¿Qué son los macrodatos?

Los datos pueden ser el recurso más valioso de una empresa. El uso de los macrodatos para obtener estadísticas puede ayudarte a entender las áreas que afectan a tu empresa, como las condiciones del mercado y el comportamiento de compra de los clientes, o los procesos de tu empresa. 

Estos son algunos ejemplos de macrodatos que están ayudando a transformar las organizaciones en todos los sectores: 

• Seguimiento del comportamiento de los consumidores y hábitos de compra para ofrecer recomendaciones de productos de venta minorista altamente personalizadas y adaptadas a cada cliente
• Supervisión de los patrones de pago y análisis en comparación con el historial de actividad de los clientes para detectar fraudes en tiempo real
• Combinar datos e información de cada etapa del recorrido de envío de un pedido con estadísticas de tráfico hiperlocal para ayudar a los operadores de flotas a optimizar las entregas en el último tramo
• Usar tecnologías impulsadas por IA como el procesamiento de lenguaje natural para analizar datos médicos no estructurados (como informes de investigación, notas clínicas y resultados de laboratorios) con el fin de obtener nuevas estadísticas para mejorar el desarrollo del tratamiento y la atención a los pacientes
• Usando datos de imágenes de cámaras y sensores, así como datos de GPS, para detectar baches y mejorar el mantenimiento de las rutas en las ciudades
• Análisis de conjuntos de datos públicos de imágenes satelitales y conjuntos de datos geoespaciales para visualizar, supervisar, medir y predecir el impacto social y ambiental de las operaciones de la cadena de suministro

Estas son solo algunas de las formas en que las organizaciones están usando los macrodatos para centrarse más en los datos y adaptarse mejor a las necesidades y expectativas de sus clientes y del mundo que los rodea. 

Las definiciones de macrodatos pueden variar un poco, pero siempre se describirán en términos de volumen, velocidad y variedad. Estas características de los macrodatos suelen denominarse “3 V de los macrodatos” y fueron definidas por Gartner en 2001.

Volume

Como su nombre lo indica, la característica más común asociada con los macrodatos es su alto volumen. Esto describe la enorme cantidad de datos que se encuentran disponibles para recopilar y generar a partir de una variedad de fuentes y dispositivos de manera continua.

Velocidad

La velocidad de los macrodatos se refiere a la velocidad a la que se generan los datos. Hoy en día, los datos a menudo se producen en tiempo real o casi en tiempo real y, por lo tanto, también deben procesarse, accederse y analizarse a la misma velocidad para tener un impacto significativo. 

Variedad

Los datos son heterogéneos, lo que significa que pueden venir de muchas fuentes diferentes y pueden ser estructurados, no estructurados o semiestructurados. Los datos estructurados más tradicionales (como los datos de las hojas de cálculo o las bases de datos relacionales) ahora se complementan con texto no estructurado, imágenes, audio, archivos de video o formatos semiestructurados, como datos de sensores que no se pueden organizar en un esquema de datos fijo. 

Además de estas tres V originales, hay otras tres que a menudo se mencionan en relación con aprovechar el poder de los macrodatos: veracidad , variabilidad y valor.  

• Veracity: Los macrodatos pueden ser desordenados, ruidosos y propensos a errores, lo que dificulta el control de su calidad y exactitud. Los conjuntos de datos grandes pueden ser difíciles de manejar y confusos, mientras que los conjuntos de datos más pequeños pueden presentar una imagen incompleta. Cuanto mayor sea la veracidad de los datos, más confiable serán.
• Variabilidad: El significado de los datos recopilados cambia constantemente, lo que puede generar incoherencias a lo largo del tiempo. Estos cambios incluyen no solo cambios en el contexto y la interpretación, sino también los métodos de recopilación de datos basados en la información que las empresas desean captar y analizar.
• Valor: Es esencial determinar el valor empresarial de los datos que recopilas. Los macrodatos deben contener los datos correctos y, luego, analizarse de manera eficaz para obtener estadísticas que ayuden a impulsar la toma de decisiones. 

