El Big Data en las empresas: cómo visualizar los datos

El Big Data en las empresas hace referencia al gran conjunto de datos complejos que son difíciles de procesar por los métodos de gestión de datos tradicionales. Se incluyen desde datos como texto, imágenes, video, transacciones financieras hasta datos de sensores o redes sociales. 

¿El objetivo principal? Extraer información valiosa que nos ayude a tomar decisiones, optimizar procesos, personalizar servicios o identificar tendencias y patrones de comportamiento en los datos. Sin embargo, ¿cómo pasar de una avalancha de datos compleja a información útil, comprensible y que ayude de verdad a directores y decision makers? La visualización de datos juega un papel protagonista en este punto. Veamos qué es el Big data en las empresas y qué rol tiene actualmente.

¿Qué es el Big Data en las empresas y para qué sirve?

Recopilamos información desde la escritura cuneiforme. El Big Data en las empresas, conocido en español como datos masivos, hace alusión al análisis de una gran cantidad de datos complejos mediante el Business Intelligence o inteligencia de negocios.

La era digital trae consigo la generación de muchísima información. Es tal la cantidad de datos complejos que se crean cada día que los softwares de procesamiento tradicionales no tienen capacidad suficiente para gestionarlos ni darles forma.

De hecho, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para abordar problemas de las compañías que antes no hubiera sido posible solucionar, por no contar con las herramientas ni recursos adecuados para ello. 

El Big Data en las empresas es el conjunto masivo de datos complejos que proporciona insights para mejorar la operativa diaria de las organizaciones.

Así, el objetivo del Big Data en las empresas es extraer información valiosa y conocimientos significativos de ese gran conjunto de datos, proporcionando:

• Ventaja competitiva.
• Optimización de procesos.
• Insights predictivos.
• Identificación de patrones y tendencias.

¿Cuáles son las funciones del Big Data en las empresas? A través de técnicas avanzadas de análisis de datos, como el procesamiento distribuido, el análisis de datos en tiempo real, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y la minería de datos, se da sentido a esta vorágine de datos. Mediante estas técnicas, se identifican relaciones complejas y patrones ocultos, proporcionando información valiosa.

Las 5V del Big Data en las empresas

El origen del Big Data es relativamente nuevo. Los grandes conjuntos de datos datan de 1960-1970, cuando surgieron los primeros centros de datos. Sin embargo, fue en la década de 2000 cuando ya empezó a despegar como tal, por dos razones: primero por la rápida generación de datos por los usuarios en las redes sociales y servicios online; segundo, por el desarrollo de las tecnologías Hadoop, que permitían un abaratamiento del uso y almacenamiento de la información. 

Una de las primeras definiciones que se hizo del Big Data se puede acuñar a Gartner, que la dio en el año 2001 y que dice así: “Big Data son datos que contienen una mayor variedad y que se presentan en volúmenes crecientes y a una velocidad superior”. El Big Data surge como respuesta a una necesidad que antes no existía: cómo se pueden almacenar y aprovechar volúmenes de datos masivos y desmedidos. 

Gartner hacía mención a las denominadas 3 Vs del Big Data: 

1. Volumen. La cantidad de datos es importante. El Big Data procesa grandes volúmenes de datos no organizados. Las compañías cada día recopilan más y más información que, hasta hace unos años, era más complicado procesar con las tecnologías con las que se contaban entonces.
2. Velocidad. Hace referencia al ritmo con el que se reciben los datos y al que se realiza la acción. Gracias al Big Data contamos con sistemas que procesan estos datos masivos casi en tiempo real, evitando posibles cuellos de botella.
3. Variedad. Qué datos tenemos, de qué fuentes procede la información que tenemos que analizar. Los datos aparecen en todo tipo de formatos, han aumentado los datos no estructurados, por lo que darles sentido y analizarlos es todo un reto.

No obstante, esta definición, con el paso del tiempo y el desarrollo de nuevas tecnologías y procesamiento masivo de cada vez más información, se ha quedado un poco corta. De ahí que ahora se han añadido dos características importantes más, conociéndose como 5 Vs del Big Data.

4. Veracidad. Se reciben datos de múltiples y variadas fuentes a una velocidad de vértigo. Por ello, hay suficientes razones para poner en duda la veracidad de los datos que recibimos. Las compañías deben asegurar que la información es veraz y útil para la toma de decisiones. Y es que es más habitual de lo que se piensa el recibir datos incorrectos o incompletos, con las consecuencias que ello puede tener: tomar malas decisiones, desvirtuar análisis y conclusiones, etc. Los datos se deben limpiar y filtrar muy bien antes de ponernos a trabajar con ellos.

5. Valor.  Los datos tienen que aportar valor a la compañía, generando información que agilice y dirija la toma de decisiones. Que la información sea una guía útil y fiel para mejorar el día a día operativo. Y que, ante todo, las compañías tengan la oportunidad de sacar el máximo partido

El Big Data en las empresas: una panorámica

El Big Data se ha convertido en una tendencia omnipresente en el mundo empresarial moderno. Desde el seguimiento de tendencias del mercado hasta la optimización de procesos internos, las empresas están recurriendo cada vez más a la analítica de datos para obtener una ventaja competitiva. Sin embargo, el simple acto de recopilar datos masivos no es suficiente; es crucial comprender y sacar conclusiones significativas de esta información. Aquí es donde la visualización de datos entra en juego, promoviendo la alfabetización de los datos y su accesibilidad. 

Transformando datos en insights: mejores prácticas de visualización de datos

Cómo interpretamos la información depende, en gran medida, de cómo la consumimos. Cuando se trata de visualizar y consumir los datos, existen una serie de mejores prácticas de visualización de datos que es conveniente tener en cuenta para explotar la información al máximo y comunicar insights valiosos. 

Veamos algunas de estas prácticas de visualización de datos esenciales:

• Elección de gráficos. El objetivo de los datos es contar historias. Para ello, es clave elegir bien el gráfico para que podamos transmitir y representar la información de forma clara y efectiva. No se trata de elegir la gráfica más bonita o que mejor quede en nuestro dashboards. Debe ser una gráfica que refleje y nos permita interpretar de forma correcta la información. 
• Uso de colores efectivos. Los colores ayudan, por un lado, a resaltar la información importante; por otro lado, a facilitar su lectura y hacerla comprensible de un solo vistazo. No obstante, debemos usar los colores con moderación, con un sentido y con un objetivo claro. Evitemos el uso de muchos colores brillantes que llamen la atención más de la cuenta, distrayendo y confundiendo a las personas que están consumiendo la información del dashboard.
• Storytelling detrás de los datos. El dato por sí solo puede ser confuso y difícil de interpretar. Hay que darle contexto, sentido a través de una narrativa clara. Que refleje la historia de nuestra empresa. Si somos capaces de contextualizar la información y contar una historia coherente, no solo ayudamos al equipo a comprenderlo mejor, sino que se le da la importancia que merece a toda la información que se presenta en un dashboard. 

Empoderando la toma de decisiones con visualización de datos

En resumen, la visualización de datos es una herramienta poderosa que permite transformar grandes cantidades de información en insights claros y significativos. Al seguir las mejores prácticas de visualización de datos, las empresas pueden empoderar a sus directores y decision makers con la información necesaria para tomar decisiones informadas y estratégicas. 

En un mundo impulsado por el Big Data, dominar el arte de la visualización de datos es esencial para potenciar el valor de la información.