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¿Qué es el análisis de macrodatos?

Cómo funciona el análisis de macrodatos y por qué es importante

¿Qué es el análisis de macrodatos?

El análisis de macrodatos hace referencia a los métodos, herramientas y aplicaciones que se utilizan para recopilar, procesar y derivar conclusiones de una amplia variedad de conjuntos de datos de gran volumen y alta velocidad. Estos conjuntos de datos pueden provenir de distintos orígenes, por ejemplo, la Web, el correo electrónico, las redes sociales y Smart Devices en red. A menudo, incluyen datos generados a gran velocidad y con distintos formatos: desde datos estructurados (tablas de bases de datos, hojas Excel) a datos semiestructurados (archivos XML, páginas web) y sin estructurar (imágenes, archivos de audio).

Las formas tradicionales de software de análisis de datos no están equipadas para admitir estos niveles de complejidad y escala. Aquí es donde entran en escena los sistemas, las herramientas y las aplicaciones diseñados específicamente para el análisis de macrodatos.

¿Por qué es importante el análisis de macrodatos?

Ahora ya sabes qué es el análisis de macrodatos. ¿Pero por qué es realmente importante? Y sobre todo, ¿cómo pueden ayudarnos el conocimiento y el uso de macrodatos?

Los datos impregnan todas las capas de nuestra vida. Con el aumento de tecnologías inteligentes, móviles y de redes sociales asociadas con Internet de las cosas (IoT), ahora transmitimos más datos que nunca, y a una velocidad vertiginosa. Gracias al análisis de macrodatos, las organizaciones ahora pueden utilizar esa información para mejorar rápidamente la forma de trabajar, pensar y ofrecer valor a sus clientes. Con la ayuda de herramientas y aplicaciones, los macrodatos permiten obtener conclusiones, optimizar las operaciones y predecir resultados futuros.

Esta capacidad de obtener conclusiones para mejorar la toma de decisiones es por la que los macrodatos son tan importantes. Así es como un minorista puede perfeccionar sus campañas publicitarias dirigidas, o como un mayorista puede resolver los cuellos de botella en la cadena de suministro. Con ella, un proveedor sanitario también puede descubrir nuevas opciones de atención clínica basada en las tendencias de los datos de los pacientes. El análisis de macrodatos permite aplicar un enfoque más holístico, basado en datos, en la toma de decisiones, lo que promueve el crecimiento, la eficiencia y la innovación.

Ahora que ya conoces la importancia de los macrodatos y el análisis de datos, vamos a ver detalladamente cómo funciona el análisis de macrodatos.

¿Cómo funciona el análisis de macrodatos?

Las soluciones de análisis permiten obtener conclusiones y predecir los resultados mediante el análisis de conjuntos de datos. No obstante, para que los datos se analicen correctamente, primero se deben almacenar, organizar y limpiar mediante una serie de aplicaciones en un proceso de preparación integrado paso a paso:

  • Recopilar. Los datos, que llegan en formato estructurado, semiestructurado y sin estructurar, se recopilan de varios orígenes en la Web, los dispositivos móviles y la nube. A continuación, se almacenan en un repositorio (un lago de datos o un almacenamiento de datos) donde se preparan para su proceso.
  • Procesar. Durante la fase de proceso, los datos almacenados se verifican, ordenan y filtran, para prepararlos para su uso posterior y mejorar el rendimiento de las consultas.
  • Limpiar. Después de su proceso, los datos se limpian. Los conflictos, las redundancias, los campos incompletos o no válidos, y los errores de formato en el conjunto de datos se corrigen y se limpian.
  • Analizar. Los datos ya están listos para analizarlos. El análisis de macrodatos se realiza utilizando herramientas y tecnologías como la minería de datos, la IA, el análisis predictivo, el aprendizaje automático y el análisis estadístico, que permiten definir y predecir patrones y comportamientos en los datos.

Tecnologías y herramientas clave de análisis de macrodatos

Aunque a menudo se considera una solución o un sistema individual, el análisis de macrodatos está formado realmente por muchas tecnologías y herramientas que trabajan conjuntamente para almacenar, mover, escalar y analizar datos. Varían dependiendo de tu infraestructura, pero estas son algunas de las herramientas de análisis de macrodatos más comunes que puedes encontrar:

