Hoy en día, el big data se ha convertido en un activo crucial. Piense en algunas de las mayores empresas tecnológicas del mundo. Gran parte del valor que ofrecen procede de sus datos, que analizan constantemente para generar una mayor eficiencia y desarrollar nuevos productos. Avances tecnológicos recientes han reducido exponencialmente el coste del almacenamiento y la computación de datos, haciendo que almacenar datos resulte más fácil y barato que nunca. Actualmente, con un mayor volumen de big data más barato y accesible, puede tomar decisiones empresariales más acertadas y precisas. Identificar el valor del big data no pasa solo por analizarlo (que es ya una ventaja en sí misma). Se trata de todo un proceso de descubrimiento que requiere que los analistas, usuarios empresariales y ejecutivos se planteen las preguntas correctas, identifiquen patrones, tomen decisiones informadas y predigan comportamientos. A esto le llamamos Business Intelligence.

Las cinco “Vs” del Big Data

Volumen

El volumen significa el tamaño y esta es una de las características más destacadas del Big Data y asociada a este concepto, ya que los datos crecen de manera vertiginosa. La generación de datos en un día es superior a la de hace veinte años, todos esos datos desestructurados que se guardan tienen un inmenso potencial. Por eso, para este gran volumen de información se requiere que se tenga una correcta orientación de las estrategias para poner filtrarlos y así ofrecer un ahorro de tiempo. Si no se hiciera esto podrían pasar muchos de esos datos a tener un ciclo de vida de su valor muy corto hasta convertirse en obsoletos de una manera muy rápida

Velocidad

El tiempo siempre es importante y el cómo se afronta también. Todo el proceso de tratamiento de datos pide agilidad, pero también requieren una respuesta adecuada a su procesamiento y análisis para extraer el valor de negocio a toda la información que se tiene y que de esta manera no se pierda ninguna oportunidad. El tiempo de procesamiento de la información tiene que ser un factor fundamental para que el tratamiento aporte ventajas y marquen la diferencia.

Variedad

Es fundamental hacer frente a la variedad de datos que aumenta el grado de complejidad, tanto en el almacenamiento de información como en el análisis. Por ello, hay que dar uniformidad a los datos que tienen origen heterogéneo porque una de las fortalezas del Big Data es que se puede conjugar y combinar todo tipo de información para alcanzar un todo homogéneo.

Este tipo de datos pueden provenir de textos, imágenes, web, tweets, sensor data, audio, video, click streams, ..... Y pueden ser estructurados, semi-estructurados o desestructurados, y sus fuentes podrán

Veracidad

Esta dimensión afecta mucho a la calidad de los datos, pues como se ha dicho antes, existe mucha variedad en toda la información que se recaba; por ello es conveniente encontrar las herramientas necesarias para comprobar la veracidad de la información recibida. Para ello, se tiene que ejercer una limpieza en los datos para asegurarse el mayor aprovechamiento de los mismos, ya que si los datos son buenos las decisiones tomadas en función de estos serán acertadas.

Valor

Esta dimensión, en cierta medida, afecta a todas las demás, el valor es el factor más importante del Big Data. Toda la información recogida tiene que servir para aportar valor a las empresas, los gobiernos o la sociedad porque si no, no da lugar a almacenar ni administrar. En definitiva, la clave está en cómo obtener la mejor información, el mejor valor y conocimiento para sacar la mayor rentabilidad.

Por que es tan importante el Business Intelligence?

La importancia del Big Data no gira en torno a la cantidad de datos que tiene, sino a lo que hace con ellos. Puede tomar datos de cualquier fuente y analizarlos para encontrar respuestas que permitan: 1) reducciones de costos 2) reducciones de tiempo 3) desarrollo de nuevos productos y ofertas optimizadas 4) toma de decisiones inteligente.  Cuando combina big data con análisis de alta potencia, puede realizar tareas relacionadas con el negocio, tales como: Determinar las causas raíz de fallas, problemas y defectos en tiempo casi real. Generar cupones en el punto de venta en función de los hábitos de compra del cliente. Recalcular carteras de riesgo enteras en minutos. Detectar comportamientos fraudulentos antes de que afecten a su organización.