Los datos se han convertido en el “oro” de la sociedad actual, pues son el bien más preciado de cualquier empresa. Sin embargo, tener acceso a ellos no implica directamente tener información o conocimiento, el reto hoy en día reside en desarrollar la capacidad de analizarlos para generar una ventaja competitiva.
Por este motivo, muchas organizaciones buscan cómo implementar Big Data en una empresa de una manera realista y rentable. El objetivo va más allá que acumular grandes volúmenes de información en un software. Hay que conseguir diseñar una estrategia capaz de generar conocimiento útil para los negocios y con nuestro Máster en Big Data puedes adquirir estos conocimientos.
A lo largo de este artículo desglosamos la hoja de rutina definitiva para implementar el Big Data en una empresa sin caer en los errores comunes.
Qué es Big Data y cuándo tiene sentido implementarlo (no siempre lo necesitas)
Antes de analizar cómo implementar el Big Data en una empresa, es vital entender qué significa realmente este concepto.
Big Data hace referencia a la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos que superan la capacidad de los sistemas tradicionales. Esto obliga a utilizar arquitecturas tecnológicas específicas capaces de almacenar, procesar y analizar información de múltiples fuentes. Muchas empresas caen en el error de implementar infraestructuras complejas para gestionar datos, cuando podrían manejarlo perfectamente con una base de datos tradicional.
Para saber si tiene sentido implementarlo debemos aplicar una prueba de fuego: el modelo de las 3V. Para ello, hay que analizar el volumen de datos que una empresa produce, es decir, si la cantidad de información que genera es tan masiva que las herramientas tradicionales se saturan, hablamos de terabytes o petabytes de registros.
También hay que tener en cuenta la velocidad en la que se generan los datos, si llegan de forma constante o si requieren un procesamiento en tiempo real, como por ejemplo las transacciones bancarias.
Por último, se debe tener en cuenta la variedad de los datos que recibe la empresa, el Big Data funciona de verdad cuando convive con diferentes tipos de información: bases de datos, archivos de texto, imágenes, redes sociales… entre otros. Esta diversidad exige arquitecturas capaces de gestionar datos estructurados y datos no estructurados, sin duda un factor clave para entender cómo se implementa el Big Data.
Los datos estructurados son aquellos que tienen un formato concreto y se almacenan en tablas organizadas, como la base de datos de clientes, historial de ventas o inventario. Es decir, se consultan fácilmente mediante consultas SQL.
Por su parte, los datos no estructurados hacen referencia a la información que no sigue una estructura rígida y requiere tecnologías diferentes para su tratamiento. Por ejemplo, los comentarios en redes sociales, los correos electrónicos, imágenes, vídeos o audios de atención al cliente.
En proyectos de Big Data es habitual combinar ambos tipos de datos para obtener una visión completa del negocio. Por lo tanto, ¿cuándo tiene sentido implementar el Big Data en una empresa? cuando tus objetivos de negocio no pueden cumplirse con tus herramientas actuales debido a alguna de las 3V mencionadas anteriormente.
A continuación, vamos a desengranar los pasos para implementar el Big Data en una empresa.
Paso 1: inventario de fuentes de datos y estrategia de captura
Ya has detectado que tu empresa necesita Big Data y ¿ahora qué? El primer paso que debes seguir es conocer cuáles son tus fuentes de información.
Hay diferentes tipos. Por un lado, están las internas que son las que se obtienen dentro de la organización, como las BBDD, apps móviles, CRM…. Por otro lado, hay fuentes externas, que se obtienen fuera de la compañía, como las redes sociales, los datos de mercado o geográficos.
Además, debes tener definidos los objetivos de negocio, es decir, determinar ¿para qué quiero utilizar toda la información que recibo? Mejorar la experiencia de cliente, optimizar procesos operativos, detectar fraude, optimizar campañas de marketing… Una vez que tengas todo esto claro podrás diseñar nuevas estrategias para tu negocio.
Paso 2: diseña tu arquitectura de datos (sin complicarte de más)
El siguiente paso consiste en diseñar la arquitectura de datos. Este concepto hace referencia a la forma en la que los datos se almacenan, procesan y analizan dentro de la empresa.
