Hoy en día el Big Data forma parte de una de las tendencias pertenecientes a las tecnologías de la información, que ha permitido a las empresas desarrollar nuevos enfoques de entendimiento del entorno para la toma de decisiones, porque ha facilitado en conjunto con otras herramientas el análisis de enormes cantidades de datos que serían difíciles de procesar apoyándose en una base de datos relacional para ser posteriormente procesado.
Entendiendo como Base relacional a la colección de elementos de datos que se encuentran organizados en un conjunto de tablas debidamente descritas, y que por medio de las cuales se puede acceder a los datos o poder ser montados nuevamente de forma diferente, sin que sea necesario llevar a cabo la reorganización de las tablas de la base.
Por otra parte, toda la información que se genera por medio del Big Data se origina principalmente de las redes sociales, los Smartphones, los Smart Cities y a través de lo que denominan las empresas como: Comunicaciones M2M o Machine to Machine. También podemos encontrar como medios difusores de datos a los sensores digitales o de temperatura, los cuales se estima para este año 2020 que habrá más de 30 millones de unidades que se utilizarán cada día en el mundo.
- Tecnologías complementarias al Big Data.
Entre las tecnologías que guardan una estrecha relación con el Big Data y que son en día herramientas complementarias del mismo mencionamos a continuación las más resaltantes:
- 1. Data Warehous o Data Mining.
Data Warehouse se basa en una base de datos corporativa la cual se caracteriza por integrar y a su vez depurar información de diversas fuentes para posteriormente procesarlas, permitiendo de esta manera su análisis desde distintas perspectivas y con una gran velocidad de respuesta.
Cabe resaltar que el desarrollo de un Data Warehouse, representa para cualquier organización empresarial el primer paso desde el punto de vista técnico para la implementación de una solución basada en Business Intelligence.
- Ø Ventajas de su implementación.
Una característica importante de esta herramienta, es que el tipo de Base de Datos utilizada para el almacenamiento de la información se basa en el uso del Modelo de Tablas y Cubos Relacionales. Esto permite la consulta fácil de la información y el tratamiento jerarquizado del mismo.
- Ø Principales características.
Entre las principales características que podemos resaltar de Data Warehouse podemos señalar los siguientes aspectos:
- Integrado. Consiste en que los datos que son almacenados en el Data Warehouse, la información que se genera se estructura en diversos niveles para adecuarse a las diversas necesidades de los usuarios.
- Temático. En este punto solamente los datos que son necesario para el llevar a cabo el proceso de conocimiento que requiere una empresa son integrados al entono operacional del mismo. Cabe resaltar que los datos son organizados por temas, de manera que permita su acceso para el análisis por parte de los usuarios finales.
Histórico. La información que es
- Histórico. La información que es almacenada utilizando esta herramienta, permite a las organizaciones empresariales la realización de análisis de tendencias. Esto es posible debido a que Data Warehouse permite la carga de diversos valores que forman parte de los datos permitiéndole a las compañías la realización de análisis comparativos.
- No volátil. Cabe resaltar que esta característica del Data Warehouse consiste en que la información que es almacenada en la misma puede ser utilizada para su análisis por parte de los usuarios pero jamás podrá ser modificada.
Otro elemento que forma parte de esta importante herramienta son los Metadatos, definidos como aquellos que permiten la simplificación y automatización de la información desde los sistemas operacionales hasta los sistemas informacionales. Los Metadatos cumplen la función de proporcionar soporte al usuario final apoyando su acceso al Data Warehouse para la elaboración de consultas, análisis e informes con la utilización de herramientas desarrolladas por el Business Intelligence como son: DSS, EIS O CM.
Asimismo, el Data Warehouse, se sustenta para el análisis de los datos en tres elementos importantes.
- Extracción. La información que utiliza es originada de las diversas fuentes internas y externas a las que tienen acceso.
- Transformación. Se basa en el proceso de filtrar, limpieza, depuración y homogenización de toda la información que se encuentra almacenada.
- Carga. Se basa en la organización y actualización de los datos y de lo Metadatos en la Base de Datos.
- Ø Principales aportes.
