Analítica de Big Data: Cómo Dar Sentido al Big Data

Los datos están en todas partes.

Pero solo un pequeño porcentaje de los datos generados se analiza y se utiliza.

Cada búsqueda o clic que hacemos en internet es indexado y utilizado por las empresas para entender mejor nuestras preferencias. Si una empresa puede capturar y almacenar los datos de sus clientes, puede analizar estos datos y usar los conocimientos derivados para tomar decisiones valiosas.

¿Buscaste "zapatillas para correr" en línea?

Los minoristas en línea usarán tu información de búsqueda para mostrarte anuncios personalizados y tentarte a comprar un par de zapatillas para correr en sus tiendas.

Por supuesto, el proceso de servir anuncios dirigidos puede parecer simple. Simple en el sentido de que cuando un cliente busca zapatillas para correr, se le muestran anuncios de zapatillas para correr.

Pero la cuestión es que no eres la única persona buscando un par de zapatillas para correr en un momento dado, y hay cientos de minoristas esperando hacer negocios contigo. Dado que varios otros factores afectarán tu decisión de compra, incluidos comportamientos de compra pasados, demografía como la edad y la época del año, los minoristas también deben considerarlos.

En cualquier momento dado, la cantidad de datos de clientes generados es masiva. Para los humanos, es una tarea hercúlea dar sentido a volúmenes tan vastos de datos. Aunque es imposible utilizar completamente los datos generados, se puede lograr mucho con la ayuda de herramientas de análisis de big data.

¿Qué es el análisis de big data?

El análisis de big data (BDA) es el proceso de analizar grandes volúmenes de datos para derivar conocimientos de ellos. Estos conocimientos podrían ser correlaciones, patrones ocultos, tendencias del mercado, preferencias de los clientes o cualquier cosa que pueda ayudar a las organizaciones a tomar decisiones empresariales mejores e informadas.

Los enormes volúmenes de datos que siguen creciendo exponencialmente con el tiempo se llaman big data.

El big data sigue siendo datos, pero enormes. Es tan grande y complejo que no se puede almacenar o procesar utilizando sistemas tradicionales de gestión de datos o soluciones tradicionales de inteligencia empresarial; por lo tanto, requiere análisis de big data.

El análisis de big data es una forma avanzada de análisis de datos. Incluye aplicaciones complejas impulsadas por algoritmos estadísticos, modelos predictivos y más. Puede responder numerosas preguntas empresariales avanzadas y lucrativas al examinar grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados.

La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo pueden acelerar la parte del análisis y ayudar a las empresas a dar sentido al big data y obtener conocimientos más complejos. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a recopilar, analizar e interpretar big data. También se pueden implementar en varias operaciones de big data, incluyendo la segmentación y etiquetado de datos.

Datos vs. información

Ten en cuenta que los términos "datos" e "información" no significan lo mismo. Los datos por sí solos no tienen un significado especial. Es solo una colección aleatoria de números y detalles. Los datos pueden ser estructurados, no estructurados o semiestructurados. Cuando los datos se procesan, estructuran, interpretan y presentan, se llaman información.

En otras palabras, la información se deriva de los datos y se puede usar para sacar conclusiones. Los datos no dependen de la información, pero lo contrario no es cierto. La información proporciona contexto a los datos y los hace significativos y valiosos.

Por ejemplo, una lista de fechas (datos) no tiene sentido. La información de que es la lista de días festivos da relevancia a los datos.

Al igual que los datos y la información, muchos a menudo confunden análisis de datos y minería de datos.

En esencia, la minería de datos utiliza modelos matemáticos y científicos para identificar tendencias y patrones en los datos. Por otro lado, el análisis de datos utiliza modelos analíticos y herramientas de inteligencia empresarial. La minería de datos a menudo se considera un subconjunto del análisis de datos.

¿Por qué es importante el análisis de big data?

Vivimos en un mundo impulsado por los datos.

