¿Qué es el análisis de macrodatos?

El análisis de big data utiliza técnicas analíticas avanzadas en volúmenes masivos de datos complejos para obtener información procesable que puede ayudar a reducir los costes operativos, aumentar los ingresos y mejorar el compromiso de los clientes dentro de una empresa.

Esta página tratará:

• ¿Qué son los macrodatos?
• Tipos de análisis de macrodatos
• Ventajas del análisis de macrodatos
• Casos prácticos de análisis de macrodatos
• Retos del análisis de macrodatos
• Herramientas de análisis de macrodatos
• Cómo ayuda Couchbase en el análisis de big data
• Conclusión

¿Qué son los macrodatos?

El término "grandes datos"se refiere a la recopilación y el tratamiento de grandes cantidades de datos diversos que pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados y, en muchos casos, son una combinación de los tres tipos. Las organizaciones suelen recopilar los datos de fuentes internas, como los sistemas empresariales operativos, y externas, como las noticias, el tiempo y las redes sociales. Debido a su diversidad y volumen, los macrodatos conllevan una complejidad inherente.

Tipos de análisis de macrodatos

Al examinar los macrodatos mediante técnicas estadísticas, tendencias, patrones y correlaciones, puede descubrir información que ayude a su organización a tomar decisiones empresariales con conocimiento de causa. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprovechar esta información para predecir resultados probables y recomendar qué hacer a continuación. Aunque hay muchas formas de utilizar el análisis de big data, en general, puede aprovecharlo de cuatro maneras:

Análisis descriptivo

El análisis descriptivo determina "lo que pasó" midiendo las finanzas, la producción y las ventas. Determinar "lo que pasóEl "análisis descriptivo" suele ser el primer paso de un análisis de big data más amplio. Después de que el análisis descriptivo identifique las tendencias, puede utilizar otros tipos de análisis para discernir las causas y recomendar las medidas adecuadas.

Análisis de diagnóstico

El análisis de diagnóstico trata de determinar "por qué ocurrióes decir, si existe alguna relación causal en los datos a partir de los conocimientos descubiertos por el análisis descriptivo.

Análisis predictivo

Las técnicas de análisis predictivo utilizan algoritmos de aprendizaje automático y modelos estadísticos sobre datos históricos y en tiempo real para determinar "qué ocurrirá a continuaciónPor "resultados" se entienden los desenlaces, resultados o comportamientos más probables en una situación o condición determinada.

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo utiliza complejos algoritmos de simulación para determinar "¿cuál es la mejor acción siguiente?"basándose en los resultados de los análisis descriptivos y predictivos. Idealmente, el análisis prescriptivo produce recomendaciones para optimizar el negocio.

Ventajas del análisis de macrodatos

La información obtenida mediante el análisis de big data puede permitir a una organización interactuar mejor con sus clientes, ofrecer servicios más personalizados, proporcionar mejores productos y, en última instancia, ser más competitiva y tener más éxito. Algunas de las ventajas de la analítica de big data son:

• Comprender y utilizar las tendencias históricas para predecir los resultados futuros en la toma de decisiones estratégicas.
• Optimizar los procesos empresariales y hacerlos más eficientes para reducir costes
• Captar mejor a los clientes conociendo sus rasgos, preferencias y sentimientos para ofrecerles ofertas y recomendaciones más personalizadas.
• Reducción del riesgo empresarial mediante un mejor conocimiento de las operaciones comerciales

Casos prácticos de análisis de macrodatos

Gracias a su capacidad para determinar tendencias históricas y ofrecer recomendaciones basadas en el conocimiento de la situación, el análisis de big data tiene un enorme valor para organizaciones de cualquier tamaño y sector, pero especialmente para grandes empresas con enormes huellas de datos. Algunos casos prácticos de uso de la analítica de macrodatos son:

• Los minoristas utilizan big data para ofrecer recomendaciones hiperpersonalizadas
• Empresas manufactureras que supervisan la cadena de suministro o las operaciones de montaje para predecir fallos o interrupciones antes de que se produzcan, evitando costosos tiempos de inactividad.
• Las empresas de servicios públicos ejecutan datos de sensores en tiempo real a través de modelos de aprendizaje automático para identificar problemas y ajustar las operaciones sobre la marcha.
• Las empresas de bienes de consumo monitorizan las redes sociales en busca de opiniones sobre sus productos para informar las campañas de marketing y la dirección de los productos.

