“La complejidad de datos se refiere a la dificultad de manejar, procesar y entender grandes cantidades de datos debido a su volumen, variedad, velocidad y veracidad. Implica desafíos en el almacenamiento, la gestión y el análisis de la información, especialmente cuando proviene de diversas fuentes y formatos”.
La gestión de datos complejos a vista de pájaro
Para hacerlo a vista de pájaro, debemos comenzar por definir la complejidad de datos como la dificultad que experimenta una organización al gestionar, procesar y comprender la información de la que dispone y que viene determinada por varios factores: como el volumen, la variedad, la velocidad y la fiabilidad de los datos.
Volumen
La gran cantidad de datos generados, ya sea por usuarios, dispositivos o sistemas, puede ser abrumadora y requerir recursos significativos para su procesamiento.
Variedad
La variedad de fuentes de datos, bien sea como consecuencia del formato (estructurados, semi-estructurados y no estructurados) y de los tipos de datos a utilizar (texto, imágenes, audio, video) dificulta la integración y el análisis unificado.
Velocidad
Los datos se generan y se actualizan constantemente, lo que exige sistemas capaces de procesarlos en tiempo real o casi real con un óptimo rendimiento.
Veracidad
La calidad y la fiabilidad de los datos son cruciales para la toma de decisiones. La complejidad radica en garantizar que los datos sean precisos, completos y libres de errores.
Debemos indicar, además, que la complejidad de datos no solo afecta a grandes empresas o a entornos de Big Data. Cualquier organización que maneje datos, independientemente de su tamaño, puede enfrentar desafíos relacionados con la gestión y el análisis de la información.
Comprender esta complejidad es esencial para implementar estrategias efectivas de gestión de datos y para aprovechar todo su potencial.
La complejidad y los desafíos inherentes
En la industria se habla muy a menudo de este asunto y de los desafíos que las organizaciones tienen en los próximos años para manejar, gestionar y aprovechar la inteligencia de los datos; una complejidad que cada vez más se vuelve más y más estratégica para la inteligencia empresarial.
¿Y cómo una organización puede saber si los datos que gestiona pueden o deberían considerarse como “complejos” o lo serán en un futuro próximo? ¿Por qué este tema es tan importante?
Para cualquier empresa, la complejidad de los datos puede estar relacionada con el nivel de dificultad al que se enfrentará cuando intente convertir los datos en valor empresarial: un conjunto de datos complejos suele dificultar la preparación y el análisis que grupos de datos más simples y, con frecuencia, requerirá unas herramientas de BI con diferentes propósitos para hacerlo.
Los datos complejos requieren un trabajo adicional para preparar y modelar los datos antes de que estén “listos” para su análisis y visualización. Por tanto, es importante conocer el nivel de complejidad de los datos tanto para el presente como para el futuro, con el fin de evaluar si tu estrategia de inteligencia empresarial estará a la altura de las circunstancias si esta complejidad aumenta.
Y por experiencia sabemos que no gestionar este riesgo adecuadamente puede poner en peligro la capacidad de una organización para acelerar sus estrategias de negocio o su habilidad para innovar o crecer en nuevos mercados.
Tratemos de poner algo de luz.
Un simple test para abrir boca
En términos generales, existen dos indicios básicos para determinar que los datos de una organización podrían considerarse datos complejos:
Volumen
En primer lugar está el «volumen»: hemos puesto el término entre comillas debido a los aparentemente infinitos significados del término «Big Data». Sin embargo, lo cierto es que tratar con grandes cantidades de datos plantea un reto en términos de recursos informáticos necesarios para procesar conjuntos de datos masivos, así como la dificultad de separar el grano de la paja, es decir, distinguir entre la señal y el ruido en medio de un enorme depósito de información en bruto.
