El análisis de los datos obtenidos es el proceso de descubrir tendencias, patrones y correlaciones de grandes cantidades de información.

Cada día, los clientes generan una gran cantidad de datos. Cada vez que abren su correo electrónico, utilizan su aplicación móvil, le etiquetan en las redes sociales, entran en su tienda, hacen una compra online, hablan con un representante de atención al cliente o preguntan a un asistente virtual sobre usted, esas tecnologías recogen y procesan esos datos para su organización. Y eso es sólo para los clientes.

Cada día, los empleados, las cadenas de suministro, los esfuerzos de marketing, los equipos de finanzas y otros generan también una gran cantidad de datos. Los big data son un volumen extremadamente grande de datos y conjuntos de datos que vienen en diversas formas y de múltiples fuentes. Muchas organizaciones han reconocido las ventajas de recopilar tantos datos como sea posible. Pero no basta con recopilar y almacenar los big data: también hay que darles un uso. Gracias al rápido crecimiento de la tecnología, las organizaciones pueden utilizar la analítica de big data para transformar terabytes de datos en información procesable.

¿Qué es el análisis de big data?

El análisis de big data describe el proceso de descubrir tendencias, patrones y correlaciones en grandes cantidades de datos brutos para ayudar a tomar decisiones basadas en datos. Estos procesos utilizan técnicas de análisis estadístico conocidas -como la agrupación y la regresión- y las aplican a conjuntos de datos más extensos con la ayuda de herramientas más nuevas. Big data es una palabra de moda desde principios de la década de 2000, cuando las capacidades de software y hardware permitieron a las organizaciones manejar grandes cantidades de datos no estructurados.

Desde entonces, las nuevas tecnologías –desde Amazon hasta los teléfonos inteligentes- han contribuido aún más a las considerables cantidades de datos de que disponen las organizaciones. Con la explosión de datos, se crearon los primeros proyectos de innovación como Hadoop, Spark y las bases de datos NoSQL para el almacenamiento y el procesamiento de los big data. Este campo sigue evolucionando a medida que los ingenieros de datos buscan formas de integrar las enormes cantidades de información compleja creadas por sensores, redes, transacciones, dispositivos inteligentes, uso de la web, etc. Incluso ahora, los métodos de análisis de big data se están utilizando con tecnologías emergentes, como el aprendizaje automático, para descubrir y ampliar conocimientos más complejos.

Cómo funciona la analítica de big data

La analítica de big data se refiere a la recopilación, el procesamiento, la limpieza y el análisis de grandes conjuntos de datos para ayudar a las organizaciones a hacer operativos sus big data.

1. Recogida de datos
La recopilación de datos es diferente para cada organización. Con la tecnología actual, las organizaciones pueden recopilar datos estructurados y no estructurados de una variedad de fuentes, desde el almacenamiento en la nube hasta las aplicaciones móviles y los sensores IoT en las tiendas, entre otros. Algunos datos se almacenarán en almacenes de datos donde las herramientas y soluciones de inteligencia empresarial pueden acceder a ellos fácilmente. A los datos crudos o no estructurados que son demasiado diversos o complejos para un almacén se les pueden asignar metadatos y almacenar en un lago de datos.

2. Procesar los datos
Una vez recogidos y almacenados los datos, deben organizarse adecuadamente para obtener resultados precisos en las consultas analíticas, especialmente cuando son grandes y no están estructurados. Los datos disponibles crecen exponencialmente, lo que convierte el procesamiento de datos en un reto para las organizaciones. Una opción de procesamiento es el procesamiento por lotes, que examina grandes bloques de datos a lo largo del tiempo. El procesamiento por lotes es útil cuando hay un tiempo más largo entre la recogida y el análisis de los datos. El procesamiento de flujos examina pequeños lotes de datos a la vez, acortando el tiempo de espera entre la recogida y el análisis para una toma de decisiones más rápida. El procesamiento de flujos es más complejo y a menudo más caro.

3. Limpieza de datos
Los datos, ya sean grandes o pequeños, requieren una depuración para mejorar la calidad de los datos y obtener resultados más sólidos; todos los datos deben estar formateados correctamente, y cualquier dato duplicado o irrelevante debe ser eliminado o contabilizado. Los datos sucios pueden oscurecer y engañar, creando ideas erróneas.

4. Analizar los datos
Llevar los big data a un estado utilizable lleva tiempo. Una vez que están listos, los procesos de análisis avanzados pueden convertir los big data en grandes conocimientos. Algunos de estos métodos de análisis de big data son;

• La minería de datos ordena grandes conjuntos de datos para identificar patrones y relaciones mediante la identificación de anomalías y la creación de clusters de datos.
• El análisis predictivo utiliza los datos históricos de una organización para hacer predicciones sobre el futuro, identificando los riesgos y las oportunidades que se avecinan.
• El aprendizaje profundo imita los patrones de aprendizaje humano utilizando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para estratificar algoritmos y encontrar patrones en los datos más complejos y abstractos.