El volumen de datos generados cada año está aumentando exponencialmente, y los números ya son tan grandes que nuestro cerebro tendrá dificultades para comprenderlos. Para ponerlo en contexto, el volumen de datos que se espera generar en 2023 es casi tres veces lo que se creó en 2019.

Las empresas no pueden permitirse perder el análisis de big data. Es esencial para obtener una ventaja competitiva y predecir las tendencias del mercado que se avecinan. Más importante aún, el BDA permite a las empresas entender mejor a sus clientes y encontrar más formas de aumentar su valor de por vida.

Tecnologías de big data como Hadoop pueden ayudar a las empresas a reducir los costos operativos y encontrar medios para aumentar la eficiencia. Son más rápidas y mejores que los humanos en la toma de decisiones y también entienden las necesidades y deseos de los clientes.

El enfoque tradicional del análisis de datos se lleva a cabo después de que ocurre un evento. Por el contrario, en el análisis de big data, el análisis puede ser histórico o en tiempo real, lo que significa que los datos se pueden recopilar y procesar casi instantáneamente. Esta característica permite al BDA crear varios avances en la atención médica, la fabricación, el transporte y el comercio electrónico.

Tipos de análisis de big data

Los datos son la materia prima básica para la ciencia de datos.

No solo los datos históricos actúan como evidencia, sino que también ayudan a los científicos de datos a crear historias. Tales historias pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones impactantes que no se basan en instintos. De hecho, el BDA permite a las empresas confiar en hechos y no en sentimientos.

Hay cuatro tipos diferentes de análisis de big data: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo.

No todos los análisis pintan el mismo cuadro. Responden a diferentes preguntas relacionadas con los datos y alimentan diferentes tipos de procesos de toma de decisiones. En esencia, los cuatro tipos de análisis de big data se centran en extraer información del big data.

1. Análisis descriptivo

El análisis descriptivo responde a la pregunta "¿qué pasó?".

Es la forma más común y elemental de análisis de datos, y en la mayoría de los casos, los científicos de datos y analistas comienzan su viaje con el análisis descriptivo. Te da una visión general de lo que sucedió en un momento particular del pasado. En otras palabras, es la interpretación de datos históricos para entender los cambios que han tenido lugar en un negocio.

El análisis descriptivo ayuda a las empresas a entender cómo están desempeñándose al ofrecer contexto. La visualización de datos juega un papel crucial en este tipo de análisis de big data.

El análisis descriptivo puede ayudar a las empresas a identificar sus fortalezas y debilidades. Aquí hay algunos ejemplos de cómo se puede usar el análisis descriptivo.

• Comparar las ventas y los ingresos anuales de un negocio
• Calcular el tiempo promedio que tardan los estudiantes en terminar un curso
• Evaluar el retorno de la inversión (ROI) de una campaña de marketing

Nuevamente, este tipo de análisis de big data no está preparado para hacer estimaciones. Solo se usa para desglosar grandes volúmenes de datos en partes comprensibles y entender qué está sucediendo.

2. Análisis diagnóstico

El análisis diagnóstico resuelve la pregunta "¿por qué sucedió?".

Es una forma de análisis avanzado que puede ofrecer valiosos conocimientos empresariales y descubrir las razones detrás de resultados específicos. Generalmente se realiza con técnicas como el desglose, la minería de datos, el descubrimiento de datos y las correlaciones. Este tipo de análisis no es capaz de darte ningún conocimiento accionable.

El análisis diagnóstico también se conoce como análisis de causa raíz. Generalmente explora los datos para descubrir correlaciones. Ayuda a determinar qué factores y eventos contribuyeron a un resultado particular. Por ejemplo, en un conjunto de datos de series temporales de ventas, el análisis diagnóstico puede ayudarte a entender por qué las ventas aumentaron o disminuyeron en un mes específico.

3. Análisis predictivo

El análisis predictivo responde a la pregunta "¿qué es probable que suceda?".

En pocas palabras, el análisis predictivo se puede comparar con la adivinación, pero sin especulaciones. Es en este punto donde el análisis de big data comienza a complicarse un poco. Con la ayuda de la IA y el aprendizaje automático, el análisis predictivo puede dar a las organizaciones conocimientos sobre lo que es probable que suceda.

