El Big Data ha revolucionado la forma en la que las empresas toman las decisiones. Por eso, los modelos de datos en Big Data se deben diseñar y desarrollar para cumplir con las necesidades de las compañías y adecuarse a sus objetivos. ¿Cómo se puede extraer el máximo beneficio de la gran cantidad de datos que disponemos? No se trata solamente de almacenarlos masivamente sin sentido. Para conseguir extraer valor hay que tener muy clara qué información es valiosa y, sobre todo, tener claros los objetivos del análisis.
El Big Data se basa en el manejo de grandes volúmenes de datos, que pueden provenir de una gran variedad de fuentes de información. Dada la cantidad de datos, es muy importante su estructuración y su orden, para conseguir el máximo de ventajas para las empresas. Por ese motivo se clasifican en datos estructurados, datos no estructurados y datos semiestructurados. Esta clasificación tiene un gran valor informativo y es determinante a la hora de tomar decisiones. Estos son los modelos Big Data más utilizados por las empresas:
El Big Data se basa en el manejo de grandes volúmenes de datos, que pueden provenir de una gran variedad de fuentes de información
El modelo de análisis descriptivo de datos es el más utilizado por las empresas. Tiene como objetivo describir un conjunto de datos y crear resúmenes sencillos sobre muestras estadísticas. Estos modelos permiten analizar datos históricos y tener una visión más precisa y ordenada. Usa herramientas como business intelligence, análisis estadístico o minería de datos. Básicamente, simplifica y resume los datos para tener un contexto con el que analizarlos y entenderlos.
A través de los análisis descriptivos se consigue tener una visión más precisa y ordenada. Permite saber cómo está la empresa en un momento concreto, consultando diferentes indicadores de negocio. Da una visión, en definitiva, de lo que ha pasado y de lo que está pasando. Es, por ejemplo, el tipo de análisis que utilizaron las autoridades sanitarias para reducir la propagación del COVID-19.
Este modelo examina y explora bases de datos y resume sus principales características. Permite encontrar relaciones entre variables, descubrir patrones o anomalías y permite formular hipótesis. Esto ayuda a impulsar la planificación del diseño y la recolección de datos. Del mismo modo, permite determinar si las técnicas estadísticas que se utilizan para el análisis de datos son las apropiadas.
El análisis exploratorio de datos es importante porque permite identificar errores obvios. Pero a la vez también ayuda a comprender mejor los patrones en los datos. Una vez extraída la información útil, sus características pueden usarse para un modelado de datos más complejos, que incluye el machine learning. En este caso, las herramientas de ciencia de datos más comunes para este tipo de análisis son Python y R.
Los modelos inferenciales de datos utilizan una pequeña muestra de datos para inferir sobre una población mayor. Así pues, se extrapola y generaliza una información para generar diferentes análisis y predicciones. Pero hay que ser conscientes que, al ser un cálculo de tipo probabilístico, tiene cierto margen de error.
Hay dos grandes tipos de estadística inferencial: Pruebas de hipótesis (validar conclusiones que se extraen de un segmento de datos) e Intervalos de confianza (valores aleatorios que sirven para identificar los márgenes de error). Es en el sector comercial donde se se utilizan con frecuencia este tipo de modelos para realizar generalizaciones sobre una población. De esta forma se pueden identificar ventajas competitivas u oportunidades de negocio.
Los análisis predictivos de datos procesan los datos para encontrar patrones que sean útiles en el futuro. Utiliza técnicas estadísticas de modelización, big data y machine learning para extraer datos históricos y realizar pronósticos. A partir de estas herramientas ofrece diferentes escenarios o previsión de comportamientos de clientes futuros basados en probabilidades.
Gracias al big data, por lo tanto, los datos obtenidos se pueden interpretar para obtener predicciones. Estas ayudarán a predecir cómo se va a comportar una persona o grupo de población, lo que tiene muchas aplicaciones en el negocio. Este modelo puede ayudar a prever el impacto que puede tener un nuevo producto, obtener pronósticos de ventas o evitar problemas en la cadena de suministros. El objetivo de este tipo de análisis es, en definitiva, responder a la pregunta de: “¿qué pasará?”. Su aplicación va del comercio electrónico a las finanzas, la energía o los seguros, entre otros sectores.
Este es el análisis que examina la causa y el efecto de las relaciones entre variables. Se centra, pues, en encontrar las causas de las correlaciones. Al tener como objetivo identificar la causalidad, su principal desafío es encontrar buenos datos. Generalmente los análisis causales ayudan a entender las razones de por qué ocurren las cosas. Por ejemplo, puede ayudar a comprender la causa por la que una variable del negocio no ha funcionado.
El análisis causal de datos es muy habitual en la industria farmacéutica, para estudiar las causas de los problemas y éxitos de ensayos clínicos. También en la industria de las TI, se utiliza para comprobar la garantía de calidad de un software concreto.
La empresa que quiera tener éxito deberá disponer de la información necesaria que permita conocer todo lo que afecta a su negocio. Así puede convertir esa información en una oportunidad y transformarlo en beneficios. Hay varios modelos de big data que se pueden utilizar para poder tomar las mejores decisiones y que, además, son combinables entre sí. Su uso depende de los datos de los que disponen las empresas y de la capacidad técnica que tienen. El reto que tienen las compañías es, en todos los casos, lograr extraer todo el potencial de los datos de los que disponen.
