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Qué es Big Data: fases y elementos

Qué es Big Data: fases y elementos

Quizá a estas alturas ya sepas qué es Big Data eCommerce o la publicidad programática pero, para los más despistados, vamos a recordar en qué consiste y sus elementos más importantes.

Qué es Big Data

En el pasado Futurizz, muchas fueron las ponencias que hablaron sobre Big Data y compra programática, y su importancia tanto en la época actual como en el futuro. Por ejemplo, Israel Ruesga, Head of Programmatic & Data en PRISA Brand Solutions, declaró: “Cada dos días generamos tantos datos que los acumulados hasta 2003”. A esta generación masiva de datos es a lo que llamamos “Big Data”.

Tan inmensa es esta acumulación de datos que no nos es posible gestionarla con facilidad. Pero, de conseguir procesar estos grandes volúmenes de datos de forma ágil y rigurosa, se convierte en una poderosa herramienta para identificar clientes potenciales, observar su comportamiento y fidelizar a los ya existentes.

Principales fases del Big Data

Para comprender mejor qué es Big Data, vamos a dividir el concepto en 2 etapas diferentes:

1. Etapa de preparación

  • Fase inicial: es imprescindible valorar que la implementación de una solución de Big Data en nuestro negocio es una alternativa factible y realista. En caso de que así sea, tendremos que preparar todo lo necesario y conseguir las autorizaciones pertinentes para poder llevarlo a cabo.
    • Detectar necesidades: tienen que ver con el volumen de datos a almacenar, su variedad, velocidad de recogida, procesamiento y escalabilidad horizontal. En este proceso también se revelan carencias cuando se confronta la nueva tecnología con la existente en la compañía.
    • Justificar la inversión: con el Big Data se pretenden mejorar las cuestiones técnicas, al igual que crear un entorno de alto rendimiento que posibilite el ahorro de costes.
    • Evaluar las limitaciones: se deberá tener en cuenta la infraestructura de la empresa, su madurez tecnológica, sus recursos, pero, sobre todo, los aspectos legales en relación a la privacidad de datos.
  • Fase de planificación: en esta fase se determinará el presupuesto con el vamos a contar durante el proceso y los recursos que van a intervenir en el mismo, a saber:
    • Gestores: sponsors, directores de proyecto, coordinadores y gestores de calidad.
    • Diseñadores y arquitectos de datos: perfiles técnicos con los objetivos muy claros en cuanto a la implementación del proyecto.
    • Implementadores: personal cualificado, analistas y desarrolladores, con conocimientos del sector y de tecnología.
    • Operadores de datos: de entrada, intermedios y de resultado.
  • Fase de diseño: se parte de un diseño acorde a las necesidades de la organización y se va optimizando teniendo en cuenta el coste, la escalabilidad y las distintas opciones del mercado. Consta de 2 etapas:
    • Infraestructura: son las redes, los equipos o los servidores, es decir, el soporte físico de la solución.
    • Arquitectura: es el apoyo lógico de la solución, formado por los protocolos, las comunicaciones o los procedimientos, entre otros.
  • Fase de implementación: en este punto ya se han tenido que dejar cubiertos aspectos como el de la administración, el mantenimiento o la seguridad para poder poner en marcha la solución de Big Data. Los pasos, para ello, son los siguientes:
    • Instalación de servidores y componentes y puesta en marcha de la infraestructura.
    • Configuración de dicha infraestructura para su correcto funcionamiento.
    • Ingesta, transformación y explotación de datos.

2. Etapa de recopilación, análisis de datos y generación de valor

  • Fase de recopilación: los datos son los componentes básicos del Big Data. Durante el proceso se trasformarán en información y, con las técnicas adecuadas, aportarán conocimiento. Aquí ya podremos hablar de datos inteligentes. Dicho proceso comienza con estos pasos:
    • Evaluar los datos: se realiza un estudio de la utilidad de los datos, una evaluación de su volumen y frecuencia de explotación, y una definición de accesos y restricciones para proteger información confidencial.
    • Absorber los datos para su explotación: se preparan y estandarizan los datos.
    • Gestión de datos: en relación a su seguridad, visibilidad, mantenimiento y disponibilidad.
  • Fase de análisis: es el núcleo de la solución de Big Data y se concreta en 2 acciones:
    • Generar los cálculos y algoritmos que se precisen para implementar la solución.
    • Intervención de especialistas para detectar patrones, tendencias y oportunidades y/o amenazas.
  • Fase de agregación de valor: la investigación de los datos por parte de los analistas permite la elaboración de conclusiones y la identificación de nuevas vías de desarrollo del negocio.

Elementos primordiales del Big Data

Para llevar a cabo todo este proceso sin fisuras, es vital que nuestra solución de Big Data cuente, al menos, con los siguientes componentes:

  • Fuentes: las más habituales son los registros históricos de la compañía, los almacenes de datos, los dispositivos inteligentes, los sistemas de gestión de datos, Internet y el Internet de las Cosas. Para poder determinarlas es necesaria la puesta en común de los conocimientos técnicos, por parte de los desarrolladores, y la perspectiva del negocio, por parte de los analistas.
  • Capa de almacenamiento: su función es la de recoger y transformar los datos sin perder de vista la normativa legal. Además, tiene que dar acceso a los datos independientemente de su formato, volumen, frecuencia u origen.
  • Capa de análisis: se encarga de leer los datos almacenados. Mediante la utilización de los modelos, los algoritmos y las herramientas adecuadas, proporciona visibilidad sobre los datos para que puedan ser consultados en la capa de consumo.
  • Capa de consumo: son muchos los proyectos y usuarios que se benefician del conocimiento extraído en todo este proceso. La forma de consumir los datos dependerá del destinatario, pero será habitual verlos en forma de reporting o visualización en tiempo real.

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Posted by Laura Mora