Sin embargo, ten en cuenta que este tipo de análisis de datos no puede predecir si un evento ocurrirá en el futuro. En cambio, solo pronostica la probabilidad de que ocurra un evento.

El análisis predictivo se puede aplicar para identificar a los clientes que probablemente abandonen. Esto permitirá a las empresas tomar acciones específicas, como ofrecer incentivos a esos clientes.

4. Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo resuelve la pregunta "¿cómo hacerlo realidad?".

Mientras que el análisis predictivo ofrece la probabilidad de que ocurra un evento, el análisis prescriptivo va un paso más allá y sugiere varias acciones para lograr un resultado particular. También ayuda a identificar y evitar actividades específicas que pueden llevar a problemas en el futuro.

Un ejemplo de análisis prescriptivo es cómo Google Maps considera factores como las condiciones de tráfico en tiempo real, la distancia y el modo de transporte para encontrar la ruta más rápida.

Principales herramientas y tecnologías de análisis de big data

Una serie de herramientas y tecnologías trabajan juntas para hacer que el análisis de big data sea factible. Hacen que el análisis de datos sea más rentable y también facilitan el procesamiento de terabytes (o petabytes) de datos.

Aquí hay algunas de las herramientas y tecnologías utilizadas en el análisis de big data:

• Apache Hadoop: Es un marco de software de código abierto que puede almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. Ofrece un enorme poder de procesamiento y puede manejar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
• Apache Spark: Es un motor de análisis de código abierto utilizado para procesar big data. Utiliza métodos de procesamiento de datos, incluyendo el procesamiento por lotes y el procesamiento en flujo.
• SQL: Significa lenguaje de consulta estructurado. Es uno de los lenguajes más utilizados para extraer datos de bases de datos.
• Bases de datos NoSQL: Son bases de datos no tabulares o no relacionales que almacenan información en documentos JSON, a diferencia de las bases de datos relacionales que almacenan información en filas y columnas. Son ideales para datos en bruto y no estructurados y pueden manejar grandes cantidades de datos.
• Lago de datos: Es un repositorio de almacenamiento capaz de almacenar grandes volúmenes de datos en bruto. Utiliza una arquitectura plana para guardar datos.
• Almacén de datos: Es un repositorio que almacena datos empresariales recopilados de múltiples fuentes. Los almacenes de datos están diseñados para apoyar actividades de inteligencia empresarial como el análisis y generalmente contienen grandes cantidades de datos históricos.

¿Cómo funciona el análisis de big data?

El análisis de big data se trata de derivar conocimientos valiosos del big data. Este proceso de derivar conocimientos es realizado por profesionales de análisis como científicos de datos y analistas. En resumen, el análisis de big data involucra cuatro procesos principales de preparación de datos: recolección, procesamiento, limpieza y análisis.

Antes de eso, echemos un vistazo a qué datos son big data. Para eso, necesitas entender las tres V utilizadas para describir el big data.

Tres V del big data

El big data es datos que son demasiado grandes para que los sistemas tradicionales de gestión de datos los manejen. Pero el término "grande" es subjetivo. Por eso se describe usando tres vectores: volumen, velocidad y variedad.

1. Volumen

El volumen es la V más asociada con el big data. El volumen indica la cantidad de datos generados. Esto podría ser datos generados desde sitios web, teléfonos inteligentes, asistentes virtuales, relojes inteligentes, básicamente desde cualquier cosa.

Eso es solo una parte de la ecuación. Los datos son generados por usuarios individuales cuando les gusta, comentan y comparten. En resumen, los datos generados por tales plataformas son vastos y no pueden ser manejados por sistemas tradicionales. Esto representa el aspecto de volumen del big data.

2. Velocidad

La velocidad es la rapidez con la que se generan los datos. Especifica el crecimiento de los datos y afecta profundamente cómo vemos los datos. También afecta la mejora de las tecnologías empleadas para utilizar los datos.

