Qué es Big Data Analytics

Qué es Big Data Analytics

Big Data Analytics hace posible analizar grandes cantidades de datos de diferentes fuentes. La información obtenida o los patrones reconocidos se pueden usar, por ejemplo, para optimizar los procesos de negocio.

Big Data Analytics se puede dividir en sub-áreas individuales, las más importantes de las cuales son:

  • Recolección de datos de varias fuentes usando consultas de búsqueda.
  • Optimización y evaluación de los datos obtenidos.
  • Análisis de los datos y presentación de los resultados.

En primer lugar, Big Data Analytics tiene la tarea de capturar grandes cantidades de datos de diferentes fuentes y procesarlos para su posterior procesamiento. A menudo, existe la dificultad de que las grandes cantidades de datos no son estructurados y estén en diferentes formatos.

Dado que dicha información es casi imposible de capturar con el software de base de datos convencional, Big Data Analytics utiliza procesos complejos para extraer, capturar y realizar transacciones de datos. Posteriormente, el análisis de datos se realiza utilizando software específico de Big Data, que usa métodos estadísticos como el análisis predictivo.

Los desafíos de Big Data Analytics

Para capturar y cuantificar grandes cantidades de información, Big Data Analytics afronta múltiples desafíos. El software utilizado debe poder realizar muchas consultas de búsqueda rápidamente, así como importar y procesar los diferentes conjuntos de datos a alta velocidad.

Como regla general, las aplicaciones de Big Data Analytics usan métodos de procesamiento en paralelo para este propósito. Existen marcos de software de código abierto para Big Data Analytics que dominan tecnologías especiales de Big Data y permiten el procesamiento de grandes cantidades de información con la ayuda de sistemas de clúster en red.

Para aumentar aún más el rendimiento, muchos sistemas no consumen especio en el disco duro, a diferencia de las aplicaciones de bases de datos tradicionales, sino que utilizan la memoria más rápida. Esto proporciona velocidades de acceso más rápidas y permite el análisis casi en tiempo real.

Big Data Analytics permite optimizar los procesos de negocio

Big Data Analytics se usa a menudo en el entorno de Business Intelligence o inteligencia de negocios. El objetivo es utilizar los datos obtenidos del análisis para optimizar los procesos corporativos, y obtener ventajas sobre los competidores.

Big Data Analytics analiza grandes cantidades de datos disponibles para la empresa, en busca de información útil, patrones ocultos u otras correlaciones.

El software tradicional de Business Intelligente, o inteligencia de negocios, no es capaz de realizar un análisis exhaustivo de grandes cantidades de información. Los análisis obtenidos y visualizados por Big Data Analytics, proporcionan resultados para optimizar los diferentes procesos de negocio. Además, se pueden usar para respaldar procesos de toma de decisiones difíciles.

Otros usos de Big Data Analytics

Además de Business Intelligence, hay una amplia gama de otras áreas de aplicación para Big Data Analytics. El análisis de grandes cantidades de datos puede utilizarse, por ejemplo, en la lucha contra la delincuencia, en las aseguradoras para la evaluación de riesgos y el ajuste de las primas de seguros, o en la asistencia sanitaria. Otros ejemplos de aplicación son el procesamiento de datos meteorológicos, la evaluación de perfiles de movimiento o el análisis de estadísticas web.