Recopilación y almacenamiento

  • Hadoop. Apache Hadoop, uno de los primeros marcos para cumplir los requisitos del análisis de macrodatos, es un ecosistema de código abierto que almacena y procesa grandes conjuntos de datos en un entorno informático distribuido. Hadoop puede escalarse horizontal o verticalmente, dependiendo de tus necesidades, lo que lo convierte en un marco altamente flexible y rentable para gestionar macrodatos.
  • Bases de datos NoSQL. A diferencia de las bases de datos tradicionales, que son relacionales, las bases de datos NoSQL no requieren que sus tipos de datos cumplan una estructura o un esquema fijo. Esto les permite admitir todos los tipos de modelos de datos, lo que es muy útil cuando se trabaja con grandes cantidades de datos sin procesar y semiestructurados. Gracias a su flexibilidad, también se ha demostrado que las bases de datos NoSQL son más rápidas y escalables que las bases de datos relacionales. Algunos ejemplos populares de bases de datos NoSQL incluyen MongoDB, Apache CouchDB y Azure Cosmos DB.
  • Almacenamientos y lagos de datos. Una vez recopilados los datos de sus orígenes, deben almacenarse en una isla central para su proceso adicional. Un lago de datos contiene datos sin procesar y sin estructurar, que están listos para utilizarse en las aplicaciones, mientras que un almacenamiento de datos es un sistema que extrae datos predefinidos y estructurados de una amplia variedad de orígenes y los procesa para su uso operativo. Ambas opciones tienen funciones diferentes, pero a menudo colaboran para crear un sistema bien organizado para el almacenamiento de datos.

Procesamiento

  • Software de integración de datos. Las herramientas de integración de datos conectan y consolidan datos de distintas plataformas en un hub unificado, por ejemplo, un almacenamiento de datos, para que los usuarios tengan un acceso centralizado a toda la información que necesitan para fines operativos, de minería de datos y de creación de informes de business intelligence.
  • Procesamiento de datos en memoria. Mientras que el procesamiento de datos tradicional se basa en disco, el procesamiento de datos en memoria utiliza la memoria o la RAM para procesar los datos. Esto aumenta significativamente las velocidades de procesamiento y transferencia, para que las organizaciones puedan obtener conclusiones en tiempo real. Los marcos de procesamiento como Apache Spark permiten el procesamiento por lotes y el procesamiento de flujos de datos en tiempo real.

Limpieza

  • Herramientas de preprocesamiento y limpieza de datos. Para garantizar la máxima calidad de los datos, las herramientas de limpieza de datos resuelven errores, corrigen errores de sintaxis, eliminan los valores que faltan y borran duplicados. Estas herramientas estandarizan y validan los datos para que estén listos para el análisis.

Análisis

  • Minería de datos. El análisis de macrodatos obtiene conclusiones de los datos utilizando procesos de descubrimiento de conocimientos como la minería de datos, que extrae modelos subyacentes de grandes conjuntos de datos. Mediante algoritmos diseñados para identificar relaciones observables entre los datos, la minería de datos puede definir automáticamente las tendencias actuales en los datos, tanto estructurados como sin estructurar.
  • Análisis predictivo. El análisis predictivo permite crear modelos analíticos que predicen modelos y comportamientos. Para ello, se utiliza el aprendizaje automático y otros tipos de algoritmos estadísticos, que permiten identificar resultados futuros, mejorar las operaciones y responder a las necesidades de los usuarios.
  • Análisis en tiempo real. Mediante la conexión de una serie de canalizaciones de streaming escalables de un extremo a otro, soluciones de streaming en tiempo real como Azure Data Explorer almacenan, procesan y analizan los datos multiplataforma en tiempo real, lo que permite obtener conclusiones al instante.

Usos y ejemplos de análisis de macrodatos

Hoy día, la mayoría de los sectores utilizan distintos tipos de análisis de datos para tomar decisiones más informadas sobre estrategia de productos, operaciones, ventas, marketing y atención al cliente. El análisis de macrodatos permite a cualquier organización que trabaje con grandes cantidades de datos derivar conclusiones significativas de sus datos. A continuación, se muestran solo algunas de estas aplicaciones en la vida real:

  • Desarrollo de productos. El análisis de macrodatos permite a las organizaciones definir qué quieren sus clientes. Para ello, determinan sus necesidades en grandes volúmenes de datos de análisis de negocios, y modifican el desarrollo de características y la estrategia de los planes de desarrollo.
  • Personalización. Las plataformas de streaming y los minoristas online analizan la involucración del usuario para crear una experiencia más personalizada en forma de recomendaciones, anuncios dirigidos, incrementos de ventas y programas de fidelidad.
  • Administración de cadenas de suministros. El análisis predictivo define y predice todos los aspectos de la cadena de suministro, incluidos el inventario, el aprovisionamiento, la entrega y las devoluciones.
  • Atención sanitaria. El análisis de macrodatos puede utilizarse para obtener conclusiones clave de datos de pacientes, lo que permite a los profesionales descubrir nuevos diagnósticos y opciones de tratamiento.
  • Precios. Los datos de ventas y transacciones pueden analizarse para crear modelos de precios optimizados, que permiten a las empresas tomar decisiones sobre precios que maximicen los ingresos.
  • Prevención de fraudes. Las instituciones financieras utilizan la minería de datos y el aprendizaje automático para reducir el riesgo mediante la detección y la predicción de modelos de actividad fraudulenta.
  • Operaciones. El análisis de datos financieros permite a las organizaciones detectar y reducir costes operativos ocultos, para ahorrar dinero y aumentar la productividad.
  • Adquisición y retención de clientes. Los minoristas online utilizan el historial de pedidos, los datos de búsqueda, las opiniones online y otros orígenes de datos para predecir el comportamiento de los clientes, que pueden utilizar para mejorar la retención.

