El big data puede ser una herramienta revolucionaria para las empresas en todas las industrias, pero al igual que todas las herramientas, su efectividad depende de cómo se utilice, y ha demostrado ser particularmente difícil de manejar para muchas organizaciones. Para mantenerse competitivas en un entorno cada vez más centrado en los datos, las empresas deben aprender a aprovechar el potencial del big data. Este artículo analiza los desafíos del big data y explora por qué muchos proyectos no cumplen con las expectativas. También presenta los siete obstáculos más comunes que enfrentan las empresas y ofrece una guía para superarlos y aprovechar al máximo el big data.
¿Qué es el big data?
El big data es más que simplemente información en grandes cantidades, más específicamente, es datos demasiado grandes y complejos para gestionar o procesar con métodos convencionales. Procesar incluso una fracción de los millones de terabytes de datos generados diariamente requiere una considerable capacidad de procesamiento y almacenamiento. También se necesita calidad de datos, gestión de datos y experiencia en análisis de datos para mantener todos esos datos y desbloquear su potencial.
Incluso una pequeña cantidad de datos puede ser útil para las empresas que saben cómo utilizarla para obtener más información sobre el comportamiento del cliente, el rendimiento del producto y las tendencias del mercado, por ejemplo, pero los volúmenes pequeños de datos también ofrecen una fiabilidad limitada. Al igual que un tamaño de muestra más grande asegura que los experimentos científicos sean más representativos del mundo real, los datos proporcionan una mejor visión de los eventos y tendencias reales.
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Las «3 V» del Big Data
El «big» en big data abarca tres categorías principales, conocidas como las Tres V: volumen, velocidad y variedad:
Volumen. Este es el más directo de los tres, ya que el big data naturalmente implica grandes cantidades de datos. La escala misma de la información en estos conjuntos de datos hace que los sistemas de almacenamiento y gestión convencionales sean prácticamente inútiles.
Velocidad. El big data también es grande en su velocidad, es decir, en qué tan rápido se recopila y procesa la nueva información. El procesamiento debe ser rápido para mantenerse al día con el ritmo de la información.
Variedad. La información en estos conjuntos de datos proviene en múltiples formatos y de numerosas fuentes, como dispositivos industriales, canales de redes sociales, correos electrónicos, por ejemplo, y puede incluir texto, datos de ventas, videos, imágenes o información de sensores, entre otros. Esta amplia variedad proporciona una imagen más completa de lo que la empresa desea comprender.
Estas tres dimensiones brindan una forma útil de pensar en el big data y los desafíos de trabajar con él. Involucra cantidades inimaginablemente grandes de datos que llegan como una manguera a velocidades vertiginosas en demasiadas formas y tamaños para gestionar fácilmente.
Desafíos del Big Data
Este volumen, velocidad y variedad de datos pueden llevar a las empresas más lejos que nunca, pero la mayoría de los proyectos de big data fracasan. Aquí hay siete de las razones más comunes y soluciones para superar estos obstáculos.
1 Ciberseguridad y privacidad
La seguridad es uno de los mayores riesgos del big data. Los ciberdelincuentes tienen más probabilidades de atacar a las empresas que almacenan información sensible, y cada violación de datos puede costar tiempo, dinero y reputación. De manera similar, las leyes de privacidad, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea, dificultan la recopilación de grandes cantidades de datos sin comprometer los estándares de privacidad del usuario.
La visibilidad es el primer paso tanto para la seguridad como para la privacidad. Debes saber qué recopilas, dónde lo almacenas y cómo lo utilizas para saber cómo protegerlo y cumplir con las leyes de privacidad. Las empresas deben crear un mapa de datos y realizar auditorías regulares para informar sobre los cambios de seguridad y privacidad y asegurarse de que los registros estén actualizados.
La automatización puede ayudar. Las herramientas de inteligencia artificial (IA) pueden monitorear continuamente conjuntos de datos y sus conexiones para detectar y contener actividades sospechosas antes de alertar a los profesionales de seguridad. De manera similar, la IA y la automatización de procesos robóticos pueden automatizar el cumplimiento mediante la comparación de las prácticas de datos con las regulaciones aplicables y resaltar áreas para mejorar.
2 Calidad de los datos
La calidad de los datos, es decir, la precisión, relevancia y completitud de los datos, es otro problema común. La toma de decisiones humanas y el aprendizaje automático requieren datos amplios y confiables, pero los conjuntos de datos más grandes tienen más probabilidades de contener inexactitudes, registros incompletos, errores y duplicados. No corregir los problemas de calidad conduce a decisiones mal informadas y pérdida de ingresos.
Antes de analizar el big data, debe pasar por herramientas de limpieza automatizadas que verifiquen y corrijan duplicados, anomalías, información faltante y otros errores. Establecer estándares específicos de calidad de datos y medir estos puntos de referencia regularmente también ayudará al resaltar dónde deben cambiar las técnicas de recolección y limpieza de datos.