Esa es una cantidad colosal de datos que llegan cada día. Otro ejemplo son los datos generados por los dispositivos de Internet de las Cosas (IoT). Con el IoT tomando por asalto a la mayoría de las industrias, los datos generados por dispositivos como sensores, cámaras de seguridad y rastreadores inalámbricos están aumentando rápidamente.

3. Variedad

Cuando se habla de datos, muchos podrían tener una imagen mental de filas y columnas en hojas de cálculo. Hace unas décadas, esa imagen era casi precisa. Pero ahora, tenemos una amplia variedad de conjuntos de datos, incluyendo imágenes, grabaciones de audio y video, números, texto y datos de sensores.

La mayoría de los datos generados o recopilados no están estructurados y realmente no encajan en hojas de cálculo. Esto también significa que, a diferencia del pasado, los datos generados no encajarán perfectamente en una sola aplicación de base de datos. Esta diversidad en el big data se llama variedad.

Hace unas décadas, el volumen, la velocidad y la variedad de datos abrumaban a los sistemas tradicionales de última generación disponibles en ese momento. Pero ahora, un teléfono inteligente tendrá suficiente capacidad de almacenamiento y poder de cómputo para almacenar y procesar ese tipo de datos.

Cuatro procesos de preparación de datos

Ahora volvamos a cómo funciona el análisis de big data.

Profesionales de análisis como analistas de datos y científicos, estadísticos y modeladores predictivos recopilan, procesan, limpian y analizan el big data. Además, el big data a menudo es una mezcla de datos estructurados y no estructurados.

1. Recolección de datos

Los datos necesitan ser recopilados para ser analizados. El proceso de recolección de datos se verá diferente para diferentes organizaciones y también diferirá según cómo planeen usar esos datos.

Dado que el big data es tan "grande" y diverso, almacenar estos datos en una base de datos no siempre es viable. Los científicos de datos pueden tener que recurrir a enfoques más nuevos como aplicar metadatos y luego cargarlos en un lago de datos.

El big data rara vez está estructurado. Es una combinación de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Aquí está cómo se diferencian.

Datos estructurados

Los datos estructurados son datos que son lineales y se almacenan en una base de datos relacional. Piensa en filas y columnas de datos que ves en una hoja de cálculo. Es fácil para las aplicaciones de big data procesar datos estructurados, pero representan solo una pequeña fracción de los datos de hoy.

Datos no estructurados

No es sorprendente que para 2022, casi el 80 por ciento de todos los datos serán no estructurados. Mensajes de texto, grabaciones de audio, imágenes y videos son algunos ejemplos. Los datos no estructurados son diversos y a veces incluso aleatorios. En comparación con los datos estructurados, los datos no estructurados son difíciles de entender, y las aplicaciones de big data tendrán dificultades para procesarlos.

Datos semiestructurados

Los datos que no pueden organizarse en una base de datos relacional pero tienen algunas propiedades estructurales se llaman datos semiestructurados. Correos electrónicos, archivos comprimidos, páginas web y paquetes TCP/IP son algunos ejemplos. Sin embargo, con algunos procesos, los datos semiestructurados a veces se pueden almacenar en bases de datos relacionales. Un ejemplo de ello sería datos XML.

2. Procesamiento de datos

Después de recopilar y almacenar datos, necesitan ser procesados y ordenados para su uso. El ritmo al que crecen los datos hace que sea una tarea desafiante procesar el big data. Hay numerosos tipos de métodos de procesamiento de datos.

Procesamiento por lotes

El procesamiento por lotes es cuando grandes volúmenes de datos, almacenados durante un período de tiempo, se analizan juntos o en lotes. Es crucial cuando se necesitan procesar grandes conjuntos de datos para obtener conocimientos completos. Dado que hay una gran cantidad de datos involucrados, el sistema tardará horas, si no días, en procesar. Sin embargo, al procesar datos en lotes, se ahorran recursos computacionales.

