En la actualidad, el análisis de datos se ha convertido en una herramienta poderosa gracias al desarrollo del Big Data. Esta tecnología nos permite gestionar grandes volúmenes de datos y analizarlos para obtener conclusiones que nos ayuden en la toma de decisiones en diferentes sectores.
Para comprender qué es el Big Data, podemos recurrir a la definición que propuso el analista industrial Doug Laney en los años 2000. Laney hablaba de tres variables fundamentales: volumen, velocidad y variedad.
El término Big Data se refiere a conjuntos de datos de gran volumen, que requieren un enfoque diferente al que se utilizaba en el pasado. Estos conjuntos de datos pueden alcanzar dimensiones de varios Petabytes (1 Petabyte equivale a 1 millón de GB).
La velocidad también es crucial en el Big Data. Gracias al desarrollo de infraestructuras como el 5G, la digitalización y la conectividad han experimentado un crecimiento significativo. La red móvil de última generación es más rápida y permite la conexión e intercambio de datos entre aproximadamente 7 billones de dispositivos.
La variedad de datos es otro desafío en el Big Data. Se estudian datos estructurados, provenientes de grandes bases de datos, y datos no estructurados generados por particulares y empresas a través de diversas fuentes como transacciones financieras, Internet de las Cosas (IoT), correos electrónicos, videos, audios y redes sociales.
Una vez recopilados y clasificados los millones de datos provenientes de diversas fuentes, se almacenan y se someten a análisis. Gran parte de estos datos se generan en tiempo real y se almacenan en soluciones en la nube, lo que permite obtener respuestas de manera inmediata, independientemente de dónde se genere la información.
El Big Data automatiza estos procesos para seleccionar únicamente los datos relevantes según la aplicación específica. Esto significa que las necesidades de información varían según el objetivo, ya sea mejorar la toma de decisiones durante una pandemia o gestionar el tráfico en una ciudad.
Tiene numerosas aplicaciones en diversos sectores. Se utiliza en el turismo, la industria, la gestión de recursos naturales, la organización de ciudades, la logística, la atención al cliente y la salud pública. Durante la pandemia de COVID-19, el análisis masivo de datos fue utilizado para monitorear la movilidad y evaluar la efectividad de las medidas de restricción impuestas.
En el ámbito de la salud, los datos de los historiales clínicos pueden ayudar a predecir la aparición de enfermedades según los hábitos de vida de los pacientes o recomendar tratamientos personalizados mediante el cruce de datos con otros enfermos que presenten síntomas similares.
El análisis masivo de datos ofrece numerosos beneficios. Empresas y organizaciones de todo tipo, incluyendo las administraciones públicas, pueden conocer los hábitos de consumo y prever tendencias antes de que se materialicen. La combinación del Big Data con otras innovaciones como el almacenamiento en la nube y la inteligencia artificial permite tomar decisiones más rápidas, diseñar planes estratégicos en tiempo real y reducir costos. Por ejemplo, la industria puede ajustar la producción según la demanda, anticiparse a posibles crisis y mejorar la eficiencia de los servicios