El concepto central de los macrodatos es que cuanta más visibilidad tengas de cualquier cosa, más eficaz será la obtención de estadísticas para tomar mejores decisiones, descubrir oportunidades de crecimiento y mejorar tu modelo de negocio. 

Para que los macrodatos funcionen, se requieren tres acciones principales: 

• Integración: Los macrodatos recopilan terabytes y, a veces, petabytes, de datos sin procesar de muchas fuentes que se deben recibir, procesar y transformar al formato que los usuarios y analistas empresariales necesitan para comenzar a analizarlos. 
• Administración: Los macrodatos necesitan grandes cantidades de almacenamiento, ya sea en la nube, de forma local o en ambos. Los datos también deben almacenarse de la forma que sea necesaria. También deben procesarse y estar disponibles en tiempo real. Cada vez más, las empresas recurren a las soluciones en la nube para aprovechar el procesamiento y la escalabilidad ilimitados.  
• Análisis: El último paso es analizar los macrodatos y tomar medidas en función de ellos; de lo contrario, la inversión no valdrá la pena. Además de explorar los datos en sí, también es fundamental comunicar y compartir estadísticas en toda la empresa de una manera que todos puedan comprenderla. Esto incluye el uso de herramientas para crear visualizaciones de datos como tablas, gráficos y paneles. 

Si bien los macrodatos tienen muchas ventajas, presentan algunos desafíos que las organizaciones deben enfrentar cuando recopilan, administran y toman medidas sobre una cantidad enorme de datos. 

Los desafíos de macrodatos más comúnmente informados incluyen los siguientes: 

• Falta de talento y habilidades en datos. Los científicos de datos, los analistas de datos y los ingenieros de datos son escasos y son algunos de los profesionales más buscados (y muy pagados) en la industria de TI. La falta de habilidades en macrodatos y experiencia con herramientas avanzadas de datos es una de las principales barreras para obtener valor de los entornos de macrodatos. 
• Velocidad del crecimiento de los datos. Por naturaleza, los macrodatos siempre cambian y aumentan rápidamente. Sin una infraestructura sólida que pueda administrar tus necesidades de procesamiento, almacenamiento, red y seguridad, puede ser extremadamente difícil de administrar. 
• Problemas con la calidad de los datos. La calidad de los datos afecta directamente la calidad de la toma de decisiones, el análisis de datos y las estrategias de planificación. Los datos sin procesar son desordenados y pueden ser difíciles de seleccionar. Contar con macrodatos no garantiza resultados, a menos que los datos sean precisos, relevantes y están bien organizados para el análisis. Esto puede ralentizar la creación de informes, pero, si no se aborda, puede terminar con resultados engañosos y estadísticas sin valor. 
• Infracciones de cumplimiento Los macrodatos contienen una gran cantidad de información y datos sensibles, por lo que resulta complicado garantizar continuamente que el procesamiento y el almacenamiento de los datos cumplan con los requisitos normativos y de privacidad de los datos, como las leyes de localización y residencia de los datos. 
• Complejidad de la integración. La mayoría de las empresas trabajan con datos aislados en varios sistemas y aplicaciones en toda la organización. Integrar fuentes de datos dispares y facilitar el acceso a los datos para los usuarios empresariales es un proceso complejo, pero fundamental si deseas obtener algún valor de los macrodatos. 
• Preocupaciones de seguridad. Los macrodatos contienen información valiosa de las empresas y los clientes, lo que hace que los macrodatos almacenen objetivos de alto valor para los atacantes. Dado que estos conjuntos de datos son variados y complejos, puede resultar más difícil implementar estrategias y políticas integrales para protegerlos. 

Algunas organizaciones siguen siendo cautelosas a la hora de apostar por los macrodatos debido al tiempo, el esfuerzo y el compromiso que requieren para aprovecharlos con éxito. En particular, las empresas luchan por rediseñar los procesos establecidos y facilitar el cambio cultural necesario para colocar los datos en el centro de cada decisión.  