3 Integración y silos de datos
La variedad del big data ayuda a llenar algunas brechas de calidad, pero también introduce problemas de integración. Compilar múltiples tipos de archivos de diversas fuentes en un único punto de acceso puede ser difícil con herramientas convencionales. Los datos a menudo terminan en silos, que son más fáciles de gestionar pero limitan la visibilidad, lo que reduce la seguridad y la precisión.
Las herramientas de almacenamiento y gestión en la nube te permiten transferir información entre bases de datos para consolidarlas sin procesos de transferencia largos y costosos. La virtualización también puede facilitar la integración: las herramientas de virtualización de datos te permiten acceder y ver información de diversas fuentes sin moverla, lo que aumenta la visibilidad a pesar del volumen y la velocidad del big data.
4 Almacenamiento de datos
Almacenar grandes volúmenes de datos puede ser un desafío, y costoso. Las empresas gastaron 21.500 millones de dólares en infraestructura informática y de almacenamiento solo en el primer trimestre de 2023, y encontrar espacio para almacenar los volúmenes cada vez mayores de big data a medida que aumenta su velocidad con los medios convencionales es difícil, lento y costoso.
Alejarse del almacenamiento en las instalaciones en favor de la nube puede ayudar: paga por lo que usas y escala hacia arriba o hacia abajo al instante, eliminando barreras históricas para la gestión del big data y minimizando los costos. Pero la nube por sí sola no será suficiente para mantener el ritmo. La compresión, la deduplicación y la gestión automatizada del ciclo de vida de los datos pueden ayudar a minimizar las necesidades de almacenamiento, y una mejor organización, también habilitada por la automatización, permite un acceso más rápido y puede revelar duplicados o información desactualizada más fácilmente.
5 Falta de experiencia
Los desafíos técnicos pueden ser los más fáciles de reconocer, pero los desafíos del lado del usuario también merecen atención, y uno de los más grandes es la falta de experiencia en el manejo de big data. Dar sentido al big data y gestionar su infraestructura de soporte requiere un conjunto de habilidades que muchas organizaciones no tienen. Existe una escasez a nivel nacional de personas con las habilidades que las empresas buscan, y la situación no mejora.
¿Una solución? En lugar de centrarse en contratar personas externas, fomenta el talento de datos desde dentro de las fuerzas laborales existentes. Ofrece oportunidades de desarrollo profesional que paguen a los empleados por participar en programas de educación en ciencia de datos. Otra opción es buscar soluciones de análisis de código bajo o sin código que no requieran programadores especializados. De manera similar, los software prefabricados y las soluciones de big data de código abierto son más comunes que nunca, lo que facilita adoptar el big data sin tener una amplia experiencia.
6 Interpretación y análisis de datos
Es fácil olvidar que el big data es un recurso, no una solución: debes saber cómo interpretar y aplicar la información para que valga la pena el costo y la complejidad. Dado el tamaño de estos conjuntos de datos, el análisis puede llevar mucho tiempo y ser complicado de hacer correctamente con enfoques convencionales.
Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial (IA). El big data es demasiado grande y variado para analizarlo rápidamente y de manera precisa de forma manual. Además, los seres humanos suelen pasar por alto tendencias sutiles y conexiones en el mar de información. La IA se destaca en tareas orientadas a los detalles y con gran cantidad de datos, lo que la convierte en la herramienta perfecta para extraer información del big data. Por supuesto, la IA en sí misma es solo una herramienta y también puede cometer errores. Utiliza el análisis de IA como punto de partida, luego revisa y perfecciona los resultados con analistas expertos humanos para asegurarte de actuar sobre información precisa y relevante.
7 Problemas éticos
El big data también plantea algunas preocupaciones éticas. Recopilar tanta información aumenta la probabilidad de que se incluyan datos de identificación personal. Además de las preguntas sobre la privacidad de los usuarios, los sesgos en los datos pueden dar lugar a una IA sesgada que amplifica aún más los prejuicios humanos.
Para evitar preocupaciones éticas, las empresas deberían formar un comité de ética de datos o al menos tener un proceso regular de revisión ética para analizar las políticas de recolección y uso de datos y asegurarse de que la empresa no infrinja la privacidad de las personas. Eliminar los factores identificativos de los datos, como la raza, el género y la sexualidad, también ayudará a eliminar información propensa a sesgos.
Si bien la cantidad es uno de los puntos fuertes del big data, es importante considerar si realmente necesitas toda la información que recopilas. No almacenar detalles que no cumplan un propósito específico y agreguen valor minimizará las áreas en las que podrías cruzar líneas éticas.
En resumen: eliminar los desafíos para tener éxito con el big data
El big data es un tema complicado. El volumen y la variedad de los datos y la velocidad a la que se recopilan plantean desafíos técnicos a las empresas que buscan establecer la infraestructura para procesar, almacenar y analizarlos. La naturaleza del trabajo también requiere experiencia que no siempre es fácil de encontrar. Como resultado, la mayoría de los proyectos de big data fracasan. Pero los beneficios también son grandes, y las empresas que abordan el big data de manera estratégica y superan los obstáculos comunes pueden aprovechar las oportunidades que ofrece.