Variedad
El segundo lugar está la «variedad»: es decir, los datos proceden de múltiples fuentes, distintas, lo que podría significar que los datos puedan están desordenados, dispersos o, simplemente, se trata de múltiples conjuntos de datos que siguen una lógica o estructura interna diferente. Por lo tanto, los datos deben transformarse o consolidarse en un repositorio centralizado para garantizar que todas las fuentes hablan el mismo idioma.
Estos dos indicios podríamos considerarlos como las señales de alarma iniciales.
Si este es tu caso, deberías empezar a pensar que tu universo de datos es complejo. Pero para profundizar un poco más, a continuación vamos a describir siete indicadores más específicos de la complejidad de los datos en una organización que, en efecto, son una versión más detallada de los dos indicios anteriores.
7 señales que determinan la complejidad de los datos
Lo primero que debes tener en cuenta es que hay algunas similitudes y, desde luego, no son excluyentes; al contrario, los datos dispersos a menudo pueden significar una variedad de estructuras y tipos de datos, por ejemplo. La dificultad radica en la necesidad de tener que unificar estos datos para obtener una visión completa y precisa para el análisis posterior, lo que puede ser costoso y llevar mucho tiempo.
(1) Estructura de los datos
Los datos provenientes de distintas fuentes o, incluso, de distintas tablas de la misma fuente, pueden referirse a menudo a la misma información, pero están estructurados de forma totalmente diferente.
Por ejemplo, imagina que tu departamento de RR.HH., tiene tres hojas de cálculo diferentes (incluso en un mismo Libro Excel), una para los datos personales de los empleados, otra para describir su puesto, categoría, funciones y salario y una tercera para sus calificaciones de desempeño, mientras que el departamento financiero registra la misma información en una única tabla, junto con datos relacionados con seguros, prestaciones y otros costes salariales o estructurales.
Además, es posible que en algunas de estas tablas se mencione a los empleados por su nombre completo, en otras por sus iniciales o por alguna combinación de ambos.
Para utilizar eficazmente los datos de todas estas tablas diferentes, sin perder ni duplicar información, se requiere un trabajo de modelado y preparación. Este es el caso de uso más simple: trabajar con fuentes de datos no estructuradas (como las bases de datos NoSQL) puede complicar aún más las cosas, ya que inicialmente estas no tienen ningún esquema establecido.
(2) Volumen de los datos
Volviendo al turbio concepto de «Big Data», la cantidad de datos que se recopilan en una o múltiples fuentes de información puede afectar a los tipos de software o hardware necesarios para analizarlos. Esto puede medirse en bruto: gigabytes, terabytes o petabytes. Cuanto mayor sea el tamaño de los datos, más probabilidades hay de que las populares bases de datos en memoria, que se basan en trasladar datos comprimidos a la memoria RAM del servidor, se terminen “ahogando” en la platea del bajo o pésimo rendimiento.
Suele ser uno de los errores más comunes: no considerar o hacer un ejercicio poco riguroso de los costes ocultos (TCO) que están relacionados con el volumen de datos.
También hay que tener en cuenta datos que residen en tablas que contienen muchas filas (Excel, probablemente la herramienta de análisis de datos más utilizada, tiene un límite de 1.048.576 filas) o que contienen muchas columnas. Notarás que las herramientas y métodos que utilizas para analizar 100.000 registros son muy diferentes de las que necesitas para analizar 1.000 millones.
(3) Granularidad de los datos
De todos es conocida la famosa frase (adaptada por el arquitecto alemán Mies van der Rohe) de que “el diablo está en los detalles”; aunque Gustav Flaubert, autor original de esta conocida expresión, hacía referencia al buen Dios”.
Sea como sea, los detalles hacen referencia al nivel de granularidad con el que se desea explorar los datos.
A la hora de crear un cuadro de mando o un informe, presentar datos resumidos o agregados, suele ser más fácil que ofrecer a los usuarios finales la posibilidad de profundizar hasta el último detalle; sin embargo, se trata de un compromiso que tiene como impuesto limitar la profundidad posible del análisis y el descubrimiento de datos. Crear un sistema de BI que permita desgloses granulares significa tener que procesar grandes cantidades de datos ad hoc (sin depender de consultas predefinidas, agregaciones o tablas resumen).
