Gestión de Big Data: qué es y estrategias para la gestión de datos

La Gestión de Big Data es la herramienta más importante que tienen las empresas: después de todo, si los datos se han definido como "el nuevo petróleo", es por una buena razón. La conciencia sobre la importancia de los datos es, de hecho, un pilar de las estrategias basadas en datos, algo que todas las empresas deberían implementar. Según una investigación del Observatorio de Big Data & Analytics del Politécnico de Milán, el mercado italiano de la Gestión de Datos creció un 18% en 2023 respecto a 2022, alcanzando un valor total de 5,69 mil millones de euros en 2023, principalmente debido al aumento de los proyectos de software y servicios. Esto se explica si se aclaran los objetivos de la Gestión de Big Data, que es la gobernanza de grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados, con el objetivo de asegurar la calidad de los datos y su accesibilidad por parte de las aplicaciones de Business Intelligence. Se trata, por tanto, de una gestión de datos que no es un fin en sí misma, sino que tiene como objetivo encontrar información valiosa para el negocio a partir de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. La Gestión de Big Data parte de aquí: diversificar las fuentes de datos y saber reconocer las nuevas; dar contexto y valor a los Big Data y acumular información para posibles nuevas estrategias comerciales futuras.

Business Intelligence aplicada a la Gestión de Big Data

Una de las características que identifican a los Big Data es, por tanto, la heterogeneidad de las fuentes de las que provienen. Fuentes que, hoy más que nunca, siguen cambiando. Una gestión adecuada de los datos comienza aquí: con el monitoreo de las fuentes (desde el Internet de las Cosas hasta las redes sociales) y la evaluación cuidadosa de nuevas fuentes de Big Data.

El flujo de datos entrantes es uno de los principales desafíos: la empresa debe construir una “dique digital” para que el enorme flujo de Big Data esté controlado y pueda ser canalizado de manera inteligente hacia todos los departamentos de la empresa. Herramientas avanzadas de Gestión de Big Data permiten a la empresa canalizar los datos, gestionar el streaming de alta velocidad y dominar el catálogo de información en su poder. Pensemos, por ejemplo, en la Experiencia Omnicanal del Cliente: diversas fuentes de información provenientes de distintos puntos de contacto deben ser utilizadas para garantizar la fluidez de la experiencia del consumidor. La empresa no debe sentirse abrumada por los Big Data, pero también debe ser consciente de que deben ser gestionados con cuidado y estrategia, como cualquier activo crítico lo merece. Para que esos datos sean útiles, es necesario darles contexto. Los Big Data “en bruto” pueden convertirse en información constructiva solo si se legitiman mediante una serie de parámetros: de dónde provienen, cómo pueden ser utilizados y qué significan en relación con otros datos, por ejemplo. En ese momento, el dato se convierte en información y conocimiento.

Los desafíos de la Gestión de Big Data

La gestión de grandes volúmenes de datos y su contextualización son los desafíos más importantes de la Gestión de Big Data, pero no los únicos. Existen, de hecho, tres aspectos principales, entre otros, que las empresas deben abordar:

• Calidad de los Datos: Los datos en bruto, como se mencionó, deben ser limpiados y formateados de manera coherente para garantizar la precisión, completitud, relevancia y confiabilidad de la información. Esto significa corregir errores, como duplicaciones, inconsistencias, lagunas o, finalmente, alteraciones en los conjuntos de datos. Para garantizar la calidad de los datos, es necesario implementar procesos como la perfilación, la limpieza y la estandarización, es decir, comprender la estructura de los datos, llenar los vacíos (o eliminar las duplicaciones) y unificar los valores a las mismas unidades de medida.
• Seguridad de los Datos: Existen riesgos crecientes relacionados con la ciberseguridad, es decir, la seguridad y privacidad de los datos. Las normativas de referencia, como el GDPR o la directiva NIS2, destacan la importancia de salvaguardar la información sensible. Las empresas deben implementar estrategias precisas de protección de la información, tales como cifrado, control de acceso, monitoreo de aplicaciones e infraestructuras, solo por mencionar algunas.
• Integración de Datos: La integración de datos implica la combinación de fuentes diversas. La solución es utilizar herramientas específicas, como los servicios de Azure Data Services de Microsoft Azure o los Data Analytics Services de AWS.

Dada la multiplicidad y diversidad de los desafíos a enfrentar, está claro que los Big Data requieren una estrategia tecnológica precisa que permita a las empresas automatizar la gobernanza de los datos, reduciendo el esfuerzo manual.

¿Cuáles son las tecnologías esenciales para gestionar los Big Data i Big Data

El riesgo de una mala gestión de los Big Data es no aprovechar todo su potencial, perdiendo información valiosa. Las elecciones tecnológicas correctas pueden permitir a las empresas enfrentar los desafíos y utilizar los datos para guiar sus decisiones comerciales.

