Las 7 "V" del Big Data: Características más importantes

 

Las características más importantes del Big Data perfectamente se pueden clasificar en cuatro magnitudes, más conocidas como las cuatro V del Big Data, relativas a volumen, variedad, velocidad y veracidad. A estas cuatro V, podemos añadir tres más, como pueden ser la de Viabilidad y Visualización. Pero si hablamos de V en Big Data no podemos dejar pasar la principal característica del análisis de datos que es la V de Valor de los datos. Así pues, en los últimos artículos se empieza a hablar, ya no de las tradicionales cuatro V de Big Data, sino de las 7 “V” del Big Data:

1.      Volumen

2.      Velocidad

3.      Variedad de los datos

4.      Veracidad de los datos

5.      Viabilidad

6.      Visualización de los datos

7.      Valor de los datos

 También de manera más visual puedes consultar la infografía sobre las 7 V del Big Data.

Volumen de información

El volumen se refiere a la cantidad de datos que son generados cada segundo, minuto y días en nuestro entorno. Es la característica más asociada al Big Data, ya que hace referencia a las cantidades masivas de datos que se almacenan con la finalidad de procesar dicha información, transformando los datos en acciones.

Cada vez estamos más conectados al mundo 2.0 por lo que generamos más y más datos. Para algunas empresas, el estar en el mundo digital es algo obligatorio, por lo que la cantidad de datos generados es aún mayor. Por ejemplo, una empresa que vende sus productos únicamente a través de un canal online, le convendría implantar tecnología Big Data para procesar toda aquella información que recoge su página web rastreando todas las acciones que lleva a cabo el cliente; conocer donde cliquea más veces, cuántas veces ha pasado por el carrito de la compra, cuáles son los productos más vistos, las páginas más visitadas, etc.

Velocidad de los datos

La velocidad se refiere a los datos en movimiento por las constantes interconexiones que realizamos, es decir, a la rapidez en la que son creados, almacenados y procesados en tiempo real.

Para los procesos en los que el tiempo resulta fundamental, tales como la detección de fraude en una transacción bancaria o la monitorización de un evento en redes sociales, estos tipos de datos deben estudiarse en tiempo real para que resulten útiles para el negocio y se consigan conclusiones efectivas.

Variedad de los datos

La variedad se refiere a las formas, tipos y fuentes en las que se registran los datos. Estos datos pueden ser datos estructurados y fáciles de gestionar como son las bases de datos,  o datos no estructurados, entre los que se incluyen documentos de texto, correos electrónicos, datos de sensores, audios, vídeos o imágenes que tenemos en nuestro dispositivo móvil, hasta publicaciones en nuestros perfiles de redes sociales, artículos que leemos en blogs, las secuencias de click que hacemos en una misma página, formularios de registro e infinidad de acciones más que realizamos desde nuestro Smartphone, Tablet y ordenador.

Estos últimos datos requieren de una herramienta específica, debido a que el tratamiento de la información es totalmente diferente con respecto a los datos estructurados. Para ello, las empresas necesitan integrar, observar y procesar datos que son recogidos a través de múltiples fuentes de información con herramientas cualificadas.

Veracidad de los datos

Cuando hablamos de veracidad nos referimos a la incertidumbre de los datos, es decir, al grado de fiabilidad de la información recibida.

Es necesario invertir tiempo para conseguir datos de calidad, aplicando soluciones y métodos que puedan eliminar datos imprevisibles que puedan surgir como datos económicos, comportamientos de los consumidores que puedan influir en las decisiones de compra.

La necesidad de explorar y planificar la incertidumbre es un reto para el Big Data que está a la orden del día en las compañías dedicadas al análisis de datos.

Viabilidad

La inteligencia empresarial es un componente fundamental para la viabilidad de un proyecto y el éxito empresarial. Se trata de la capacidad que tienen las compañías en generar un uso eficaz del gran volumen de datos que manejan.

La inteligencia competitiva también se asocia con la innovación de los equipos de trabajo y el uso de tecnologías empleadas. Una empresa inteligente analiza, selecciona y monitoriza la información con el fin de conocer mejor el mercado en el que opera, a sus clientes y diseñar estrategias eficaces.

Es necesario filtrar a través de esta información y seleccionar cuidadosamente los atributos y factores que son capaces de predecir los resultados que más interesan a las empresas. El secreto del éxito es descubrir las relaciones entre las variables ocultas.

Una vez que conoces la viabilidad de tu organización, es el momento de detallar el proyecto en una hoja de ruta, y desarrollar el plan de negocio.

Visualización de los datos

Cuando hablamos de visualización nos referimos al modo en el que los datos son presentados. Una vez que los datos son procesados (los datos están en tablas y hojas de cálculo), necesitamos representarlos visualmente de manera que sean legibles y accesibles, para encontrar patrones y claves ocultas en el tema a investigar. Para que los datos sean comprendidos existen herramientas de visualización que te ayudarán a comprender los datos gráficamente y en perspectiva contextual.

Valor de los datos

El dato no es valor. Tampoco tienes valor por el mero hecho de recopilar gran cantidad de información. El valor se obtiene de datos que se transforman en información; esta a su vez se convierte en conocimiento, y este en acción o en decisión. El valor de los datos está en que sean accionables, es decir, que los responsable de la empresas puedan tomar una decisión (la mejor decisión) en base a estos datos.

No todos los datos de los que partimos se convierten en acción o decisión. Para ello, es necesario tener tecnologías aplicadas. Por ejemplo, una publicación en una red social, que gracias al uso de tecnologías de procesamiento de lenguaje natural, puede medir el sentimiento positivo o negativo, con la ayuda de un algoritmo de análisis de redes sociales o herramientas que permitan obtener de esto información.

En definitiva, el Big Data es una combinación de estas siete características donde las empresas pueden obtener una ventaja competitiva frente a sus competidores contribuyendo al éxito asegurado con las tres últimas V de viabilidad, visualización y la más importante, la de valor.

No todas las compañías optaran por la misma metodología con respecto al desarrollo y la creación de sus capacidades con tecnologías Big Data. Sin embargo, en todos los sectores existe la posibilidad de recurrir a estas nuevas tecnologías y analíticas para mejorar la toma de decisiones y el rendimiento, tanto a nivel interno como en el mercado.