Estos son sólo algunos ejemplos de cómo se puede utilizar la información práctica para reducir los costes operativos, aumentar los ingresos y mejorar el compromiso de los clientes dentro de una empresa.

Retos del análisis de macrodatos

Dado que implica inmensos volúmenes de datos en diversos formatos, la analítica de big data conlleva una complejidad significativa y retos específicos que una organización debe tener en cuenta, como la puntualidad, la accesibilidad de los datos y la elección del enfoque adecuado para los objetivos. Tenga en cuenta estos retos a la hora de planificar iniciativas de análisis de big data para su organización:

Mucho tiempo para comprender
Obtener información operativa lo antes posible es el objetivo último de cualquier esfuerzo analítico. Sin embargo, la analítica de big data suele implicar copiar datos de fuentes dispares y cargarlos en un sistema analítico mediante... ETL procesos que llevan tiempo: cuantos más datos se tienen, más tiempo se tarda. Por este motivo, el análisis no puede comenzar hasta que todos los datos se han transferido al sistema analítico y se han verificado, lo que hace casi imposible obtener información en tiempo real. Aunque las actualizaciones posteriores a una carga inicial pueden ser incrementales, siguen sufriendo retrasos a medida que los cambios se propagan de los sistemas de origen al sistema analítico, lo que reduce el tiempo necesario para obtener información.

Organización y calidad de los datos
Los macrodatos deben almacenarse y organizarse de forma que sean fácilmente accesibles. Dado que se trata de grandes volúmenes de datos en varios formatos y procedentes de diversas fuentes, las organizaciones deben invertir mucho tiempo, esfuerzo y recursos para implantar la gestión de la calidad de los datos.

Seguridad y privacidad de los datos
Los sistemas de macrodatos pueden plantear problemas de seguridad y privacidad debido a la sensibilidad potencial de los elementos de datos que contienen, y cuanto mayor sea el sistema, mayor será el reto. El almacenamiento y la transferencia de datos deben cifrarse, y el acceso debe ser totalmente auditable y controlado mediante credenciales de usuario, pero también hay que tener en cuenta cómo se analizan los datos. Por ejemplo, es posible que desee analizar los datos de los pacientes en un sistema sanitario. Sin embargo, la normativa sobre privacidad puede obligarle a anonimizarlos antes de copiarlos en otra ubicación o utilizarlos para análisis avanzados. Abordar la seguridad y la privacidad para un esfuerzo de análisis de big data puede ser complicado y llevar mucho tiempo.

Encontrar las tecnologías adecuadas para el análisis de macrodatos
Hace años que existen tecnologías para almacenar, procesar y analizar big data, y hay muchas opciones y posibles arquitecturas que emplear. Las organizaciones deben determinar sus objetivos y encontrar las mejores tecnologías para su infraestructura, requisitos y nivel de experiencia. Las organizaciones deben tener en cuenta los requisitos futuros y asegurarse de que la pila tecnológica elegida puede evolucionar con sus necesidades.

Herramientas de análisis de macrodatos

El análisis de big data es un proceso que se apoya en varias herramientas que trabajan juntas para facilitar partes específicas del proceso de recopilación, procesamiento, limpieza y análisis de big data. Algunas de las tecnologías más comunes son:

Hadoop

Hadoop es un marco de código abierto construido sobre Google MapReduce. Se diseñó específicamente para almacenar y procesar macrodatos. Fundado en 2002, Hadoop puede considerarse el estadista más veterano del panorama tecnológico de los macrodatos. El marco puede manejar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, pero puede ser lento en comparación con las nuevas tecnologías de big data como Spark.

