Big Data

Hay ocasiones en las que las tecnologías tradicionales no son capaces de capturar, transformar y almacenar los datos. Es entonces cuando aparece Big Data. Actualmente todas las empresas generan una gran cantidad de datos, en el caso de negocios digitales esta cantidad puede llegar a ser inimaginable. Ser capaz de identificar los datos relevantes del negocio dentro de ese caos puede significar una ventaja competitiva.

¿Qué es Big Data?

Una definición sencilla del Big Data es el conjunto de tecnologías y procesos que nos permiten poder trabajar con cantidades de datos tan enormes que necesitan unas tecnologías específicas para ser procesadas. A parte del volumen, también puede ser porque los datos se generan a una gran velocidad o son muy variados. Son las conocidas 3 V’s de Big Data:

  • Volumen: Cuando la cantidad de datos es tan grande que hacen falta sistemas de ingesta y almacenamiento más allá de las bases de datos y DWH tradicionales.
  • Velocidad: Cuando los datos son generados a gran velocidad (IoT o peticiones web, por ejemplo) o bien se requiere que nuestro sistema responda en tiempo real.
  • Variedad: Cuando además de datos estructurados provenientes de ERP, CRM o ficheros de Excel; también hay que analizar otras fuentes de datos cuya estructura no está tan definida: vídeo, audio, mensajes en RRSS…

En todos estos casos necesitamos de las tecnologías Big Data para poder trabajar con los datos, tanto batch como streaming, y ponerlos a disposición de los algoritmos que han analizar esos datos y extraer de ellos un valor que se pone a disposición de nuestro cliente.

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Cuándo utilizar tecnologías Big Data

En Mistral somos capaces de abordar con éxito proyectos de Big Data cuando su uso es necesario. Esto sucede cuando, en proyectos de Business Intelligence y Data Science, los equipos tradicionales no son capaces de procesar la información debido a alguna de las tres V’s que hemos comentado anteriormente.

Qué no es Big Data

No siempre es necesario recurrir a Big Data cuando se aborda un proyecto de analítica de datos. Es más, Big Data no aporta conocimiento, es decir, no analiza datos. Se encarga de transformar los datos para que los softwares de análisis de datos, ya sea en Business Intelligence o Data Science, puedan trabajar correctamente.

Ejemplo real de uso de Big Data en Mistral

Actualmente las empresas generan una gran cantidad de datos. En ocasiones esta cantidad excede la capacidad de procesamiento de los equipos tradicionales. En un caso que realizamos para un cliente que se dedica al alquiler de vehículos, disponía de una aplicación que recibía millones de peticiones al día provenientes de otras empresas, como compañías aéreas, y clientes finales.

Implementamos una solución de Big Data en la nube que fuera capaz de ingerir estos datos en tiempo real y posteriormente transformarlos. Una vez podíamos trabajar con estos datos, desarrollamos un cuadro de mando con dicha información. De este modo nuestro cliente podía ver cómo variaba el número de consultas cada día y adaptar así los precios a la demanda.

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