Cuando hablamos de “Big Data”, nos referimos a un conjunto de datos tan grande y complejo que las herramientas tradicionales de procesamiento y análisis de datos no son suficientes para su gestión. Un ejemplo claro y que quizá te resulte familiar, son las hojas de cálculo de Microsoft Excel. 

Esta herramienta es útil para análisis básicos, como sumas, promedios y gráficos. Sin embargo, no es adecuada para gestionar grandes volúmenes de datos o realizar análisis complejos de Big Data. Esto se debe a las limitaciones en la cantidad de datos que puede manejar, así como la capacidad de procesamiento.

Como ésta, hay muchas otras herramientas que, si bien son útiles para gestionar información estructurada y moderada, quedan obsoletas ante los requerimientos del Big Data. 

Acompáñanos a explorar más de este concepto. 

Las 3 V’s del Big Data

Aunque anteriormente hicimos hincapié en el volumen de información que abarca el Big Data, es importante entender que este concepto se refiere también a la velocidad con la que se generan y la variedad de tipos de datos que se pueden involucrar.

Para entender mejor esto, aquí te presentamos las 3 V’s del Big Data:

• Volumen: Se refiere a la cantidad masiva de datos generados continuamente, como transacciones comerciales, interacciones en redes sociales, dispositivos conectados, sensores IoT, entre otros. Esto puede involucrar desde terabytes hasta petabytes de información.
• Velocidad: Los datos no solo se generan en grandes cantidades, sino que también se producen a una velocidad extremadamente alta. Por ejemplo, en tiempo real o de manera casi instantánea, como en el caso de los datos que provienen de redes sociales o sensores de vehículos.

Tomemos como ejemplo los equipos UBI-Smart, que registran coordenadas en tiempo real (desde cada 5 segundos). En un solo día, pueden llegar a reportar más de 17,000 coordenadas. ¡Imagina cuántas coordenadas registrarán en un mes, o en un año!

• Variedad: Los datos provienen de fuentes diversas y en diferentes formatos, como datos estructurados (bases de datos), semiestructurados (XML, JSON) y no estructurados (textos, imágenes, videos, audios). El Big Data permite analizar estos distintos tipos de datos de manera integrada.

Un ejemplo de esto serían las evidencias fotográficas que tu personal en campo puede capturar desde la aplicación móvil Evidence. 

Otras V que a veces se mencionan

• Veracidad: Se refiere a la calidad y fiabilidad de los datos. No todos los datos son precisos o confiables, por lo que es necesario garantizar que la información utilizada para el análisis sea lo más exacta posible.
• Valor: Es la capacidad de transformar los datos en información útil y procesable. Los datos por sí mismos no tienen mucho valor hasta que se analizan y se convierten en información que puede ayudar a tomar decisiones.

¿Cómo se utiliza el Big Data?

Para entender mejor esto, piensa en un dispositivo como el UBI-Smart. Este, como mencionamos anteriormente, tiene la capacidad de registrar las coordenadas de un vehículo en tiempo real (desde cada 5 segundos). Es evidente que esta información se almacena en alguna parte; en este caso, el sistema de Ubiqo. 

Cuando tú, como usuario, solicitas un histórico o reporte, la plataforma te arroja datos de acuerdo a los periodos que seleccionaste. Quizá, las coordenadas de tu vehículo en la última hora. ¡Imagina que la plataforma te diera todas las coordenadas de tu equipo en el último año! Esa información tardaría mucho en cargarse, sin mencionar todo el espacio que ocuparía en tu ordenador al descargarla. 

No obstante, tampoco es factible deshacernos de toda la información. Un conjunto de coordenadas nos permite obtener otros datos y hacer inferencias, como la velocidad a la que iba el vehículo o el tiempo que permaneció detenido. 

Entonces, todos aquellos sistemas y herramientas encargados de procesar el Big Data te están ahorrando tiempo, esfuerzo y otros recursos. El Big Data, como tal, no abarca un conjunto de datos almacenados sólo porque sí; son información esencial para realizar tareas o descubrir cosas que no se obtienen por simple observación. 

Usos concretos del Big Data

• Análisis predictivo: Las empresas pueden predecir comportamientos futuros, como la demanda de productos o el mantenimiento preventivo de maquinaria, al analizar patrones de datos históricos.
• Optimización de procesos: Las organizaciones pueden mejorar la eficiencia operativa analizando grandes volúmenes de datos en tiempo real. Tal es el caso de la logística, el transporte, o la atención al cliente.
• Personalización: El Big Data se usa para crear experiencias personalizadas para los usuarios, como en las recomendaciones de productos en plataformas de streaming o compras en línea.

Ahora lo sabes: el Big Data se refiere a la capacidad de almacenar, procesar y analizar grandes cantidades de datos para extraer información valiosa que ayude en la toma de decisiones informadas. Se utiliza en múltiples áreas, desde la salud y la educación hasta el comercio, la ciencia y la tecnología.

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