Los principales ámbitos tecnológicos a tener en cuenta son cuatro:

1. Data Lakehouse: Los enormes volúmenes de datos requieren sistemas escalables para el almacenamiento y procesamiento de datos. Los Data Lakehouses combinan el almacenamiento escalable de los Data Lakes con la gestión de consultas estructuradas de los Data Warehouses clásicos.
2. Data Integration Hub: Son plataformas que combinan diversas herramientas para la recopilación e integración de fuentes de datos diversas: ETL - Extract, Transform and Load, API - Application Programmable Interface, plataformas de Data Streaming.
3. Data Security Platform: Garantiza que los datos estén protegidos contra accesos no autorizados y controla el cumplimiento de las normativas. Dentro de estas plataformas, están disponibles herramientas de cifrado de datos, control de acceso, gestión de datos, enmascarado de datos, o auditoría y cumplimiento, que abordan todos los aspectos relacionados con la seguridad y el cumplimiento.
4. Data Quality Framework: Mantiene la calidad de los datos en términos de confiabilidad y usabilidad.

Los Big Data, al ser la recopilación y almacenamiento de información, representan una oportunidad estratégica no solo inmediata, sino también futura, y requieren una gestión a largo plazo, lo que justifica una inversión tecnológica y organizativa importante.

Cómo la Gestión de Big Data abre nuevas oportunidades

No siempre los Big Data son útiles a corto plazo. Los datos que se refieren al GPS o al uso de un dispositivo, por mencionar solo dos ejemplos, pueden parecer “inútiles” para el negocio central de la empresa, pero sería un grave error descartarlos. Hoy en día, las empresas deben saber hacer crecer su "tesoro", utilizando la Gestión de Big Data para unir datos estructurados y no estructurados, catalogando con inteligencia y cierta previsión dichos datos para que puedan estar rápidamente disponibles en el futuro. Un archivo de Big Data podría ser utilizado para expandir una área de negocio o permitir a la empresa ingresar en un nuevo segmento comercial, basándose en información sólida sobre el mercado. La base de los Big Data es el activo crítico sobre el cual basarse no solo hoy, sino también mañana. Las herramientas de Almacenamiento Inteligente, respaldadas por algoritmos de Inteligencia Artificial, son fundamentales para avanzados modelos de arquitectura de datos, destinados a gestionar adecuadamente los datos, protegerlos y hacerlos disponibles de manera ágil y fluida.

 AI y Big Data: cómo apoyan las decisiones empresariales

A partir del análisis de datos, es posible obtener una visión realista del escenario actual, prever los futuros y tomar decisiones informadas. Específicamente:

• Descriptive Analytics: El análisis de los datos es funcional para saber “qué ha pasado” y qué determina la situación actual. Por ejemplo, del análisis de las ventas del período se puede entender cuál es el pico de ventas de un producto específico.
• Diagnostic Analytics: “¿Por qué ha pasado?” Permite simulaciones de tipo What-If.
• Predictive Analytics: El análisis predictivo presenta escenarios futuros, “¿qué sucederá?”, basándose en el análisis de datos históricos y de contexto con modelos estadísticos y matemáticos. El análisis predictivo puede indicar, por ejemplo, qué promociones serán más efectivas en un período determinado o, en el ámbito industrial, cuáles serán los ciclos de mantenimiento de las máquinas según las actividades previstas (mantenimiento predictivo).
• Prescriptive Analytics: El análisis no se limita a mostrar el escenario futuro, sino que indica la decisión a tomar para obtener un resultado determinado, “¿qué debemos hacer?”. En el ámbito financiero, por ejemplo, la Prescriptive Analytics puede indicar las inversiones más apropiadas en función del portafolio del cliente y del rendimiento de los valores.
• Automation: En la cima del proceso analítico, proveniente del análisis prescriptivo, la automatización permite ejecutar acciones autónomas basadas en los conocimientos analíticos, minimizando la intervención humana. Ejemplos comunes incluyen la regulación automática de precios, la gestión inteligente del inventario y el mantenimiento predictivo.

En este contexto, la Inteligencia Artificial juega un papel fundamental. Aunque es posible apoyar las decisiones sin IA, como en el caso de las optimizaciones lineales o las simulaciones what-if, el uso de IA se vuelve necesario cuando se manejan grandes volúmenes de datos con relaciones complejas entre los mismos. Es decir, cuando es necesario definir acciones comerciales frente a patrones complejos de comportamiento. Piénsese, por ejemplo, en la personalización dinámica de precios en eCommerce, el trading algorítmico o la automatización de la cadena de suministro.

Una cultura empresarial que valore los Big Data

La adopción masiva de Big Data alcanza su máximo potencial solo si los datos se hacen accesibles y utilizables por cada departamento de la empresa, desde los comerciales hasta el marketing y la TI. La Gestión de Big Data, en resumen, hace que esta información se convierta en parte integral de la cultura empresarial: cuanto más personas tengan acceso a ella, más oportunidades habrá para dar solidez a una intuición. De esta manera, las estrategias basadas en datos refuerzan las capacidades de los recursos humanos. En este contexto, las figuras del Data Scientist y del Data Analyst adquieren cada vez más valor.

Es importante tener en cuenta, sin embargo, que introducir una estrategia de Gestión de Big Data requiere cambios significativos en los procesos y hábitos operativos de la organización.

Una investigación realizada por la Harvard Business Review muestra que las empresas que han implementado una cultura "basada en datos" pasaron del 24% en 2022 al 48% en 2023, creando un fundamento esencial para el uso en la empresa de tecnologías avanzadas como la IA y el Machine Learning. La Gestión de Big Data es el verdadero punto de inflexión para la innovación empresarial. Invertir en los datos, estructurar su gestión, adquirir talento para aprovechar su potencial, significa, hoy en día, crear la mentalidad necesaria y garantizar el desarrollo empresarial del futuro.