“Big Data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que superan la capacidad de las herramientas tradicionales de procesamiento de datos para ser gestionados y analizados de manera eficiente. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes, como Redes Sociales, dispositivos IoT, transacciones comerciales, entre otros. El análisis de Big Data permite a las empresas obtener información valiosa para la toma de decisiones, la optimización de procesos y la creación de nuevos productos o servicios”.
¿Qué es el análisis de Big Data?
Hoy en día, las empresas no compiten solo por productos o servicios, compiten por quién entiende mejor la información. Y este es el umbral donde encontramos el Big Data.
Big Data es el conjunto de tecnologías, prácticas y conceptos que permiten la recolección, almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos que son demasiado complejos o extensos para ser gestionados con herramientas tradicionales de analítica de datos. Estos datos pueden ser tanto estructurados (bases de datos, transacciones financieras) como no estructurados (publicaciones en Redes Sociales, videos, sensores IoT).
¿Por qué es relevante para las empresas? Hoy, prácticamente toda actividad —desde el comportamiento de los consumidores hasta el funcionamiento de máquinas— genera datos. Aprovechar esos datos permite tomar decisiones más rápidas, más informadas y con mayor impacto. Y aquellas organizaciones que consiguen dominar el uso de Big Data pueden:
El término se refiere a conjuntos de datos caracterizados principalmente por las llamadas cinco “V”:
- Volumen: grandes cantidades de datos generados y almacenados.
- Velocidad: rapidez con la que se producen y deben ser procesados.
- Variedad: diversidad de fuentes y formatos de datos.
- Variabilidad: imprevisibilidad y cambios en los datos.
- Veracidad: calidad y fiabilidad de los datos.
Big Data es la gasolina de la inteligencia artificial. Sin datos, los modelos no aprenden nada. Con Big Data bien gestionado, es posible entrenar modelos más precisos, detectar patrones ocultos y automatizar decisiones inteligentes.
Pero atención: tener muchos datos no basta. La clave está en convertir esa información en valor concreto: reducir costos, mejorar la experiencia del cliente, innovar, o simplemente decidir con más certeza. En resumen, Big Data no es solo tecnología: es estrategia. Es lo que permite a las empresas ver lo que otros no ven y moverse antes que los demás.
Conceptos básicos de Big Data
En términos generales, ya no se trata de mirar lo que pasó el mes pasado. Ahora debemos dejar de mirar por el espejo retrovisor para actuar mientras las cosas están ocurriendo.
Hasta hace poco, los datos eran producidos principalmente por personas que trabajaban en organizaciones. Los datos solían tener una estructura específica. Era la base de los registros relacionados con los pagos y cobros efectuados, entregas realizadas, empleados contratados, etc. Estos datos siguen siendo vitales para las empresas. En esta nueva ola, gestionar con Big Data significa que el procesamiento de datos debe gestionar:
- Minería de datos: para filtrar datos y encontrar patrones y relaciones.
- Algoritmos estadísticos: para construir modelos y predecir resultados.
- Aprendizaje automático: para manejar datos nuevos y cambiantes, para adaptar y enriquecer modelos.
- Análisis de texto y procesamiento del lenguaje natural: para analizar texto libre y voz.
Las herramientas de análisis de big data también pueden agruparse de acuerdo con la siguiente matriz:
- Analítica descriptiva para mostrar lo que ha ocurrido.
- Analítica de diagnóstico para explicar por qué ha ocurrido algo.
- Analítica predictiva para sugerir lo que probablemente ocurrirá a continuación.
- Analítica prescriptiva para indicar a los usuarios lo que deben hacer para obtener un resultado determinado.
Una estrategia de Big Data solo prospera si la empresa está dispuesta a dejarse guiar por los datos. Hay que fomentar una cultura de curiosidad, experimentación y decisión basada en las evidencias.
Un ejemplo de los fundamentos de Big Data y Analytics en acción
Supongamos que una empresa realiza análisis de Big Data sobre sus datos de ventas históricos. Observa que la demanda de una de sus líneas de productos (analítica descriptiva) ha aumentado en determinadas regiones. A partir de datos adicionales de Redes Sociales y CRM, también descubre que los clientes compran productos de esta línea para sustituir a un producto de la competencia (analítica de diagnóstico).
Añadiendo datos y análisis de marketing, se prevé el potencial de ventas de cada región en la que los clientes podrían sustituir su producto actual (analítica predictivo). A continuación, se hacen recomendaciones para optimizar la publicidad y los precios con el fin de maximizar los beneficios de las ventas (analítica prescriptiva).
¿Quieres saber cómo tu organización puede aprovechar y mejorar la toma de decisiones, detectar oportunidades, optimizar procesos utilizando el Big Data como una palanca estratégica para transformar tu negocio?
Hablemos, te mostraremos cómo es posible hacerlo realidad viendo Sisense en acción.
Parapentex Studios, July 2025