El Big Data en los últimos años se ha vuelto un término del que casi todos hablan. No es cuestión de extrañarse. Este proceso de análisis de datos simplemente se ha vuelto parte fundamental de casi cualquier actividad que realizamos. Nuestra vida actualmente tiene un nivel de interrelación con la tecnología que nos obliga a estudiar los registros de lo que hacemos para mejorar considerablemente el rendimiento de nuestras actividades.

En pocos años, el big data ha logrado derrumbar barreras que parecían imposibles de vencer. Podemos disfrutar sus ventajas en estudios para variables comerciales, mejoramiento de sistemas de recomendación, optimización de programaciones de Machine Learning e Inteligencia Artificial, construcción de modelos de políticas públicas, prevención de actividades delictivas e inclusive dentro del desarrollo deportivo.

A continuación, realizaremos un breve recorrido por el interesante mundo del Big Data, descubrirás algunas áreas interesantes de desarrollo y ejemplos para conocer como podemos sacarle el máximo provecho a este proceso tecnológico que seguramente seguirá creciendo en los próximos años.

¿Qué es el Big Data?

El Big Data es un proceso de análisis de conjuntos de datos muy grandes y que para los métodos tradicionales de revisión y procesamiento de datos pueden ser imposibles de tratar. Además del tamaño, el Big Data a diferencia de otros procesos de estudio y comprensión de datos trata al mismo tiempo, diferentes formatos de datos pudiendo estos ser estructurados o no estructurados.

Esta capacidad de estudiar diferentes tipos de datos, a gran velocidad convierten al Big Data en uno de los procesos fundamentales para cualquier empresa u organización en la actualidad. Además este proceso es tan flexible y adaptable que técnicamente podemos atender cualquier problema de datos si lo planteamos de la forma correcta. Para esto existen métodos importantes que debemos seguir para construir una arquitectura funcional.

La importancia de la arquitectura en Big Data

La arquitectura de Big Data es un proceso importante que puede condicionar la efectividad de los resultados que queremos lograr al analizar grandes conjuntos de datos.Este consiste en diseñar de forma personalizada los métodos de análisis no convencionales para los conjuntos gigantes de datos, de forma tal que se puedan obtener los datos que estamos buscando de forma clara y certera. Los esquemas de trabajo para este tipo de datos no pueden ser genéricos, debido a que podemos estar obteniendo información inadecuada y destinando recursos que no tendrán la incidencia deseada.

Los procesos de diseño y construcción de Big Data se basan en cuatro características importantes que son conocidas como «las cuatro v». Estas se refieren a volumen, velocidad, variedad y veracidad. Se orientan a la capacidad que debe tener el sistema diseñado para trabajar con grandes cantidades de datos, de forma muy rápida, sin que el formato de los datos afecte su funcionamiento y que este trabaje con datos ciertos y validos. En esta última característica entra a tomar relevancia un proceso interno fundamental, la calidad de datos. Sigamos adelante en este recorrido y descubramos de que se trata.

Calidad de datos en Big Data

La calidad de datos definida en términos simples, es la cualidad que posee un conjunto de información, almacenado de fora correcta en una base de datos o sistema de información, cumpliendo con características de exactitud, integridad, coherencia, relevancia y accesibilidad, entre otros.

Para realizar un análisis de datos certero que permita llegar a conclusiones apegadas a la realidad, debemos contar un alto nivel de calidad en nuestras estructuras de información. Si nuestros datos son de niveles deficientes podemos estar llevando nuestras decisiones a planos estratégicos totalmente errados, en los que la empresa o institución que ejecute las decisiones puede verse perjudicada en el corto y largo plazo. Ahora bien todos estos procesos necesitan contar con herramientas adecuadas que garanticen su fiabilidad.

Herramientas de Big Data

Existen diversas herramientas que permiten desarrollar proyectos increíbles. Nos ayudan en entornos amigables a entender y comprender que se esconde detrás de grandes cantidades de datos que generamos día a día. Existen herramientas como Hadoop o Spark, que son proyectos abiertos de Apache, que podemos incorporar y combinar con otros software muy potentes para lograr resultados muy eficientes y en tiempo real. Dentro de estas herramientas también figuran Elasticsearch y Neo4j. Descubramos juntos algunos elementos adicionales y tareas que debemos realizar para contar con un buen Big Data.

Grafos en Big Data

Dentro del mundo del Big Data, los  grafos pueden tener un rol fundamental. Estos permiten estudiar y determinar las interrelaciones entre unidades de datos de alta complejidad. El Big data puede beneficiarse de forma gigantesca de eso ya que es muy fácil analizar información diversa, de diferentes estructuras si están contenidas en grafos y sobretodo podemos entender a profundidad como unos datos se relacionan con otros, sin importar si la relación es imperceptible a simple vista.

Los sistemas de sistemas de visualización de grafos pueden ayudar a recolectar, limpiar, integrar y obtener datos de calidad en tiempos cortos de análisis elevando el nivel de pertinencia y de efectividad de los resultados. .

Big data con Python

Hablemos un poco sobre cómo hace el Big Data más simple. Esto es posible desde el lenguaje en el que decidimos estructurar nuestros modelos. En párrafos anteriores pudimos revisar algunos aspectos sobre la arquitectura del Big Data y cómo este condiciona su funcionamiento, en caso del lenguaje, es algo similar. La implementación de Python ayuda en gran medida a que los procesos de codificación de la información y de las lineas de código requeridas para un modelo de Big Data sean más simples y entendibles.

Utilizar Python permite a los desarrolladores contar con la ayuda de una gigantesca comunidad en linea que construye soluciones practicas y brindan soporte en diferentes plataformas. Conozcamos algunos procesos auxiliares fundamentales para lograr un Big Data de gran calidad.

Plan de Data Governance

La gobernanza de datos es una de la actividades más importantes que debe realizarse en una empresa con procesos de Big Data. Puesto que esto es un  conjunto de procesos, funciones, normas, políticas y mediciones orientadas a garantizar el uso eficiente y eficaz de la información proveniente de una fuente con el fin de ayudar a lograr los objetivos planificados por una empresa.

En los planes de gobernanza de datos se deben fijar las reglas a seguir y las personas responsables que deben velar por el cumplimiento de todas las tareas orientadas a garantizar la calidad y la seguridad de los datos. Contar con estos planes permite detallar y conocer los factores claves que deben ser monitorizados y atendidos para evitar fallas o errores en la toma de decisiones.

Cómo el Big Data ayuda en la investigación del Fraude

El Big Data dentro de sus múltiples aplicaciones tiene un especial potencial para la prevención de fraude.Las diferentes herramientas de Big Data son combinadas por analistas expertos para estudiar en tiempo real datos que se generar de la interacción entre personas para conocer patrones o eventos que pudieran indicar actividades fraudulentas. Lo interesante de usar Big Data para estos estudios es la posibilidad de analizar los datos en tiempo real o inclusive construir predicciones para evitar que sucedan.

Esperamos que esta información sea de utilidad para conocer las múltiples posibilidades que podemos explotar en nuestras empresas.

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