Big data ofrece gestionar cantidades masivas de información a las empresas y la ventaja de poder aprovechar grandes oportunidades, como lo es todo lo relacionado al comportamiento del cliente, predicciones más precisas acerca de las tendencias del mercado y lograr una mejor eficiencia a todo lo ancho y largo de las organizaciones. Actualmente, entre las personas y las empresas, están generando anualmente, según un informe IDC, 1.2 zettabytes (1.2 billones de gigabytes) que el 2025, podría aumentar a 175 zettabytes (175 billones de gigabytes) o tal vez más.
En la medida que las empresas tengan acceso a estos recursos a través del análisis predictivo y la minería de datos, el mercado de Big data también incrementará exponencialmente y algunos estudios predicen que el mercado se duplicará en 2027.
Esto significa que el Big data desplazará aceleradamente el uso de la analítica tradicional, impactando directamente el almacenamiento de datos, procesamiento y tecnología de análisis actual. Pero vale la pena entender los diferentes propósitos de cada tipo de datos, mientras visualizamos la importancia de una estrategia que planifique el uso de Big data como el de la analítica tradicional.
Analítica tradicional
La analítica tradicional son datos estructurados y relacionales que las organizaciones han almacenado y procesado por décadas. Este tipo de información sigue siendo la mayor parte de datos del mundo. Las empresas usan datos tradicionales para realizar un seguimiento de las ventas o administrar las relaciones o flujos de operación con sus clientes. Por lo general, estos datos son más fáciles de gestionar y se administran con un software de procesamiento de datos bastante convencional. Es por esto por lo que, también en lo general, proporcionan información menos sofisticada y beneficios limitados respecto de Big data.
Big data
Big data es, al mismo tiempo, un conjunto de datos masivos y complejos, y el concepto incluye los métodos usados para procesar este tipo de datos. Big data tiene cuatro características principales conocidas como “las cuatro V”:
- Volumen: Es masivo y, aunque no solo se distingue por su tamaño, por naturaleza se trata de grandes volúmenes.
- Variedad: Un conjunto de datos “Big data”, generalmente contiene datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
- Velocidad: Se genera rápidamente y, por lo general, se procesa en tiempo real.
- Veracidad: No es intrínsecamente de mejor calidad que los datos tradicionales, pero su veracidad (precisión) es extremadamente importante. Cualquier anomalía, sesgo o ruido puede impactar de forma significativa en la calidad.
Diferencias entre el Big data y la analítica tradicional
- El tamaño y volumen de datos.
- Cómo se organizan los datos.
- La arquitectura requerida para administrar los datos.
- Las fuentes de origen desde las cuales derivan los datos.
- Los métodos utilizados para analizar los datos.
1.-Tamaño
Los conjuntos que maneja la analítica tradicional suelen contarse por gigabytes y terabytes, así que su tamaño permite almacenarlos centralizadamente, por lo general, en un servidor.
Como Big data se distingue no solo por su tamaño sino por su volumen. Big data tiende a contarse en petabytes, zettabytes o exabytes. El tamaño cada vez más masivo de Big data es una de las razones de la demanda de soluciones de almacenamiento de datos basado en la nube, de vanguardia, seguro y de alta capacidad.
2.-Organización
La analítica tradicional, por lo general, gestiona datos estructurados y organizados en registros, archivos y tablas. Sus conjuntos de datos son relacionales para calcular la relación y manipular los datos según sea necesario. Las bases de datos tradicionales usan un esquema fijo que es estático y preconfigurado, como SQL, Oracle DB y MySQL.
Por el otro lado, Big data usa un esquema dinámico. En almacenamiento permanece sin procesar ni estructurar. Cuando se accede a Big data, el esquema dinámico se aplica a los datos sin procesar. Las bases de datos son no relacionales o NoSQL, como Cassandra y MongoDB, ideales para datos no estructurados, debido a la forma en que almacenan datos en archivos.
3.-Arquitectura
La analítica tradicional se administra usando una arquitectura centralizada que, en su mayor parte, puede ser más rentable y segura para conjuntos de datos más pequeños y estructurados. Por lo general, un sistema centralizado consiste en uno o más nodos de clientes (ejemplo: computadoras o dispositivos móviles) conectados a un nodo central (ejemplo: un servidor). El servidor central controla la red y monitorea su seguridad. A esta escala y complejidad, no es posible administrar Big data de forma centralizada. Se requiere de una arquitectura distribuida.