Procesamiento distribuido

La mayoría de los grandes conjuntos de datos son demasiado grandes para ser procesados en una sola máquina. Como su nombre indica, el procesamiento distribuido divide grandes conjuntos de datos en partes más pequeñas y las almacena en múltiples servidores. Tiene una alta tolerancia a fallos porque si un servidor falla, las tareas de procesamiento de datos se pueden asignar a otros servidores disponibles.

Procesamiento en flujo

El procesamiento en flujo se refiere a procesar datos tan pronto como se producen o recopilan. A diferencia del procesamiento por lotes, hay poco o ningún retraso desde el momento en que se reciben y procesan los datos. El procesamiento en flujo es ideal si el análisis en tiempo real es esencial para tu negocio. Sin embargo, puede ser más complejo que el procesamiento por lotes y generalmente es costoso.

Procesamiento en tiempo real

El procesamiento en tiempo real se utiliza cuando se espera una salida casi instantáneamente. Procesa los datos entrantes lo más rápido posible, y si encuentra un error, lo ignorará y procederá al siguiente bloque de datos entrantes. Las aplicaciones de seguimiento GPS son excelentes ejemplos de procesamiento de datos en tiempo real.

Además, hay otros tipos de procesamiento de datos como el procesamiento en línea, el procesamiento de datos comerciales y el multiprocesamiento.

3. Limpieza de datos

No todos los datos recopilados son de buena calidad. Y los conocimientos derivados de los datos son tan buenos como los datos.

En pocas palabras, los datos de baja calidad darán lugar a conocimientos de baja calidad. La limpieza de datos se realiza para asegurarse de que los datos utilizados sean de buena calidad o relevantes para las aspiraciones de una organización.

También conocida como depuración o limpieza de datos, la limpieza de datos es el proceso de limpiar los datos. Es una parte crítica del análisis de big data y puede afectar directamente la calidad de la toma de decisiones basada en datos. Involucra corregir o eliminar datos corruptos, incorrectos, duplicados o mal formateados en un conjunto de datos.

Los científicos de datos pasan casi el 45 por ciento de su tiempo cargando y limpiando datos. Dado que los datos limpios son un componente crítico de conocimientos precisos, el tiempo invertido se justifica fácilmente.

La limpieza de datos es crítica cuando se combinan múltiples fuentes de datos. Eso es porque, en tales casos, las posibilidades de que los datos sean duplicados o mal etiquetados son mayores.

Las técnicas utilizadas para la limpieza de datos varían dependiendo de la organización y el tipo de datos que maneja. Aquí hay cinco pasos básicos involucrados en el proceso de limpieza.

• Eliminar observaciones de datos duplicadas o irrelevantes
• Corregir errores estructurales
• Eliminar valores atípicos (un punto de datos que difiere significativamente de otras observaciones) si es necesario
• Eliminar, imputar o marcar valores faltantes
• Analizar la calidad de los datos

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático juegan roles cruciales en la limpieza de formas no estructuradas de datos como imágenes, grabaciones de audio y videos. Además, el procesamiento del lenguaje natural se puede usar para limpiar datos generados por humanos con mucho texto mediante un proceso llamado minería de texto.

4. Análisis de datos

Una vez que los datos se recopilan, almacenan, procesan y limpian para garantizar su calidad, están listos para ser analizados. Este paso final se llama análisis de datos y, en esencia, es la extracción de información valiosa de grandes volúmenes de datos.

Como se mencionó antes, hay cuatro tipos diferentes de análisis de big data: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Y nuevamente, no todos los tipos de análisis muestran la misma imagen.

Aplicaciones del análisis de big data

Donde hay datos, hay espacio para el análisis.

Si estás conectado a internet, las probabilidades son bastante altas de que uses constantemente funciones que son posibles gracias al big data y al análisis. Los sistemas de recomendación de Amazon y YouTube son ejemplos rápidos.

