La gestión de datos en una empresa debe tener muy presentes las V del big data. Es por ello que analistas, ingenieros de machine learning y consultores de BI ponen todo su empeño en comprenderlas y dominarlas. ¿Eres tú uno de ellos? Entonces, quédate porque tenemos mucho de qué hablar.
Introducción a las V del big data: conceptos clave
Merece la pena comenzar este tema con algunas aclaraciones. Después de todo, no existe un acuerdo unánime ni sobre el concepto de big data ni sobre el número de uves que debería abarcar el mismo.
El big data consiste en gestionar y analizar ingentes cantidades de datos para transformarlos en información útil y manejable que optimice la toma de decisiones. El hecho de trabajar con grandes volúmenes de información hace imprescindible utilizar soluciones tecnológicas especializadas.
El número de uves que debe afrontar una actividad como el big data tampoco está escrita en piedra. Así, en un primer momento, se limitaba a tres: volumen, velocidad y variedad. Más adelante, con la adición de veracidad y valor, se dejó en cinco (la opción mayoritaria). Sin embargo, no faltan definiciones que suman otras características (como viabilidad, visualización o vulnerabilidad).
¿Qué son las V del big data y por qué son importantes?
Las V del big data hacen referencia a los principales retos que ha de afrontar la recolección de los grandes volúmenes de datos en el entorno empresarial actual. Se trata, pues, de aquellos requisitos que deben concurrir para que podamos hablar de verdaderos macrodatos. Todas estas características comparten idéntica inicial, lo que hace que sea más fácil recordarlas.
Marketing y ventas, apps, IoT, seguridad, finanzas… Existen muchas formas prácticas de usar big data. En consecuencia, cada vez más empresas de todos los sectores y tamaños se sirven de este valioso recurso para optimizar sus procesos. Así, desde las pymes deportivas hasta las grandes empresas tecnológicas pueden utilizar las 5 V para sacarle partido a los macrodatos.
Las 5 V del big data y sus definiciones
Volumen: la base del big data
El volumen, como esencia misma del big data, es la gran cantidad de datos generados segundo a segundo. ¿Sabías que diariamente se generan 2,27 TB/seg. en todo el mundo? Esta cifra lleva creciendo exponencialmente desde 2012 debido a la digitalización. De hecho, si comparamos los zettabytes producidos en 2000 con los del 2024, podemos observar un incremento del 87,5 %.
Velocidad: datos en tiempo real
No basta con gestionar descomunales cantidades de datos: las empresas deben manejarlos con la máxima agilidad. Es más, muchos especialistas priorizan la rapidez al volumen. Al fin y al cabo, tanto la ventaja competitiva como lo oportuno de nuestras decisiones salen ganando con ella. En este punto, lo idóneo pasaría por gestionarlos de forma inmediata.
Variedad: diversidad de datos en big data
Los macrodatos que debe procesar una empresa no son precisamente homogéneos. La variedad hace referencia a ese carácter diverso tanto en lo que respecta a su fuente de origen como a su formato. Obviamente, cuanto más variados sean los datos que manejemos, más completa será nuestra visión de la realidad, lo que podremos explotar para ahorrar costes.
Veracidad: fiabilidad de los datos en el big data
Tener muchos datos no significa que estos sean de buena calidad. Por lo tanto, será preciso validarlos para quedarnos solo con los que resulten confiables y exactos. Aquellos que sean erróneos, falsos o incompletos deberían quedar excluidos para evitar tomar decisiones mal informadas.
Valor: cómo el big data impulsa decisiones estratégicas
Con el valor nos referimos a qué tan útiles son los datos para la empresa. Es decir, si estos nos sirven para obtener algún tipo de beneficio o conocimiento empresarial. Este requisito constituye la quinta esencia del big data, pues de él depende que podamos convertir esa información en algo que sirva a los intereses de nuestro negocio.
Ejemplos prácticos de las V del big data en acción
- Volumen: diariamente, Facebook recolecta alrededor de 500 TB y Google procesa más de 20 000 TB.
- Velocidad: los algoritmos de aprendizaje automático de Spotify utilizan los hábitos de consumo de sus usuarios (macrodatos) para recomendarles música en tiempo real.
- Variedad: Zara extrae datos del inventario diario, de los pedidos de las tiendas y de las opiniones de los clientes.
- Veracidad: Hopper emplea el historial de vuelos (datos 100 % verificados) para entrenar a sus algoritmos de forma óptima, a fin de que ofrezcan recomendaciones más precisas.
- Valor: el 80 % del contenido que consumen los usuarios de Netflix procede de su sistema de recomendaciones basado en big data.
¿Por qué entender las V del big data es esencial para las empresas?
Las empresas se están dando cuenta de hasta qué punto puede ayudarles comprender el significado de las V del big data. A fin de cuentas, estas características proporcionan un valioso marco de referencia que les permite extraer el potencial de los macrodatos.
En particular, esta comprensión se traduce en una serie de ventajas de las que cualquier empresa puede beneficiarse:
- Mejora la toma de decisiones.
- Potencia la ventaja competitiva.
- Optimiza procesos (incrementa la productividad, detecta ineficiencias, reduce costes, etc.).
- Incentiva la innovación.
- Facilita la predicción de riesgos y oportunidades.
- Posibilita la mejora continua.
- Contribuye a mejorar la experiencia del cliente.
Aquellas empresas que entienden el valor de las V del big data ostentan una posición idónea para desarrollar su cultura de datos. Semejante tarea resulta mucho más simple y eficiente cuando se cuenta con el apoyo integral de especialistas en macrodatos.
Entender qué son las V del big data es una cosa, pero materializar su cumplimiento es otra muy distinta. Si quieres estar a la altura de tales exigencias, elige The Information Lab Spain. Ponte en contacto con nuestra consultoría especializada y convierte los grandes volúmenes de datos en el motor de vuestras decisiones empresariales.