Chispa

Spark es un marco de computación en clúster de código abierto de la Fundación Apache que proporciona una interfaz para programar en clústeres. Spark puede gestionar el procesamiento por lotes y flujos para realizar cálculos rápidos y, en general, es más rápido que Hadoop porque se ejecuta en memoria en lugar de leer y escribir datos intermedios en discos.

Bases de datos NoSQL

Las bases de datos NoSQL son bases de datos no relacionales que suelen almacenar datos en forma de documentos JSON, flexibles y sin esquemas, lo que las convierte en una gran opción para almacenar y procesar big data sin estructurar. Las bases de datos NoSQL también están distribuidas y se ejecutan en clústeres de nodos para garantizar una alta disponibilidad y tolerancia a fallos. Algunas bases de datos NoSQL admiten la ejecución en memoria, lo que acelera excepcionalmente los tiempos de respuesta a las consultas.

Kafka

Apache Kafka es una plataforma de streaming de eventos distribuidos de código abierto que transmite datos desde fuentes de publicación como aplicaciones web y móviles, bases de datos, registros, middleware orientado a mensajes, etc. Kafka es útil para el streaming en tiempo real y el análisis de big data.

Herramientas de aprendizaje automático

Los sistemas de análisis de big data suelen utilizar algoritmos de aprendizaje automático para prever resultados, hacer predicciones, ofrecer recomendaciones o reconocer patrones en los datos. Las herramientas de aprendizaje automático suelen incluir una biblioteca de algoritmos que se pueden utilizar para diversos análisis, y abundan las opciones gratuitas y de código abierto, como scikit-learn, PyTorch, TensorFlow y KNIME, entre otras.

Herramientas de visualización de datos e inteligencia empresarial

Puede comunicar los resultados de los análisis de big data mediante visualizaciones de datos como cuadros, gráficos, tablas y mapas. Las herramientas de visualización de datos e inteligencia empresarial representan los resultados de los análisis de forma sucinta, y muchas se especializan en la creación de cuadros de mando que supervisan los indicadores clave y alertan de los problemas.

Cómo ayuda Couchbase en el análisis de big data

Couchbase Capella™ es una base de datos distribuida en la nube que fusiona los puntos fuertes de las bases de datos relacionales, como SQL y las transacciones ACID, con la flexibilidad y escalabilidad de JSON.

Capella ofrece funciones multimodelo como el procesamiento en memoria para mayor velocidad, la replicación automática de datos para alta disponibilidad y conmutación por error, la búsqueda de texto completo integrada para añadir búsquedas a las aplicaciones y la creación de eventos para desencadenar acciones basadas en cambios en los datos. Incluso incluye un asistente de codificación basado en IA llamado Capella iQ para ayudar a escribir consultas y manipular datos, lo que facilita su adopción.

Gracias a su modelo de almacenamiento de documentos JSON y a su arquitectura que prioriza la memoria, Capella es ideal para los sistemas de análisis de grandes volúmenes de datos, ya que puede almacenar cantidades masivas de datos semiestructurados y no estructurados de diversa índole y realizar consultas sobre ellos con rapidez.

Capella también puede trabajar de forma nativa con otras herramientas de análisis de big data mediante conectores para Chispa, Kafkay Tableau para la visualización de datos, lo que permite a una organización crear canalizaciones de datos analíticos altamente escalables y eficientes.

Lo mejor de todo es que Capella incluye análisisun servicio que permite el análisis de datos operativos sin necesidad de moverlos a través de procesos ETL que consumen mucho tiempo. Al eliminar la necesidad de copiar los datos operativos antes de analizarlos, el servicio de análisis permite realizar análisis casi en tiempo real, y el servicio puede ingerir, consolidar y analizar datos JSON de clústeres de Capella, AWS S3 y Azure Blob Storage.

Conclusión

El análisis de macrodatos promete hacer posible una organización más eficiente, competitiva y centrada en el cliente gracias a su capacidad para descubrir áreas problemáticas, ofrecer recomendaciones de mejora y predecir comportamientos probables que pueden informar sobre la participación del consumidor.

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