Aquí hay algunos casos de uso del mundo real del análisis de big data:

• Experiencia del cliente: El análisis de big data hace posible elevar la experiencia del cliente al analizar información del cliente como compras anteriores, preferencias y comportamientos de compra. Las empresas pueden entender mejor las necesidades y deseos de sus clientes y adaptar sus ofertas en consecuencia.
• Desarrollo de productos: Crear productos que los clientes amarán usar es crucial. El análisis de big data puede ayudar a las empresas al ofrecer conocimientos sobre decisiones de desarrollo, viabilidad del producto y análisis de progreso.
• Detección de fraudes: Usando análisis predictivo, las empresas pueden detectar anomalías en el comportamiento del cliente y prevenir actividades fraudulentas. Prevenir el fraude con tarjetas de crédito es un ejemplo. La detección de fraudes es posible al analizar la información de compra de un cliente, como el tiempo y lugar de compra, y estar atentos a las anomalías.
• Retención de clientes: La satisfacción del cliente es un aspecto crítico de la retención de clientes. Al dar a los clientes lo que quieren, es más probable que los clientes permanezcan leales a una empresa. Las plataformas de big data pueden ayudar a las empresas con esta tarea. Un ejemplo de esto son los motores de recomendación de YouTube y Netflix que mantienen a los usuarios enganchados a los respectivos servicios.
• Gestión de la cadena de suministro: El análisis de big data juega un papel instrumental en la gestión de la cadena de suministro. Permite a las partes interesadas prever la demanda futura y optimizar el inventario en consecuencia. Junto con la gestión de inventarios, también ayuda a las empresas a reducir los costos de transporte con la optimización de rutas.

Desafíos del análisis de big data

Aunque el análisis de big data trae varios beneficios a una empresa, su implementación no siempre es sencilla. Las empresas deben adoptar una cultura impulsada por los datos y tener las herramientas necesarias para recopilar, procesar y analizar datos. Aquí hay algunos desafíos que las organizaciones pueden enfrentar al adoptar el análisis de big data.

Calidad de los datos

En el análisis de big data, los datos de calidad lo son todo. Los conjuntos de datos de baja calidad, duplicados o inconsistentes pueden llevar a muchos problemas, incluyendo la mala interpretación, la toma de decisiones incorrectas y, en última instancia, la pérdida de ingresos. Los datos de baja calidad también pueden crear un sesgo involuntario en un sistema.

Por supuesto, el big data no puede ser 100% preciso. Y no tiene que ser completamente preciso para ser útil. Pero los conjuntos de datos de calidad extremadamente baja harán más daño que bien y no traerán ningún conocimiento valioso. Los datos duplicados también pueden causar contradicciones y pueden arruinar tus esfuerzos en tomar decisiones que requieren la máxima precisión.

Sincronización de fuentes de datos

Los datos se recopilan de una variedad de fuentes, incluyendo plataformas de redes sociales y sitios web de empresas. Las empresas también pueden recopilar datos de los clientes si utilizan instalaciones en la tienda como Wi-Fi. Minoristas como Walmart son conocidos por combinar la vigilancia en la tienda con tecnología de visión por computadora para identificar los pasillos que los clientes visitan más y menos.

La mayoría de las empresas están creciendo a un ritmo rápido. Esto también significa que la cantidad de datos generados por ellas también está aumentando. Aunque la parte de almacenamiento de datos está resuelta para una década o más, gracias a los lagos de datos y almacenes de datos, sincronizar datos a través de diferentes fuentes de datos puede ser un desafío.

Este proceso de combinar datos de diferentes fuentes en una vista unificada se llama integración de datos y es crucial para derivar conocimientos valiosos. Desafortunadamente, este es un aspecto del análisis de big data que muchas empresas pasan por alto, lo que lleva a conflictos lógicos y resultados incompletos o inexactos.

Resistencia organizacional

Aparte de algunos de los aspectos tecnológicos del análisis de big data, adoptar una cultura impulsada por los datos en una organización puede ser un desafío. En una encuesta de 2021 de NewVantage Partners sobre Big Data e IA, se reveló que solo el 24.4% de las empresas que participaron habían forjado una cultura de datos dentro de sus empresas.

La falta de comprensión, la falta de adopción por parte de la gerencia media, la resistencia empresarial y la falta de alineación organizacional son algunas de las razones por las que las empresas aún no han adoptado una cultura impulsada por los datos.

