Desmontamos 5 mitos sobre la tecnología Big Data

11 marzo 2015

4 min read

La expresión “grandes datos” (o, en inglés, “big data”) lleva un tiempo resonando en nuestros oídos, pero pocos entienden su significado. A continuación repasamos cinco mitos frecuentes sobre este particular modelo de recopilación y análisis de datos.

Desmontamos 5 mitos sobre la tecnología Big Data (Desktop)

El término “big data” se refiere al número de terabytes o petabytes almacenados

En esencia, el término se refiere más a la calidad (utilidad) que a la cantidad de información almacenada. Por ejemplo, es muy sencillo crear una base de datos masiva que contenga cantidad de entradas de personas, pero esta contendría muy pocos datos que merecieran la pena. Una base de datos nacional de direcciones puede ser de gran tamaño, pero no contiene información interesante, salvo que se desee escribir correspondencia a esas personas.

El término “grandes datos” va más allá; se trata de entender a las personas que residen en esas direcciones a partir de las interacciones que han mantenido con nosotros para, más tarde, usar dichos datos para crear un sistema más sólido y —con suerte— más útil. Por ejemplo, usar patrones de ordenación para predecir tendencias o para optimizar el modo de envío de paquetes. En este sentido, el adjetivo “grandes” se refiere más a la intención de uso que al tamaño físico de los datos.

Manejar grandes datos es imposible

El mejor ejemplo de “grandes datos” sería Facebook. La empresa gestiona alrededor de 1320 millones de usuarios, de los cuales 829 millones inician sesión diariamente, y dichos usuarios generan más de 4500 millones de “Me gusta” al día. Facebook invierte en ello grandes sumas, pero también gana mucho dinero a partir de la información que es capaz de procesar de los usuarios.

También existen herramientas específicamente diseñadas para los grandes datos; algunas de ellas serán apropiadas para los datos con los que está trabajando, otras no. Pero lo más importante es que, si bien las herramientas que está utilizando para almacenar información normal podrían no funcionar para grandes datos, existen muchos buenos productos que están perfectamente indicados para este tipo de trabajo.

Tomarse la molestia no vale la pena

Según un estudio realizado en 2012 por Gartner Group, las empresas que son capaces de gestionar grandes datos y se han preparado para sacar provecho de ellos, en un plazo de dos a cinco años presentarán un rendimiento un 20 por superior al de aquellas que no lo hacen.

Por supuesto, dependiendo de sus costes iniciales de preparación, esto podría no compensar durante el primer, o incluso durante el segundo año, pero sin duda le situará en una posición de delantera y, con el paso del tiempo, rendirá sus frutos.

Puede que Facebook gaste 1 USD por año y usuario en almacenar y procesar sus datos, pero cada uno de esos usuarios genera más de 4 USD de ingresos para la empresa. Incluso si no utiliza los datos de inmediato, disponer de una estrategia óptima de almacenamiento para el futuro le reportará beneficios cuando esté listo para invertir en mayor medida.

Nuestra empresa está demasiado atrasada como para ponerse al día

Aunque no lo parezca, y a pesar de que la metodología de los grandes datos ha sido un importante tema de conversación en los últimos años, muchas empresas siguen resistiéndose a adoptar las metodologías que les permitirán desviarse de la gestión de datos convencional.

Según cifras recientes recogidas por Gartner Group, solo un 13 por ciento de las empresas encuestadas habían implantado alguna medida este año, mientras que un 73 por ciento afirmó haber realizado alguna inversión o tener previsto hacerla en el próximo año.

Dada la frecuencia con que esto sucede, lo cierto es que usted no va por detrás del cambio tecnológico, por lo que adoptar medidas que hagan posible la recopilación y el uso de datos de formas más ambiciosas sigue siendo un objetivo viable, y aún podría conferirle cierta ventaja competitiva.

Los big data son mejores datos

A veces, el mayor problema al que debe hacer frente la empresa no es responder a una pregunta, sino la pregunta en sí. Y, otras veces, incluso ni siquiera sabemos qué pregunta es la que debemos plantearnos. De modo que, cuando se trata de grandes datos, plantearse la pregunta correcta es crucial: ¿qué intenta hacer con sus datos? ¿Intenta mejorar su empresa, u obtener información de los usuarios que luego pueda vender o utilizar para que sus servicios sean más eficientes? ¿Intenta lograr algún tipo de ventaja respecto de sus competidores o reducir sus propios costes?.

Saber lo que desea conseguir y disponer de un plan sensato podría ayudarle a sacar el máximo partido a sus datos. Quizás los grandes datos no son lo que necesita en este momento; quizás necesite información más específica o quizás necesite acceder a los grandes datos por medio de datos intermedios. En cualquiera de los casos, una cosa está clara: siempre puede empezar a recopilar más datos y conservarlos para un momento futuro; quizás aún no sepa qué pregunta desea plantearse, pero pronto lo sabrá y, cuando lo haga, toda esa información histórica está ahí, esperando para ser procesada y de utilidad.