Hoy en día, los datos son el activo de mayor valor a nivel empresarial y no es para menos, porque se trata de información precisa sobre sus clientes, empleados, productos, estrategias de ventas, campañas publicitarias, entre otras.

Claro está, ante el gran volumen de datos que las compañías tienen que manejar, se necesita realizar análisis exhaustivos a partir de ellos.

Por ese motivo, el análisis de Big Data es tan importante, porque a través del mismo se puede extraer información de alto valor que puede impulsar a las empresas para elevar sus ventas y mejorar las relaciones con sus compradores.

Ahora bien, antes de iniciar con estos análisis, es fundamental reconocer que hay diversas técnicas y herramientas que se pueden aplicar en el análisis de Big Data y cada una te puede dar resultados específicos.

Por ello, en esta oportunidad, te hablaremos sobre algunas de las más destacadas y cómo las puedes utilizar en función de los objetivos empresariales.

¿Qué es el análisis de Big Data?

Primero que nada, hay que entender que el análisis de datos es el proceso en el que se recopila, analiza y se extrae información valiosa a partir de datos que suelen ser tomados de diversas fuentes.

Por lo general, en el ámbito empresarial, estos datos pueden ser tomados del departamento de ventas, las interacciones del sitio web, las opiniones sobre productos y muchas otras fuentes más.

Todo esto se hace con la intención de identificar patrones o tendencias y tomar decisiones mejor fundamentadas para impulsar aún más el crecimiento de la compañía.

No obstante, en las empresas de alto nivel, se recurre al análisis de Big Data, ya que el volumen de datos que generan en el día a día es mucho mayor.

Recuerda que, cuando se habla de Big Data, se hace referencia a cantidades de datos enormes que se generan a través de distintos tipos de medios.

Por lo tanto, al tener que trabajar con un alto flujo de información, las metodologías de análisis de datos convencionales se quedan cortas.

Así que, para esos casos, el análisis de Big Data se presenta como la opción idónea, porque trabaja con tecnologías avanzadas que permiten optimizar los procesos y trabajar de manera más eficiente.

¿Cómo se realiza el análisis de datos?

Antes de avanzar en el tema, es importante tener una idea clara de cómo se realizan los análisis de datos, bien sea con un volumen bajo o alto. Por lo general, los pasos a seguir suelen ser los mismos y esos son:

• Recolección: el primer paso de todos es la recolección de los datos que van a ser tomados en cuenta y que pueden ser tomados de una gran variedad de fuentes.

• Procesamiento: cuando ya se tienen los datos, tienen que procesarse o prepararse. Es decir, se revisan y organizan para eliminar los datos duplicados o erróneos.

• Almacenamiento: la información resultante, tras el procesamiento, tiene que ser almacenada en una base de datos para garantizar que estén en un espacio seguro y de fácil acceso.

• Análisis: luego de esas tres primeras fases, sí llega el momento del análisis, que es cuando se aplican diversas técnicas de observación y estadísticas para extraer la información de mayor valor.

• Presentación: por último, los resultados del análisis tienen que ser presentados a los departamentos empresariales que lo necesiten. Por ello, tienen que organizarse en gráficas o informes que sean simples de entender para mejorar el proceso de toma de decisiones.

¿Cuáles son las técnicas utilizadas en el análisis de Big Data?

Ahora bien, como te imaginarás, es durante la etapa de análisis en las que se tiene que recurrir a las técnicas idóneas para traducir los datos y convertirlos, de meros valores numéricos o textuales, a información de valor para la empresa.

Por supuesto, existen una amplia variedad de técnicas a las que puedes recurrir y tú te encuentras en la libertad de elegir aquella que mejor se adapte a las necesidades de la compañía.

Para que te hagas una mejor idea de cuáles son las opciones que tienes disponible, a continuación, te hablamos de las técnicas de análisis de Big Data más utilizadas en la actualidad:

Inteligencia empresarial (BI)

La técnica de inteligencia empresarial es una de las más empleadas en la actualidad, ya que su utilización se fundamenta en los datos empresariales que son generados a través de diversas fuentes, pero en la que se garantiza que es información relativa a la compañía.

Se trata de una técnica en la que se toman dichos datos y se aplican normas de lógica empresarial para así transformar los datos en información valiosa para tomar mejores decisiones.

Visualización de datos

En el siguiente lugar se encuentra la visualización de datos, una técnica de análisis de Big Data en la que se le da una gran importancia a la representación gráfica de los resultados obtenidos.

Por lo general, se trata de una estrategia muy automática en la que el mayor esfuerzo por parte de los técnicos de datos será interpretar la información presentada.

Ante el uso frecuente que se le ha dado a este tipo de técnica, algunos programas crean gráficos fundamentados en estadísticas en los que se reconocen con facilidad las tendencias, las variables y los valores atípicos.

Minería de datos

Por otro lado, la técnica de minería de datos, más allá de analizar en profundidad los datos en cuestión, se encarga de identificar los patrones que se encuentran en ellos.

Se trata de una táctica de análisis en las que se combinan aspectos relacionados con la tecnología, estadística y el aprendizaje automático.

Debido a esto, se emplea con mucha frecuencia cuando se necesitan realizar clasificaciones, patrones, clústeres, entre otros.

Análisis descriptivo

Ahora bien, las compañías también pueden recurrir al análisis descriptivo cuando quieren responder preguntas de acciones que han sucedido en el pasado.

En este caso, se parte de datos obtenidos en un período de tiempo en concreto para evaluar cómo se han generado y qué tipo de resultados han dado.

