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¿Dónde está la V en Big Data? Entendiendo qué es Big Data de una vez por todas
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Las 5V’s detrás del Big Data

La pregunta que has querido hacer desde hace algún tiempo, pero que no te has atrevido hacer, de esto va este artículo. Si aún tienes dudas de lo que es Big Data y su impacto transformador, esto es para ti.

El alcance que tendrá Big Data en nuestras vidas es aún incierto, pero lo que sí podemos constatar es un hecho evidente: la economía girará en torno al dato así que es momento de entender lo que es Big Data de una vez por todas.

Big Data es la capacidad de procesar y analizar una cantidad ingente de datos a muy bajo coste, y extraer de allí información y nuevos patrones de comportamientos que antes era imposible extraer por limitaciones técnicas.

Big Data lo sustenta cinco pilares básicos representadas por las 5V’s:

Big Data 5Vs

  1. Volumen

El volumen es la dimensión que define el tamaño de los datos que nuestro negocio necesita procesar para obtener valor. Una empresa promedio tiene muchas fuentes de datos internas, es decir, pertenecientes a la organización, y además, ahora con Big Data puede enriquecer esas fuentes internas con fuentes externas; como pueden ser datos del INE, de meteorología, pero también imágenes y vídeos así como de redes sociales.  Si estamos hablando de Big Data, estamos hablando de órdenes de magnitud que van a partir de la necesidad de procesar Giga bytes de información diarios para arriba… si nos damos cuenta que estamos hablando de órdenes de volumen de datos diarios menores a estos, no estamos hablando de Big Data y posiblemente entonces la estrategia Big Data no sea la solución adecuada a mi problema de negocio.

  1. Variedad:

La variedad de los datos es la dimensión que describe las distintas fuentes de datos que queremos procesar, si son internas o externas a la organización, y los distintos formatos que dichos datos tienen, si son estructurados, como las bases de datos SQL tradicionales, o semi-estructurados, como formatos tipo JSON o XML, que puedo obtener de fuentes de datos como las APIs, o son quasi-estructurados, como logs, datos de sensores de IoT, etc, o tienen estructuras más diversas, como vídeo, imágenes, texto libre, entre otras. Debemos comprender esta variedad porque va a dictar nuestras necesidades tecnológicas.

  1. Velocidad:

En analítica avanzada de datos, podemos clasificar la dimensión de la velocidad en dos vertientes: el análisis de datos que necesitamos hacer es por lotes (batch), o en tiempo real (real time). Por ejemplo: si somos un banco y necesitamos crear una analítica que todos los días estudie los saldos de todas las cuentas de los clientes para predecir cuáles clientes van a estar en riesgo de impago de deuda en el futuro próximo, lo más seguro es que ese análisis no necesitamos hacerlo en tiempo real, posiblemente lo necesitemos hacer de manera diaria, semanal, mensual, etc. A este tipo de análisis se le llama análisis en batch o por lotes. Por otro lado, el mismo banco, puede que necesite implementar un sistema que detecte transacciones fraudulentas de tarjetas de crédito y avisar inmediatamente al cliente afectado a través de un mensaje de texto o de un App. Esa aplicación tiene que contar con un procesamiento en tiempo real, ya que, si tardo más de unos segundos en avisar al cliente, probablemente ya la respuesta no tenga valor porque el daño (el fraude) esté consumado. La respuesta a la pregunta de a qué velocidad necesitamos procesar los datos, también va a determinar el tipo de infraestructura Big Data que necesitamos para nuestra empresa.

  1. Veracidad:

Debemos analizar y estudiar los mecanismos que necesitaremos para asegurar que estos datos que queremos analizar sean veraces. Después de todo, recordemos aquello de “garbage in – garbage out”; si basamos nuestros análisis de datos en datos que no son 100% fiables, nuestros resultados serán bastante pobres, además de exponernos a daños de marca, reputación, riesgo legal y financiero, entre otros problemas.

  1. Valor

Por último, la dimensión quizá más importante ¿Para qué utilizamos Big Data en nuestro negocio? La respuesta: ¡PARA GENERAL VALOR! no tiene ninguna otra motivación en una empresa moderna. Si no generamos valor, no tiene sentido dedicar recursos de la empresa , tanto humanos como financieros, a implementar una estrategia Big Data. El valor debe ser medible, y puede venir por ejes como: mejora de la eficiencia operativa, reducción riesgos del negocio, o generación de nuevas fuentes de monetización, por ejemplo, nuevos productos y servicios basados en datos. Es ahí donde está la V del valor.

Si te ha quedado claro qué es Big Data y te has quedado con ganas de verlo en acción en las distintos sectores; echa un vistazo a nuestras soluciones.

Synergic Partners es una consultora estratégica y tecnológica fundada en 2007 especializada en Gestión, Gobierno y Análisis de Datos. Su foco es ayudar a las empresas en mejorar el conocimiento del cliente, la lucha contra el fraude, la mejora del control de riesgos y cumplimiento normativo, así como en procesos de fusiones y adquisiciones. En todos estos campos aplican su conocimiento en tecnologías Big Data y Data Analytics. Con sede en Madrid, Barcelona y Zurich , entre sus clientes se encuentran las principales empresas españolas y suizas en los sectores de Banca, Seguros, Retail, Farmacéutico y Manufacturing, entre otros.

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