Macrodatos big data
11/01/2021

Análisis básicos de macrodatos en Big Data

Gestión de Empresas

 

 

 

¿Qué son los datos macrodatos y que características tienen?

Los macrodatos, o también llamados datos masivos, inteligencia de datos, datos a gran escala o Big Data es un término que hace referencia a conjuntos de tamaño tan grande y complejo y de tal variabilidad que precisan de herramientas tecnológicas para tratar los datos no tradicionales y con una capacidad de procesamiento de datos para tratarlos adecuadamente. 

El término hace referencia a conjuntos de datos que normalmente sería demasiado costoso almacenar, administrar y analizar mediante sistemas de bases de datos convencionales, ya sean bases de datos relacionales u otro tipo de base de datos. 

Estos sistemas normalmente resultan poco rentables debido a su falta de flexibilidad para almacenar datos no estructurados (como imágenes, texto y video), recibir datos de “alta velocidad” (en tiempo real) o aumentar su escala para admitir volúmenes de datos muy grandes. 

Por este motivo, en los últimos años, en lo general, se han ido adoptando nuevos enfoques para la administración y el procesamiento de estos macrodatos y es aquí donde se adoptan tecnologías Big Data y nuevos sistemas informáticos capaces de procesar estos datos como Apache Hadoop y los sistemas de base de datos NoSQL. 

Si hablamos de las características de los macrodatos se podrían definir por las mismas 5 V’s del Big Data y son las siguientes:

  • Volumen: la cantidad de datos generados y guardados.

 

  • Variedad: el tipo y naturaleza de los datos para ayudar a las personas a analizar los datos y usar los resultados de forma eficaz. Los macrodatos usan textos, imágenes, audio y vídeo. También completan pedazos como pedidos a través de la fusión de datos.

 

  • Velocidad: la velocidad a la que se generan y procesan los datos para cumplir las exigencias y desafíos de su análisis.

 

  • Veracidad: la calidad de los datos capturados puede variar mucho y así afectar a los resultados del análisis.

 

  • Valor: los datos generados deben ser útiles, accionables y tener valor.

 

Los macrodatos son un importante recurso para descubrir información valiosa de profunda importancia para la empresa y que provienen de las cantidades masivas de datos no estructurados de las organizaciones sobre las interacciones en línea con sus clientes. La reciente aparición de la “Internet de las cosas” ha generado también una explosión en el volumen de datos de texto, video, imágenes y audio. 

La gestión de macrodatos 

Para poder realizar un análisis de estos macrodatos, previamente debemos hacer una gestión de estos y esta es algo compleja por la cantidad de procesos previos al análisis que intervienen. Vamos a explicar el proceso previo al análisis de datos, la gestión de los macrodatos. 

  • Captura de los datos: los datos capturados se ordenan y separan en unidades más pequeñas mediante un algoritmo para que analizarlas sea más sencillo.

 

  • Creación de un índice de datos: se crea un índice de los datos, ya que de lo contrario el tiempo que se tardaría en encontrar cualquier dato se multiplicaría.

 

  • Almacenamiento de los datos: se almacenan los datos.

 

  • Análisis de datos: se analizan los datos mediante una gran cantidad de algoritmos que se encargan de buscar en los datos que nos interesan.

 

  • Visualización de resultados: se visualizan los resultados.

 

Como ejemplo para facilitar su comprensión tenemos que pensar en un potente ordenador que genera un volumen de datos masivo, con muchísimas entradas y cálculos cada segundo, de manera que hace falta un enorme espacio de almacenamiento para poder guardarlos y clasificarlos para su posterior análisis.

Es en este punto donde entra en juego el hardware. Se necesita de mucho espacio de almacenamiento, pero también que sea muy rápido, todo lo posible para poder gestionar estos datos en el menor tiempo posible y capacidad de cómputo para poder ejecutar los algoritmos que analizan estos datos.

La gestión y análisis de los macrodatos es posible según va avanzando la industria del hardware, si no van mejorando los procesadores, discos duros y memoria RAM al mismo ritmo al que crecen los datos que generamos, su análisis no sería posible.

Técnicas de análisis de datos en los macrodatos 

El análisis permite mirar los datos y explicar lo que está pasando. Teniendo en cuenta que tendremos los datos almacenados en diferentes tecnologías de almacenamiento de datos, necesitaremos diferentes técnicas de análisis de datos como las siguientes: 

  • Asociación: permite encontrar relaciones entre diferentes variables. ​ Bajo la premisa de causalidad, se pretende encontrar una predicción en el comportamiento de otras variables

 

  • Minería de datos (data mining): tiene como objetivo encontrar comportamientos predictivos. Engloba el conjunto de técnicas que combina métodos estadísticos y de aprendizaje automático con almacenamiento en bases de datos. ​ Estrechamente relacionada con los modelos utilizados para descubrir patrones en grandes cantidades de datos.

 

  • Agrupación (clustering): tipo de minería de datos que divide grandes grupos de individuos en grupos más pequeños de los cuales no conocíamos su parecido antes del análisis. La finalidad es encontrar similitudes entre estos grupos, y el descubrimiento de nuevos, conociendo cuáles son las cualidades que lo definen. Es una metodología apropiada para encontrar relaciones entre resultados y hacer una evaluación preliminar de la estructura de los datos analizados.

 

  • Análisis de texto (text analytics): gran parte de los datos generados por las personas son textos, como correos, búsquedas web o contenidos. Esta metodología permite extraer información de estos datos y así modelar temas y asuntos o predecir palabras.

 

Según el tipo de datos que gestionas ¿qué técnica de análisis de macrodatos crees que es la más adecuada en tu caso?

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Titulada en Ingeniería de Edificación e Ingeniería en Organización Industrial por la Universidad Politécnica de Cataluña y curso en Project Management. Experiencia en el área de Supply Chain y Logística en diferentes compañías así como delineante y técnica de proyectos.

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