De esa manera, se puede conocer, por ejemplo, si el impacto de una campaña publicitaria ha tenido un efecto positivo o negativo, así como también se puede medir el impacto de un producto que ya ha salido a la venta.

Análisis predictivo

Si lo que se busca es anteponerse a los hechos, en vez de analizar escenarios que ya han sucedido, se tiene que trabajar con el análisis predictivo.

Se trata de una técnica en la que se emplean algoritmos matemáticos que permiten predecir futuras tendencias fundamentadas en datos históricos correspondientes al sector laboral al que pertenece tu empresa.

Por lo tanto, es una táctica de análisis que puedes emplear para tomar mejores decisiones cuyos resultados serán visibles en el futuro cercano o lejano.  

¿Cuáles son las mejores herramientas de análisis de Big Data en la actualidad?

Por supuesto, para facilitar el proceso de análisis en cada una de sus etapas, puedes recurrir a herramientas tecnológicas que te facilitan el trabajo y que, en algunos casos, automatizan los procesos.

En esta era tecnológica se han creado un sinfín de herramientas para el análisis del Big Data y entre las más recomendadas se encuentran:

Apache Hadoop

Sin lugar a dudas, uno de los programas para el análisis de Big Data más utilizados de la actualidad es Apache Hadoop, un software de código abierto que tiene soporte para trabajar con macrodatos.

Además, su característica escalable te permitirá utilizarlo primero con un servidor y luego, en caso de ser necesario, lo podrás asociar a miles de máquinas.

Cabe destacar que también es una plataforma que admite el procesamiento de datos de diversos formatos y que tiene un alto nivel de compatibilidad con otros programas.

Airflow

Por otro lado, Airflow también se presenta como un programa de código abierto en el que se pueden gestionar y analizar una enorme cantidad de datos.

Todo esto es posible porque se encuentra capacitada para organizar complejos flujos de trabajo y para procesar a la vez diversas cadenas de datos.

Gracias a esto, se presenta como una herramienta muy dinámica de utilizar con una interfaz simple de entender para los usuarios. Por lo tanto, aprender a trabajar con ella te tomará poco tiempo.

Cloudera

Si quieres trabajar con una herramienta completa que te permita gestionar, organizar y analizar los datos, Cloudera es otra de las opciones que tienes que tener en consideración.

Ya que, es un programa en el que se integran varias tecnologías de procesamiento, para que goces de diversas opciones de análisis a la hora de trabajar con ella.

Además, es una plataforma que puede ser utilizada sin problema a nivel empresarial porque tiene un alto nivel de seguridad, por lo que la protección de los datos está garantizada.

Kafka

En caso de que busques una herramienta que permita la escalabilidad y tenga un alto nivel de rendimiento, entonces puedes trabajar con Kafka.

Este es un programa que puede manejar el flujo de datos masivos de manera eficiente y lo mejor de todo es que también puede hacerlo en tiempo real.

Por lo tanto, es una opción a la que puedes recurrir si necesitas visualizar los datos en poco tiempo.

RapidMiner

Para finalizar, si buscas una herramienta que te permita analizar datos a gran escala y que trabaje con la técnica de minería de datos, RapidMiner es la opción ideal para ti.

Su funcionamiento es escalable y cuenta con una amplia variedad de funciones para que el análisis de los datos se alinee con tus objetivos empresariales.

Gracias a sus diversas opciones, podrás utilizarla en todo momento y visualizar informes finales con resultados que serán muy precisos.

¿Cómo elegir la herramienta de análisis correcta para tu proyecto?

Es normal que, ante la existencia de tantas herramientas, tengas dudas sobre cómo elegir la mejor para tu proyecto o empresa, ya que cada una cuenta con características muy específicas.

Por ello, algunos de los factores a tener en cuenta para elegir la mejor herramienta son:

Volumen de datos aceptados

El primer aspecto a tener en consideración al elegir una herramienta con la que trabajar, es su capacidad de volumen de datos, ya que necesitas una opción en la que puedas procesar todos los datos que genera tu empresa.

Por supuesto, primero tienes que tener en cuenta el porcentaje de datos que se generan en tu compañía y luego comenzar a buscar programas que se adapten a ese volumen.

De esa manera, te asegurarás de que la herramienta no tendrá problema al lidiar con tus datos, por muchos o pocos que sean.

Capacidad de integración

En la mayoría de los casos, este tipo de herramientas son compatibles con otros programas o sistemas.

Esto es importante tenerlo en cuenta porque si lo puedes integrar con tu base de datos, podrás automatizar mucho mejor todo el proceso de análisis.

Así que, procura encontrar una herramienta que sea compatible también con las demás herramientas digitales que se utilizan en la empresa.

Tipos de análisis disponibles

Por último, verifica cuáles son los tipos de análisis que la herramienta que quieres elegir es capaz de hacer, para que evalúes si te servirá o no.

Ten en cuenta cuáles son las técnicas de análisis que más sueles utilizar a nivel empresarial para que busques de forma directa aquellos los programas que trabajan con ellas.

Bien sea que busques un software que sea capaz de analizar datos en tiempo real o que se centre en las técnicas de análisis descriptivas.

A modo de conclusión…

En una era digital tan competitiva como la nuestra, el análisis de Big Data les permite a las empresas tener ventaja sobre las demás. Ya que, una compañía que sabe recopilar y analizar sus datos, es una compañía que tiene el éxito asegurado.

Después de todo, al emplear las técnicas y herramientas correctas, podrás extraer información valiosa, sin importar que el volumen de datos a manejar sea muy alto.

Así que, ahora que conoces más sobre esto, no dudes en aplicar estas técnicas y sacarle provecho al Big Data para alcanzar tus objetivos empresariales.