Pero convertirse en una empresa basada en datos vale la pena. Investigaciones recientes demuestran lo siguiente: 

• El 58% de las empresas que toman decisiones basadas en datos tienen más probabilidades de superar los objetivos de ingresos que las que no lo hacen.
• Las organizaciones con capacidades comerciales avanzadas basadas en estadísticas tienen 2.8 veces más probabilidades de registrar un crecimiento interanual de dos dígitos.
•  Las organizaciones basadas en datos generan, en promedio, un crecimiento de más del 30% por año.

Las empresas que tomen medidas en la actualidad y realicen avances significativos en la implementación de los macrodatos se convertirán en ganadoras en el futuro. 

El desarrollo de una estrategia sólida de datos empieza con la comprensión de lo que quieres lograr, la identificación de casos de uso específicos y los datos que tienes disponibles actualmente para usar. También deberás evaluar qué datos adicionales podrían necesitar para cumplir con tus objetivos comerciales y los nuevos sistemas o herramientas que necesitarás para respaldarlos. 

A diferencia de las soluciones de administración de datos tradicionales, las tecnologías y herramientas de macrodatos están diseñadas para ayudarte a manejar conjuntos de datos grandes y complejos, y extraerles valor. Las herramientas para macrodatos pueden ayudar con el volumen de los datos recopilados, la velocidad a la que esos datos están disponibles en una organización para su análisis y su complejidad o variedades. 

Por ejemplo, los data lakes transfieren, procesan y almacenan datos estructurados, no estructurados y semiestructurados a cualquier escala y en su formato nativo. Los data lakes actúan como base para ejecutar diferentes tipos de analítica inteligente, incluidas las visualizaciones, las estadísticas en tiempo real y el aprendizaje automático. 

Es importante tener en cuenta que, cuando se trata de macrodatos, no existe una estrategia única para todos. Lo que funciona para una empresa puede no ser el enfoque correcto para las necesidades específicas de tu organización. 

A continuación, se muestran cuatro conceptos clave que nuestros clientes de Google Cloud nos enseñaron sobre cómo dar forma a un enfoque exitoso para los macrodatos: 

Abrir 

Hoy en día, las organizaciones necesitan la libertad de crear lo que desean con las herramientas y soluciones que desean. A medida que las fuentes de datos siguen creciendo y las nuevas innovaciones tecnológicas están disponibles, la realidad de los macrodatos es una que contiene múltiples interfaces, pilas tecnológicas de código abierto y nubes. Los entornos de macrodatos deberán diseñarse para ser abiertos y adaptables, de modo que las empresas puedan compilar las soluciones y obtener los datos que necesitan para obtener los resultados esperados. 

Inteligente

Los macrodatos requieren capacidades de datos que les permitirán aprovechar las tecnologías de IA y AA, así como la analítica inteligente para ahorrar tiempo y esfuerzo, entregar estadísticas que mejoren las decisiones empresariales y administrar tu infraestructura de macrodatos en general. Por ejemplo, deberías considerar automatizar los procesos o habilitar las estadísticas de autoservicio para que las personas puedan trabajar con datos por sí mismas, con una asistencia mínima de otros equipos.  

Flexible

El análisis de macrodatos debe respaldar la innovación, no obstaculizarla. Esto requiere crear una base de datos que ofrezca acceso a pedido a los recursos de procesamiento y almacenamiento, y unifique los datos para que sean fáciles de descubrir y de acceder a ellos. También es importante poder elegir tecnologías y soluciones que se puedan combinar y usar con facilidad en conjunto para crear los conjuntos de herramientas de datos perfectos que se ajusten a la carga de trabajo y al caso de uso. 

Confiable

Para que los macrodatos sean útiles, deben ser confiables. Esto significa que es fundamental generar confianza en tus datos, ya que debes confiar en que son precisos, relevantes y protegidos. Sin importar de dónde provengan los datos, deberían ser seguros de forma predeterminada y tu estrategia también deberá considerar qué capacidades de seguridad se necesitarán para garantizar el cumplimiento, la redundancia y la confiabilidad