Analítica

Big Data & Data Mining: La fiebre de los datos

En este artículo aprenderemos:

Es interesante pensar cómo la historia de nuestra sociedad de una u otra forma se “repite” a sí misma. Les doy un poco más de contexto, me refiero a la minería, por alguna razón tenemos cierta fijación con minar cosas.  Hay información que indican por ejemplo que el carbón  como mineral se usa en China desde hace unos 2000 (lease dos mil) años. Por muchas décadas los hombres se lanzaban a dejar sus pulmones por extraer el mineral negro.

 También podemos mencionar la fiebre del oro que ocurrió en Estados Unidos, específicamente en el estado de California entre los años 1848 y 1855. Esta llamada fiebre del oro movilizó a muchísimos inmigrantes que buscaban volverse ricos con este mineral precioso. Claramente este acontecimiento tuvo un impacto importante en la economía  de la época.

Pasando a tiempos más actuales tenemos a las criptomonedas. La historia del misterioso Satoshi Nakamoto y de cómo creó las criptomonedas ya parece un cuento urbano pero es bastante real. Nakamoto hizo algo que hace 20 años parecería absurdo e imposible: crear una moneda digital descentralizada a la que no controla ningún estado. Creo que ya todos sabemos como les va estas monedas intangibles. Hoy en día muchísimas personas se dedican a minar e invertir en las criptomonedas y existen más de las que puedo contar. 

Este último (la minería de bitcoins) tiene cierto parecido a la Data Mining (Minería de datos) ya que el al final del día ambas son datos. Cabe aclarar que, más allá de que en cierta forma se trata de minar datos y de que ambas cosas marcaron un antes y un después en nuestra historia, se trata de áreas totalmente diferentes.

¿Qué es Data Mining y Big Data?

La minería de datos trata de una serie de tecnologías y técnicas utilizadas para extraer información de una inmensa cantidad de datos generados por clientes, usuarios y dispositivos conectados a internet (Big Data). Hoy en día todo está interconectado. Computadoras, smartphones, relojes, hasta tu nevera, microondas y las luces de tu casa. Las diferentes plataformas reciben esta enorme cantidad de datos y son como las canteras que usan para minar.

En la big data y data science se valen de prácticas estadísticas, algoritmos, IA y ML para encontrar patrones, tendencias y explicar el por qué de cada uno (entiéndase los patrones y tendencias) en sus respectivos contextos.  

Las Vs de la Big Data

01
Volumen:

¿El tamaño importa? aquí sí. Se tienen que procesar inmensas cantidades de datos y muchas cosas entran en juego aquí como la capacidad y velocidad de procesamiento.

02
Velocidad

Se refiere a la velocidad en que se reciben los datos y se actúa acorde a los mismos. En otras palabras podemos verlo como la velocidad en la que tomamos esos datos, los procesamos y convertimos en algo útil.

03
Variedad

La variedad nos habla de los tipos de datos que hay disponibles. Cada vez hay más y con mayor complejidad.

04
Valor

Como el petróleo, los datos tienen un valor, pero no lograremos rentabilizarlo sin procesarlo adecuadamente. Muchas empresas consideran a los datos como un activo importante.

05
Veracidad

Por último la veracidad nos habla de lo confiable que son los datos que estamos usando ¿obtienes beneficios de ellos?

¿Cómo nos puede ayudar la Big data?

¿Te has preguntado cómo hace Netflix para sugerirte cosas que te van a gustar? Simple, big data. O por ejemplo cuando entras a instagram y ves una publicidad de unos pantalones que te dejan sin aliento, eso también es culpa de la big data. Quizás en unos años cuando los microondas o neveras sean más inteligentes podrán saber cuáles son tus comidas preferidas y que tan saludable estás dependiendo de la dieta que llevas y lo que consumes, también te podrán sugerir supermercados con tus productos y marcas preferidos. 

Esto es porque la Big Data ayuda a las empresas a mejorar sus productos, afinar estrategias de marketing y experiencia de clientes.

Siguiendo el ejemplo anterior, en ese caso hipotético en que tus electrodomésticos sean tan avanzados, los supermercados podrán minimizar pérdidas ya que conocerán el ciclo de sus productos porque tendrán los datos los datos de cuánto tardas en consumirlos e ir a comprar más. Quizás una de sus latas frijoles se dañan muy rápido  porque el empaque no es adecuado y esto les permite mejorar el producto y que duren más. También pueden encontrarse con una tendencia en dietas vegetarianas y eso los lleva a hacer publicidad relacionada al vegetarianismo y ampliar su abanico de alimentos para ese tipo de clientes.

Aunque es algo que he imaginado para hacer ejemplos, de hacerse realidad el tema de los electrodomésticos ultra inteligentes, estaríamos hablando de una reducción en la pérdida de alimentos que impactaría positivamente a nuestra sociedad, sobre todo en lugares donde no es fácil cultivar y dependen de los producidos de temporada. Ese es el poder de la Big Data, y apenas comienza. Uno de los retos más grandes es mejorar la capacidad de almacenamiento y procesamiento y que crezca al mismo ritmo con que crecen los datos, los cuales  se duplican cada dos años.  

Ahora te toca a ti imaginar qué maravillas puede hacer para tu empresa la Big Data y un buen equipo de expertos encargados de hacerte con tus datos.   

Linda Castaño
Linda Castaño

Consultora Analítica

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