Más información sobre el análisis de macrodatos a escala empresarial

Ventajas y desafíos del análisis de macrodatos

Como muestran los distintos casos de uso, los macrodatos benefician a las organizaciones en un gran conjunto de sectores y un amplio rango de contextos. No obstante, dada la compleja naturaleza de su infraestructura, hay que tener en cuenta también algunos problemas de los macrodatos. Estos son algunos de los desafíos que presentan los macrodatos:

  • Mantener los datos organizados y accesibles. El mayor desafío asociado con los macrodatos es determinar cómo administrar el ingente volumen de información entrante, para que fluya adecuadamente a través de las aplicaciones. Es fundamental evitar las islas, mantener los datos integrados y planificar la infraestructura con una estrategia de administración eficaz.
  • Control de calidad. Mantener la precisión y calidad de los datos puede ser difícil y requerir mucho tiempo, especialmente cuando los datos llegan rápidamente en grandes volúmenes. Antes de realizar ningún análisis, querrás asegurarte de que los procesos de recopilación de datos, procesamiento y limpieza estén integrados, estandarizados y optimizados.
  • Mantener los datos seguros. Debido al aumento de las infracciones de datos, proteger los datos es más importante que nunca. A medida que crece el sistema de análisis, hay más oportunidades de desafíos de seguridad en forma de datos falsos, filtraciones, problemas de cumplimiento y vulnerabilidades de software. Para mitigar algunos de estos problemas, se recomienda cifrar los datos, estar al día de las auditorías de seguridad y realizar las debidas diligencias.
  • Elegir las herramientas adecuadas. La saturación de herramientas y tecnologías disponibles puede ser abrumadora a la hora de elegir. Por ello, es importante formarse, mantenerse informado y, si es posible, contratar o consultar a un especialista cuando sea necesario.

A pesar del trabajo necesario para configurar y administrar los sistemas de manera eficaz, las ventajas de utilizar el análisis de macrodatos valen la pena el esfuerzo. Para aquellos que busquen un enfoque más informado basado en datos para dirigir una organización, las ventajas a largo plazo de los macrodatos son muy valiosas. Estas son solo algunas:

  • Obtención más rápida de conclusiones. Con una velocidad y una eficacia sin parangón, el análisis de macrodatos permite a las organizaciones convertir la información en conclusiones con gran rapidez. Estas conclusiones se utilizan para tomar decisiones más informadas sobre productos, operaciones, marketing y otras iniciativas de negocio.
  • Rentabilidad. La masiva cantidad de datos requiere un gran almacenamiento, que puede ser muy caro de mantener. Sin embargo, con la llegada de sistemas de almacenamiento más escalables, las organizaciones ahora pueden maximizar la eficacia operativa a la vez que reducen los costes. Esto significa mayores márgenes de beneficios y sistemas más productivos.
  • Satisfacción del usuario. Las características avanzadas de business intelligence de los macrodatos no solo analizan las tendencias del cliente, sino que también predicen el comportamiento mediante el análisis predictivo. Al conocer lo que desean sus clientes, las organizaciones pueden crear productos personalizados que respondan a sus necesidades.

Preguntas frecuentes

  • El análisis de macrodatos hace referencia al proceso de analizar conjuntos de datos complejos para tomar decisiones más informadas sobre la forma de trabajar, pensar y ofrecer valor a sus clientes. A menudo se caracteriza por conjuntos de datos de gran volumen, muy variados y a gran velocidad, que las formas tradicionales de análisis de datos no pueden controlar.

    Una introducción al análisis de macrodatos

  • Hoy día, los datos se generan a una velocidad y a una escala sin precedentes. Con el análisis de macrodatos, las organizaciones de distintos sectores pueden utilizar ahora este flujo de información para obtener conclusiones, optimizar las operaciones y predecir resultados futuros, lo que a su vez aumenta el crecimiento.

    Conocer por qué es importante el análisis de macrodatos

  • El análisis de macrodatos utiliza una amplia variedad de herramientas y tecnologías que trabajan conjuntamente para recopilar, procesar, limpiar y analizar datos. Dependiendo de la infraestructura, puede incluir marcos de almacenamiento distribuido, bases de datos no relacionales, almacenamientos y lagos de datos, procesamiento de datos en memoria, herramientas de minería de datos y herramientas de análisis predictivo.

    Explorar las herramientas y tecnologías clave

  • Cualquier organización que trabaje con grandes cantidades de datos puede beneficiarse de una solución de análisis escalable. Por este motivo, en grandes sectores como el comercio minorista, el entretenimiento y la atención sanitaria ya se utilizan los macrodatos para definir la estrategia, reducir los costes y anticipar las necesidades de los clientes.

    Ver más ejemplos y casos de uso

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