Todo sobre el big data

El big data se refiere al proceso de recolección, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos que, dada su envergadura, no pueden ser tratados de manera convencional. Pero el concepto no abarca únicamente el tratamiento de la información propiamente dicho. En la misma medida hace referencia a las tecnologías que permiten ese procesamiento de los datos, así como al uso que se hace de ellos.  

Tal vez por eso, para entender cómo funciona el big data el primer paso es tener claro de dónde proceden los datos. Esa información puede venir de diversas fuentes. Algo tan trivial como escribir un comentario en una red social, hacer clic en un enlace o contestar a una encuesta telefónica origina una cantidad de datos ingente. Pero no solo las personas producen datos, también lo hacen las máquinas. Es lo que se conoce como M2M (del inglés machine to machine) que no es otra cosa que aquellos datos compartidos entre máquinas, ya sean parquímetros, contadores de la luz, sistemas de riego automatizados… Transacciones en línea, marketing web o fuentes biométricas como sensores de reconocimiento o escáneres también constituyen el origen de una información muy valiosa. 

Lo distintivo del big data radica en sus características singulares acuñadas popularmente en torno a las ‘v’ del big data. Las tres principales son: volumen, velocidad y variedad. El primero se refiere a la enorme cantidad de datos generados continuamente mientras que la velocidad hace referencia a la rapidez con la que se generan y se deben procesar estos datos. La variedad, por su parte, implica que los datos pueden ser de diferentes tipos y formatos, desde texto y números hasta imágenes y vídeos.

Con el paso del tiempo se han ido sumando a estas tres ‘v’ esenciales otras como: veracidad (estrechamente relacionada con la fiabilidad de los datos y, en conciencia, el potencial de sus aplicaciones), visualización (referida a la capacidad de sintetización para mostrar resultados de manera clara y sencilla), valor (tiene que ver con los retos del big data para obtener eficientemente información valiosa de los datos recabados) o variabilidad (se refiere a la versatilidad no solo de los datos sino de los propios procedimientos y herramientas de procesamiento).  

En resumen, el big data no se trata solo de la cantidad de datos, sino también de la capacidad de aprovecharlos para obtener información significativa y tomar decisiones fundamentadas.

Hablar de cómo funciona el big data es hablar de cuatro fases clave: recolección, almacenamiento, tratamiento y puesta en valor.

En la etapa de captación de información, los datos se obtienen de diversas fuentes, tanto estructuradas como no estructuradas. Existen, además, diferentes métodos y técnicas para recolectarlos como, por ejemplo, el Web Scraping o distintas API (Application Programming Interfaces, en español interfaz de programación de aplicaciones) creadas con este fin específico. 

Luego, en la etapa de almacenamiento, los datos se guardan en sistemas de almacenamiento masivo, como bases de datos o sistemas de almacenamiento en la nube. Una vez almacenados, los datos se someten a procesamiento y análisis, donde se utilizan herramientas y técnicas avanzadas para identificar patrones, tendencias y correlaciones ocultas. Estas percepciones se traducen en información valiosa que las empresas big data pueden utilizar para mejorar sus operaciones, tomar decisiones estratégicas, entender mejor a sus clientes y predecir tendencias futuras.

Finalmente, la etapa de acción o puesta en valor del big data implica tomar medidas basadas en los conocimientos obtenidos del análisis de datos. Esto puede incluir la personalización de experiencias de cliente, la optimización de procesos comerciales, la detección de fraudes o la anticipación de demanda de productos, entre otros. De este modo, el big data no solo ayuda a las empresas a entender el pasado y el presente, sino que también les permite prepararse mejor para el futuro, aprovechando al máximo sus recursos y tomando decisiones más informadas y precisas. 

El impacto del big data está presente en multitud de industrias y aplicaciones con ejemplos que evidencian cómo las empresas están utilizándolo para mejorar sus operaciones y generar valor. Aquí tienes algunos ejemplos fáciles de reconocer al respecto.

• Retail y comercio electrónico. Las grandes empresas del sector utilizan el big data para analizar el comportamiento de compra de los clientes, ofrecer recomendaciones personalizadas y optimizar la cadena de suministro para una entrega más eficiente.
• Salud. En el campo de la medicina, por ejemplo, una de las aplicaciones del big data tiene que ver con su uso para analizar grandes conjuntos de datos genómicos y médicos para desarrollar tratamientos personalizados, predecir brotes de enfermedades o mejorar la atención al paciente.
• Finanzas. Los bancos y las instituciones financieras utilizan el big data para detectar fraudes, predecir riesgos y tomar decisiones de inversión más informadas.
• Transporte y logística. Uno de los principales aportes para las empresas big data del sector es la posibilidad de optimizar rutas, mejorar la eficiencia del transporte y ofrecer servicios más rápidos.

El big data está transformando industrias enteras, creando nuevas oportunidades para el crecimiento y la innovación empresarial y laboral. En Repsol lo tenemos claro y hemos hecho de la digitalización, uno de los pilares de nuestra estrategia. A través de nuestro Hub de Data & Analytics & Artificial Intelligence hemos desarrollado ARiA, la plataforma cloud de big data e Inteligencia Artificial que centraliza todos los datos de la compañía para desarrollar modelos analíticos y algoritmos que ayuden a mejorar los procesos y la toma de decisiones. Además de servir de soporte a distintas iniciativas digitales dentro de la compañía, hemos lanzado al exterior esta herramienta pionera en el sector, con el fin de ayudar a otras empresas a desplegar y acelerar el empleo del big data e IA en sus ámbitos.

Como empresa big data, en Repsol apostamos por las profesiones del futuro, haciendo de ellas una realidad. La compañía cuenta con posiciones que van desde el translator analytics hasta los ingenieros especializados en datos, pasando por data scientists o data managers, entre otros. Y es que, el big data no solo está cambiando la forma en que las empresas funcionan, sino también la forma en que trabajamos, interactuamos y vivimos en la era digital. Es un fenómeno que está aquí para quedarse, y quienes lo aprovechen de manera efectiva marcarán el futuro empresarial.