenguaje SQL, el más popular entre los analistas de datos.
Además, incluye un módulo llamado BigQuery ML que permite crear y gestionar modelos de aprendizaje automático a partir del uso de sentencias SQL estándar.
Cloud DataPrep: la herramienta de Google Big Data
Cloud Dataprep es un servicio de datos inteligente en Google Cloud Platform para explorar, limpiar y preparar datos estructurados y no estructurados dentro de BigQuery o Cloud Storage.
Esta aplicación de Google big data permite obtener una gran cantidad de información de los datos, así como aplicar modificaciones sin necesidad de tener conocimientos de programación. De este modo, se puede:
- Realizar una normalización de los datos.
- Obtener información sobre la distribución de los datos.
- Visualizar una gran variedad de información estadística de los datos.
- Aplicar modificaciones al conjunto de los datos sugeridos por la plataforma sin necesidad de programar ni una línea de código.
Cloud Datalab
Cloud Datalab permite generar modelos de aprendizaje para predecir el comportamiento futuro, estimar resultados desconocidos o identificar riesgos y oportunidades a partir del conjunto de datos actuales.
Para lograrlo, Cloud Datalab ofrece una integración con TensorFlow y Python para entrenar los modelos de aprendizaje automático creados en estas plataformas con los conjuntos de datos almacenados en Google.
Cloud DataLab combina código, documentación, resultados y visualizaciones de los datos en un formato de dashboard intuitivo.
Google Big Data, en resumidas cuentas
Las aplicaciones de big data ofrecidas por Google Cloud Platform representan un conjunto de herramientas a la hora de realizar procesos de análisis e interpretación de grandes conjuntos de datos de forma rápida y sencilla. Esto especialmente cuando los datos por analizar ya se encuentran almacenados dentro del cloud de Google.
Si necesitas más información sobre cómo aplicar técnicas de big data a tu negocio o te gustaría conocer en profundidad las distintas oportunidades que se pueden generar a partir de este tipo de análisis, no dudes en contactar con Enzyme Advising Group.