Los componentes básicos que debe tener son: sistemas de captura de datos, procesos de integración, almacenamiento escalable, sistemas de procesamiento y herramientas de análisis. Muchas compañías se apoyan en cloud computing (AWS, Google Cloud, Azure), lo que permite tener recursos sin necesidad de grandes inversiones iniciales.
Una arquitectura más moderna se suele apoyar en los clústeres de servidores, sobre todo cuando se requiere procesar grandes volúmenes de información. Esto permite la escalabilidad horizontal: si necesitas más potencia, simplemente añades más nodos al clúster. Este enfoque permite distribuir el procesamiento, aumentar la capacidad de almacenamiento y mejorar la tolerancia a fallos.
Otra arquitectura más elaborada es el data lake, un repositorio central donde se almacenan grandes cantidades de datos en su formato original. Esta infraestructura permite almacenar datos estructurados, datos semiestructurados y datos no estructurados.
Paso 3: integración de datos y pipeline de datos (la parte que más suele fallar)
Si hay un paso crítico donde más proyectos fallan es en la integración de datos. Tradicionalmente se realizaba mediante el proceso ETL: Extraer datos de diferentes fuertes, Transformarlos en un servidor intermedio y Cargarlo en el destino. De esta manera, se garantiza la coherencia y calidad de los datos.
No obstante, en los entornos más modernos, se utiliza cada vez más el pipeline de datos, que hace referencia al flujo completo de procesamiento de información. Este proceso incluye: captura de datos, procesos de integración, limpieza de datos, enriquecimiento, almacenamiento y procesamiento analítico. Si este sistema falla, los datos no llegan.
Muchas compañías también necesitan tecnologías de procesamiento en streaming, capaces de analizar los datos en tiempo real, a medida que se generan.
Paso 4: almacenamiento y consulta: SQL, NoSQL y el “mix” habitual
Otro paso que debes tener en cuenta es dónde vas a almacenar los datos. No existe una base de datos única, por ello, lo más eficiente es combinar diferentes tecnologías.
Hay bases de datos SQL, que podríamos definir como las “tradicionales”, que combinan una estructura clara, consistencia de datos y relaciones complejas. Algunos ejemplos son PostgreSQL o MySQL. Este tipo de almacenamiento es ideal para datos estructurados como ventas, clientes o inventarios, entre otros.
Por otro lado, existen bases de datos NoSQL, diseñadas para trabajar con estructuras flexibles y grandes volúmenes de datos. Este tipo permite almacenar información como documentos, registros de eventos, datos de sensores… Son muy utilizadas en proyectos de Big Data debido a su escalabilidad horizontal. Algunos ejemplos son MongoDB o Cassandra.
Por lo general, las empresas suelen utilizar una combinación de ambas bases de datos según las necesidades que tengan para aprovechar lo mejor de cada tecnología.
Paso 5: analítica y explotación: cómo convertir datos en decisiones
La clave del éxito al final va a residir en conseguir transformar los datos en conocimiento único. De nada sirve tener un buen sistema de base de datos si al final no se es capaz de entenderlos. Por ello, es muy importante implementar herramientas de análisis y visualización.
Los Dashboards son imprescindibles para ofrecer visualizaciones claras. Usar herramientas como PowerBI o Tableau sirven para ver KPIs en tiempo real. También los informes interactivos son clave para conocer los indicadores del negocio. Esto, sin duda, facilita que los directivos puedan tomar decisiones basadas en datos reales.
Paso 6: gobernanza de datos y seguridad (lo que convierte un proyecto en sostenible)
Uno de los errores más comunes es olvidar implementar una estrategia de utilización de datos. La gobernanza de datos establece las normas y procesos que garantizan la calidad de datos. Esto incluye definir responsabilidades dentro de la organización para ver quién puede acceder a los datos, quién los mantiene o cómo se utilizan.
Además, los proyectos de Big Data deben cumplir normativas de seguridad y protección de datos. Un plan de gobernanza no es fiable y el riesgo legal es altísimo. La seguridad debe estar integrada desde el diseño con el objetivo de proteger la privacidad de los clientes y la propiedad intelectual de la empresa. Una estrategia sólida de gobernanza convierte el Big Data en un activo sostenible para la compañía.
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