Los sistemas distribuidos vinculan varios servidores o computadoras a través de una red, y funcionan como nodos co-iguales. La arquitectura se puede escalar de forma horizontal (escalabilidad horizontal) y continuará funcionando incluso si fallara un nodo individual. Los sistemas distribuidos pueden aprovechar el poder de cómputo de productos básicos para reducir costos.
4.-Origen
La analítica tradicional generalmente deriva de la planificación de recursos empresariales (ERP), la administración de la relación con el cliente (CRM), transacciones en línea y otros datos empresariales, mientras Big data procede de fuentes más diversas de datos a nivel empresarial y no empresarial, que pueden incluir información obtenida de redes sociales, datos de dispositivos y sensores y datos audiovisuales (datos no estructurados).
Todos estos datos de son dinámicos, evolucionan y crecen cada día. Aprovechar este tipo de datos no es posible usando columnas y filas, como lo hace la analítica tradicional. Debido a que una cantidad significativa cada vez más grande de datos son no estructurados y provienen de varias fuentes, se requieren los métodos de análisis de Big data para extraer valor de ellos.
Análisis
La analítica de datos tradicional se da de forma creciente: Se presenta un evento, se generan datos y se lleva a cabo el análisis de esos datos después del evento. El análisis de datos tradicionales puede ayudar a las empresas a comprender los impactos de estrategias o cambios determinados sobre un rango limitado de métricas en un periodo especifico.
El análisis de Big data puede darse en tiempo real. Debido a que los datos se generan segundo a segundo, el análisis se puede dar a medida que se recopilan los datos. El análisis de Big data les ofrece a las empresas una comprensión más dinámica y holística de sus necesidades y estrategias.
Big data frente a la analítica tradicional: Un futuro complementario
El Big data y la analítica tradicional tiene diferentes propósitos que están relacionados. Con todo lo que hemos descrito, parecería que el Big data tiene mayores beneficios potenciales, pero no siempre resultan apropiados o necesarios en todos los casos y organizaciones:
Trabajar con Big data:
- Puede ofrecer un análisis más detallado de las tendencias del mercado y el comportamiento de los consumidores. La analítica tradicional puede ser más reducida y muy restringida para ofrecer la información significativa.
- Ofrece información de forma más rápida. Las organizaciones pueden aprender de Big data en tiempo real. En muchos contextos empresariales, esto puede proporcionar una ventaja competitiva.
- Es más eficiente. La naturaleza cada vez más digital de nuestra sociedad implica que varias personas y empresas estén generando cantidades masivas de datos cada segundo. Big data nos permite aprovechar estos datos e interpretarlos de forma significativa.
- Requiere una preparación avanzada. Para aprovechar estos beneficios, las organizaciones deben prepararse para Big data a través de nuevos protocolos de seguridad, pasos de configuración y aumentos en el poder de procesamiento.
Trabajar con Analítica tradicional:
- Los datos se conservan en un ambiente seguro de forma más sencilla. Esto puede ser una mejor opción para datos muy sensibles, personales o confidenciales. Debido a que no son masivos, no requieren de arquitectura distribuida y es menos probable que se requiera el almacenamiento de terceros.
- Se pueden procesar usando un software de procesamiento de datos convencional y una configuración de sistema normal. No hay necesidad de incrementar recursos y costos, en los casos en los que métodos de gestión de analítica tradicional son suficientes.
- Son fáciles de gestionar e interpretar. Debido a que los datos tradicionales son más simples y relacionales por naturaleza, pueden ser procesados usando funciones normales, e incluso, pueden ser totalmente accesibles para aquellos que no son expertos.
Esto significa que el futuro no pasa por elegir entre Big data y la analítica tradicional. En una empresa existen datos que se generan de manera muy estructurada y gestionable bajo métodos tradicionales, pero también está claro que las organizaciones cada más generan datos masivos, no estructurados y que requieren de ser gestionados con herramientas de vanguardia en tiempo real(Pabis Retail), para permitir tomar decisiones efectivas, oportunas y que ofrezcan ventajas competitivas. Comprender cómo y cuándo usar ambos modelos es fundamental para crear una estrategia que esté lista para el mundo que nos espera, ya en el corto plazo.
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Autor: Ricardo Cárdenas, CMO Pabis Retail