- Suministra a las organizaciones empresariales diversas herramientas que facilitan la toma de decisiones en cualquier área operacional que lo requiera.
- Proporciona a las compañías la capacidad de analizar los datos histórico del pasado y de esta manera realizar predicciones futuras tomando en cuenta diversos escenarios.}
- Permite la simplificación e implementación de los procesos de gestión integral de la empresa con sus clientes.
- 1. Data Mining o Minería de Datos.
Podemos definir al Data Mining como aquel conjunto de técnicas las cuales permiten la exploración en bases de datos ya sea de forma automática o semiautomática, permitiendo de esta manera el hallazgo de patrones repetitivos que pueda proporcionar una explicación acerca del comportamiento de esos datos.
El Data Mining, puede ser de gran utilidad para las empresas motivado a que se convierte en una herramienta fundamental para extraer conocimiento de los datos que se encuentran almacenados y transformarlos en información útil y a su vez objetiva que permitirá al empresario efectuar la toma de decisiones necesarias.
- Ø Principales características.
Entre las principales características que forman parte del Data Mining podemos señalar los siguientes elementos:
- Permite la exploración de datos que en la mayoría de los casos se encuentra almacenada en una Base de Datos durante mucho tiempo. Muchas veces estos datos se encuentras ocultos en archivos corporativos o en registros públicos y que solo con la utilización de la herramienta de Minería de Datos sería posible extraer.
- El entorno en donde se desarrolla la Minería de Datos, se encuentra conformada por una Arquitectura denominada Cliente-Servidor.
- El uso de la minera de datos genera a su vez cinco (05) tipos de datos: Asociaciones, Secuencias, Clasificaciones, Agrupamientos y Pronósticos.
Podemos señalar además que la Mineria de Datos proporciona a las empresas de un conjunto de herramientas que facilitan la toma de decisiones por ejemplo a través de la agrupación y la predicción, pero a su vez puede tener una serie de desventajas como por ejemplo la perdida de la privacidad de los datos, errores en la escabilidad de los datos y problema con el manejo del software entre otros.
- 2. Cloud computing. Se basa en la posibilidad de ofrecer servicios a través de internet. Se puede además considerar como una tecnología nueva que busca obtener todos los archivos de los usuarios contenida de información, sin importar la capacidad de almacenamiento.
- Ø Principales ventajas.
- Permite la reducción de costos.
- Proporciona mayor velocidad en las actividades de trabajo en la empresa.
- Proporciona ahorro durante el tiempo de instalación.
- Permite acceso a las empresas de datos en tiempo real.
- Ø Principales desventajas.
Entre las desventajas que podemos señalar podemos mencionar:
Dependencia de proveedores de internet para la conexión a la Nube,
- Seguridad.
- Datos estratégicos de la empresa se encuentran fuera del control de la empresa.
- Ø Servicios Cloud Computing.
Los servicios que ofrece Cloud Computing, está conformada por las siguientes aplicaciones:
- Amazon Web Services: está conformado por un conjunto de servicios de infraestructura y aplicaciones que permiten la ejecución de aplicaciones empresariales y móviles, proyectos de datos entre otros.
- Rackspace Cloud: consiste en un conjunto de productos y servicios conformado por aplicaciones web de hospedaje, almacenamiento en nube, servidores privados, copias de seguridad y monitoreo entre otros.
- 1. Business Intelligences. Se puede definir como aquel conjunto de metodologías, aplicaciones y tecnologías con la finalidad fundamental de obtener, depurar y modificar los datos provenientes de los sistemas transaccionales para que la empresa pueda aprovechar esta información para transformarla en conocimiento estratégico para la empresa.
Por otra parte el Business Intelligences está conformado por tres (03) elementos fundamentales:
- Data Warehouse: a través de la misma se integran las diferentes bases de datos pertenecientes a la empresa, es decir: históricas, clientes y contabilidad entre otros.
- Data Mart: consiste en una base de datos departamental, la cual está especializada en el almacenamiento de datos perteneciente a un área de negocios específica.
Palabras clave: big data, Data Warehouse. Mineria de Datos, Business Intelligences.