Otros desafíos

La falta de talento es un desafío significativo que enfrentan las empresas al integrar el big data. Aunque el número de personas que optan por una carrera en ciencia de datos y análisis está aumentando constantemente, todavía hay una escasez de habilidades.

El mantenimiento de la calidad de los datos es otro problema. Dado que los datos provienen de múltiples fuentes a alta velocidad, el tiempo y los recursos necesarios para gestionar adecuadamente la calidad de los datos pueden ser significativos.

Las 5 principales soluciones de software de análisis de big data

Las soluciones de software de análisis de big data hacen posible procesar grandes cantidades de datos y derivar conocimientos de ellos. Estas herramientas ayudan a detectar tendencias y patrones en grandes conjuntos de datos y también pueden ayudar con la visualización de datos.

Para calificar para la inclusión en la categoría de análisis de big data, un producto debe:

• Procesar datos
• Consultar sistemas de archivos
• Conectar a clústeres de big data
• Permitir a los usuarios transformar conjuntos de datos de big data en visualizaciones de datos útiles y comprensibles
• Crear informes, visualizaciones y paneles basados en los conocimientos derivados de los conjuntos de datos

* A continuación se presentan los cinco principales software de análisis de big data del Informe Grid® de Primavera 2021 de G2. Algunas reseñas pueden estar editadas para mayor claridad.

1. Qlik Sense

Qlik Sense es una plataforma de análisis que ofrece análisis de autoservicio ideal para todo tipo de usuarios en una organización. Ayuda a construir una fuerza laboral alfabetizada en datos y ofrece una integración robusta de datos y API abiertas.

Lo que les gusta a los usuarios:

"Es rápido y fácil crear una aplicación en Qlik Sense, y hay varias formas interactivas de compartir widgets con mi equipo. También permite a mi equipo editar y crear visualizaciones por su cuenta."

- Reseña de Qlik Sense, Dan B.

Lo que no les gusta a los usuarios:

"He estado trabajando con Qlik durante mucho tiempo, así que viniendo de Qlikview, a veces me encuentro queriendo hacer cosas que Qlik Sense no puede hacer de forma natural. Necesitarás extensiones de terceros para lograr requisitos que Qlikview podía hacer con facilidad. Sin embargo, esto se está convirtiendo en menos problema con cada nueva versión de Qlik Sense."

- Reseña de Qlik Sense, Severino H.

2. Azure Databricks

Azure Databricks es un servicio de análisis colaborativo basado en Apache Spark que puede desbloquear conocimientos del big data y ayudar a construir soluciones de IA. Su integración con Azure Machine Learning facilita la identificación de algoritmos adecuados y el acceso a capacidades avanzadas de aprendizaje automático.

Lo que les gusta a los usuarios:

"La versatilidad de Databricks permite que sea utilizado tanto por ingenieros como por científicos de datos. Con la integración continua y las actualizaciones de Azure, Databricks está evolucionando y creciendo constantemente en un mecanismo robusto para procesar grandes datos. Con unos pocos comandos de spark, puede procesar rápidamente datos en cualquier negocio."

- Reseña de Azure Databricks, Ben B.

Lo que no les gusta a los usuarios:

"Al usar Azure Databricks, he encontrado que necesito algo de ayuda práctica para entender cómo funciona. Puede llevar un tiempo aprender qué hacen todas las funciones y explorar todo lo que esta fantástica herramienta de análisis de big data tiene para ofrecer."

- Reseña de Azure Databricks, Anudeep Sri B.

3. MATLAB

MATLAB es una plataforma de programación y computación de alto rendimiento utilizada para analizar datos y desarrollar algoritmos. Ofrece un entorno fácil de usar en el que los problemas y soluciones se representan en notaciones matemáticas.

