La información que es posible de conocer desde las fuentes tradicionales manejadas directamente por la empresa, como son los saldos contables o de consumo, los cambios de hábitos u otros parámetros que caben en una planilla de cálculo y que están bajo su control, no son suficientes. En un mundo cambiante, las empresas y los gobiernos saben que es necesario cruzar información que se encuentra dispersa en varias fuentes, así como integrar las conversaciones de las redes sociales o la estimación que hacen los consumidores de una campaña recién lanzada, para así saber el éxito de una estrategia o producto. El agrado o la molestia de las personas se pueden inferir de su comportamiento o por los comentarios en sus círculos de interés.

A lo anterior, hay que agregar que las respuestas de los usuarios en una encuesta o cuando se les ofrece un premio a cambio no son siempre sinceras. Muchas de las verdaderas opiniones, su gusto o disgusto por una determinada marca, las comparten en redes sociales. Conocer y convertir esos datos en información útil para tomar decisiones, es lo que permiten hacer los sistemas de análisis de Big Data.


Información no estructurada

Big Data es el manejo de grandes volúmenes de información que se generan en el mundo. Estos datos que se van acumulando en cientos de servidores en el mundo provienen de distintas y variadas fuentes. Es así como algunos datos nacen de sensores para tomar información climática, cámaras de vigilancia, redes sociales como Facebook o Twitter, blogs, imágenes, videos, información que proviene desde teléfonos celulares (GPS), entre otras. El análisis de este cúmulo de datos y la posibilidad de poder tomar acciones a partir de ellos, es lo que se conoce como Big Data.

Fundamentalmente lo que hoy se entiende por Big Data es el análisis de un cúmulo de información no estructurada. Para dar una idea, el 90% de los datos que hoy dan vuelta por el mundo, fueron creados en los últimos dos año sabe del tema. Aunque no existen aún proyectos relevantes en Big Data en la región, hay muchas compañías de retail, seguros, finanzas y de manufacturas, además de ministerios y gobiernos, que están trabajando en el análisis de datos usando Business Intelligence, la antesala de Big Data.

Conocer al consumidor, al destinatario de las políticas públicas, a los clientes, permite optimizar y dirigir más eficientemente el uso de los recursos. La inteligencia de este tipo de sistemas es precisamente buscar y detectar o minar en los datos ese gran volumen de información que puede ser procesado y analizado en mayor detalle. Y este es uno de los grandes temas, porque lo que hace Big Data es trabajar la fuente de los datos no estructurados.


La importancia de las 3V

No todo lo que se está generando en el mundo es de valor para todos los sectores y tipos de empresas. Para entender mejor los alcances de Big Data y qué organizaciones o empresas requieren de esta estructura, hay tres características que deben tener y que se traducen en “3 V”: Volumen, Velocidad y Variedad. Siempre que estás trabajando con Big Data tendrás que trabajar con grandes volúmenes de datos. Además, muchos de los análisis y decisiones que hay que tomar con este tipo de información no estructurada, requiere que prácticamente sea en línea, por lo que la velocidad de análisis es fundamental. Finalmente, una solución de Big Data debe trabajar con información estructurada, lo que no es problema porque hoy las soluciones tradicionales que analizan información trabajan sobre datos estructurados, pero fundamentalmente sobre datos no estructurados (textos en Facebook o Twitter, audio, videos o sensores y GPS) que son variados, y que responden a distintos tipos de formatos desde los que puede venir esta información.

Los usos de la información son diversos. Hay entidades de salud que usan este tipo de sistemas para disminuir la mortalidad de los pacientes analizando en línea los datos que arrojan los sensores de pacientes críticos o que requieren control permanente. Estos sistemas analizan la gran cantidad de información que se genera en línea y buscan predecir comportamientos que pueden llevar a la mortalidad o pueden generar algún tipo de impacto en las personas.

Por ahora las soluciones de Big Data en Latinoamérica son incipientes, aunque hay un importante operador del retail que está buscando levantar soluciones inteligentes de análisis de datos. Hay algunos municipios que están desarrollando iniciativas de hacer una ciudad Inteligente, o smart cities, bajando los tiempos en la realización de trámites, mejorando la seguridad o levantando información de imágenes de cámaras de seguridad.