Para entender realmente big data, es útil saber algo sobre su historia. Por definición, big data son datos que contienen una gran variedad, llegando en volúmenes cada vez mayores y finalmente con una velocidad cada vez mayor. Por eso cuando hablamos de big data, siempre estamos hablando de las ‘grandes V’.

• Volumen: la cantidad de datos importa y se tienen que procesar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados
• Velocidad: es el ritmo rápido al que se reciben los datos y quizás, también, que tan rápido se actúa sobre ellos
• Variedad: se refiere a los muchos tipos de datos disponibles, algunos de ellos incluyen documentos de texto, audio y video, pero ahora hay más de tres porque el concepto detrás de ello ha evolucionado.
• Veracidad: se refiere a cuán precisos son los datos del conjunto de datos. Los datos inciertos pueden llevar a un análisis inexacto y hacer que se tomen malas decisiones
• Valor: no todos los datos recogidos tienen valor y pueden utilizarse para tomar decisiones comerciales. Es importante saber el valor de los datos que tiene a su disposición
• Variabilidad: representa la opción de usar los datos para múltiples propósitos

El término big data ha puesto en marcha una verdadera industria de procesos, personal y tecnología para apoyar lo que parece ser un nuevo campo en explosión. Gigantescas compañías como Amazon y Wal-Mart, así como organismos como el gobierno de EE.UU. y la NASA están utilizando big data para cumplir sus objetivos comerciales tanto como estratégicos. Pero esto también puede desempeñar un papel para las pequeñas o medianas empresas y organizaciones que reconocen las posibilidades, que pueden ser increíblemente diversas, de capitalizar los beneficios. Incluso la más pequeña compañía genera datos y lo importante de esos datos no es lo que ya sabes sino lo que haces con ellos.

Si te has preguntado cómo mejorar, no importa cuál sea el sector de la compañía o el tamaño de esta, los datos que generas tienen un gran potencial y pueden ayudarte a ello, pero necesitarás una estrategia para big data además de un plan para recolectar, utilizar y proteger toda esa información.

Las compañías aprovechan los servicios en la nube para no tener que comprar su propio equipo y el procesamiento de toda esta información puede ser distribuido entre diferentes servidores y el número de estos puede ser escalado o reducido según sea necesario.

Esta computación distribuida escalable, que siempre está en crecimiento, se logra usando software como Apache Hadoop, Pig, Hive, MapReduce, Cassandra, Spark, etc., entre otros, los cuales se usan dependiendo de los requerimientos de la compañía.

La idea principal detrás de big data es que cuanto más sepas sobre cualquier cosa, más podrás obtener información y tomar una decisión o encontrar una solución. En la mayoría de los casos este proceso está completamente automatizado ya que tenemos herramientas tan avanzadas que ejecutan millones de simulaciones para darnos el mejor resultado posible. Pero para lograrlo con la ayuda de estas herramientas analíticas, machine learning o incluso artificial intelligence, es necesario saber cómo funciona big data y configurar todo correctamente.

La necesidad de manejar tantos datos requiere una infraestructura realmente estable y bien estructurada. Se necesitarán procesar rápidamente grandes volúmenes y diferentes tipos de datos y esto puede sobrecargar un solo servidor o clúster. Por eso es necesario tener un sistema bien pensado para ello.

Todos los procesos deben ser considerados de acuerdo a la capacidad del sistema ya que esto puede demandar muchos recursos. Por lo tanto, necesitas saber cómo funciona big data y las tres acciones principales detrás de él para que puedas planificar tu presupuesto de antemano y construir el mejor sistema posible.

• Integración. Los grandes datos siempre se recogen de muchas fuentes y como estamos hablando de enormes cargas de información, es necesario descubrir nuevas estrategias y tecnologías para manejarlos. Se tendrán que recibir los datos, procesarlos y darles el formato adecuado que su empresa necesita y para que sus clientes puedan entenderlos.
• Gestión. La solución de almacenamiento puede estar en la nube, local o en ambos. También debes elegir la forma en que se almacenarán sus datos, de modo que puedan tenerlos disponibles en tiempo real.
• Análisis. El procesamiento y análisis de estos datos tiene por objeto encontrar patrones y correlaciones que proporcionen conocimientos que puedan ser utilizados para la toma de decisiones de manera más rápida e informada. Las empresas pueden obtener información sobre los hábitos de consumo, la popularidad de sus productos o formas más eficientes de hacer negocios.

Big data puede utilizarse para dirigir los anuncios, productos y servicios relevantes a los clientes que podrían tener más probabilidades de comprarlos o para crear anuncios que tengan más probabilidades de atraer al público en general.

Adoptar su potencial podría llevar a tu compañía a niveles inimaginables de éxito.