Lo que les gusta a los usuarios:

"Es muy sencillo para programar, como C. Muchos recursos están disponibles con un clic en el propio software. La principal ventaja es que tiene muchas cajas de herramientas para casi todos los campos. La forma de importar datos es muy fácil e intuitiva. La personalización de gráficos es útil para la investigación y la academia. Los datos se pueden importar, analizar y visualizar en gráficos e imágenes de alta resolución. Me gustan las capacidades de procesamiento de imágenes y señales de MATLAB. Además, tecnologías de vanguardia como la IA, el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático, la interfaz de hardware para controlar varios instrumentos, etc., están disponibles en MATLAB."

- Reseña de MATLAB, Dipak K.

Lo que no les gusta a los usuarios:

"Las integrales, derivadas y otras operaciones con funciones implícitas tardan más que otros lenguajes de programación. Este es un problema menor que siempre puedes encontrar soluciones alternativas, sin embargo."

- Reseña de MATLAB, Lucas M.

4. Qubole

Qubole es una plataforma de lago de datos segura ideal para el aprendizaje automático, el streaming y el análisis ad-hoc. Usando esta plataforma, las empresas pueden conectar y explorar datos de múltiples bases de datos relacionales y no tradicionales.

Lo que les gusta a los usuarios:

"Qubole es asombrosamente fácil de usar. Pudimos implementar nuestras cargas de trabajo de big data muy rápidamente. Recibimos un gran apoyo de ellos durante la implementación. Continuamos recibiendo gran ayuda con nuestros nuevos proyectos e implementaciones existentes. Ha escalado con nuestras necesidades crecientes de procesamiento. La mayor ventaja es que ha reducido nuestros costos de computación en la nube."

- Reseña de Qubole, Christian U.

Lo que no les gusta a los usuarios:

"La necesidad continua de actualizar servicios o solicitar soporte para cosas más simples - no me malinterpretes, los requisitos se atienden - solo que las cosas más pequeñas necesitan algo de refinamiento."

- Reseña de Qubole, Achilles S.

5. Google BigQuery

Google BigQuery es un almacén de datos empresarial sin servidor y de bajo costo utilizado para análisis. Es beneficioso para acceder y compartir de manera segura conocimientos en toda una organización y también puede ayudar a crear informes y paneles.

Lo que les gusta a los usuarios:

"Tener la capacidad de almacenar y consultar conjuntos de datos enormes sin preocuparse tanto por la infraestructura es fantástico. Tengo bases de datos con billones de puntos de datos en ellas. Sin BigQuery, necesitaría actualizar constantemente el hardware para almacenar/recuperar los datos que necesito. Con BigQuery, solo tengo que preocuparme por hacer que la consulta esté optimizada para manejar la carga. Las consultas también son extremadamente rápidas y se pueden guardar para que puedas volver a ejecutar cosas fácilmente. La interfaz web y la utilidad de línea de comandos están muy bien documentadas y son fáciles de usar."

- Reseña de Google BigQuery, Nick B.

Lo que no les gusta a los usuarios:

"No he encontrado demasiados problemas. Como esto está basado en la nube, mover grandes conjuntos de datos desde/hacia nuestros servidores internos puede ser algo lento, pero esto no es un problema relacionado con BigQuery. Como usuario relativamente nuevo, he estado bastante satisfecho con él hasta ahora."

- Reseña de Google BigQuery, Joel M.

Los datos son el nuevo petróleo

Aunque muchos podrían argumentar que no lo es, los datos son el nuevo petróleo y alimentan los procesos de toma de decisiones en casi todas las industrias. La buena noticia es que es abundante y está creciendo exponencialmente. El análisis de big data es ese motor de combustión que utiliza los datos como su combustible para impulsar la innovación.

Se prevé que el mercado de análisis de big data alcance los 103 mil millones de dólares para 2023. Por supuesto, solo hemos descubierto la punta del "iceberg del big data". Con el poder de cómputo y el almacenamiento volviéndose más baratos, más empresas ahora pueden usar el análisis de big data para tomar mejores decisiones.

El big data hace que la inteligencia artificial sea factible. El nivel de inteligencia artificial que tenemos actualmente se llama IA estrecha. Aunque pueda sonar débil, está detrás de varias innovaciones, incluyendo los autos autónomos y los asistentes de voz.