(4) Leguaje para realizar las consultas
Las fuentes de datos hablan lenguajes diferentes: mientras que SQL (Structured Query Language, por sus siglas en Inglés) es el principal medio para extraer datos de fuentes comunes y Bases de Datos relacionales (RDBMS), cuando se utiliza una plataforma de terceros a menudo será necesario conectarse a ella a través de su propia API y sintaxis, y comprender el modelo de datos interno y los protocolos utilizados para acceder a estos datos.
La plataforma de BI que utilizas o en el caso de que vayas a sustituirla, tiene que ser lo suficientemente flexible como para permitir este tipo de conectividad a las fuentes de datos de forma nativa, ya sea a través de conectores integrados o de APIs, o de lo contrario, te encontrarás con que tienes que repetir un proceso engorroso de exportación de los datos a una hoja de cálculo, a un almacén centralizado o a una base de datos intermedia para, después, conectarlas a tu software de inteligencia de negocios, haciendo que el proceso de análisis sea un dolor sin paliativos.
(5) Tipología de los datos
Trabajar con datos principalmente numéricos y operativos almacenados en forma tabular es una cosa, pero los datos masivos y no estructurados son otra cosa completamente distinta, al igual que un conjunto de datos con mucho texto almacenado en MongoDB, por no hablar de las grabaciones de vídeo y audio.
Los distintos tipos de datos tienen reglas diferentes, y encontrar la manera de forjar una única fuente de verdad a partir de todos ellos, es esencial para basar las decisiones empresariales en una visión integrada de todos los datos de la organización.
(6) Dispersión de los datos
En pocas palabras: se trata de datos almacenados en múltiples ubicaciones.
Por ejemplo, diferentes departamentos dentro de la organización; en las infraestructuras internas o en la nube, incluidas aplicaciones SaaS; datos externos procedentes de clientes o proveedores, etc.
Estos datos son más difíciles de recopilar (simplemente debido a la cantidad de partes interesadas que deben participar para recibirlos de manera oportuna y eficaz) y, una vez recopilados, normalmente requerirán algún tipo de limpieza o normalización antes de que los diversos conjuntos de datos se puedan cruzar y analizar, ya que cada conjunto de datos local se recopilará de acuerdo con las propias prácticas y enfoques de la aplicación de la organización pertinente.
(7) Ratios de crecimiento
Por último, y no menos importante, no solo debemos tener en cuenta el volumen de los datos actuales, sino también la velocidad a la que crecen o cambian.
Si las fuentes de datos se actualizan con frecuencia o se añaden otras nuevas, esto podría poner a prueba los recursos de hardware y software (ya que los sistemas menos avanzados tendrían que volver a analizar todo el conjunto de datos desde cero cada vez que se produjeran cambios significativos en los datos de origen), además de multiplicar los problemas antes mencionados relacionados con la estructura, el tipo, el tamaño, etc.
Entonces, ¿hacia dónde debes dirigirte?
Si te identificas con uno o varios de los puntos anteriores y crees que tus datos pueden ser complejos, no desesperes: comprenderlos es el primer paso para encontrar una solución adecuada.
Por otra parte, analizar datos complejos no tiene por qué ser excesivamente complicado en sí mismo: ¡estamos aquí para simplificarte el trabajo!
Si echas un vistazo a la matriz, podrás utilizarla para clasificar tus datos según el número de fuentes/tablas y el volumen de los mismos. Si no tienes claro como dimensionarlo, habla con nosotros y te facilitaremos todo lo necesario, en base a nuestra experiencia, para que puedas hacer un cálculo preciso.
Cuando busques una solución de BI, debes tener en cuenta en qué cuadrante se encuentran tus datos actualmente y cuál es la tendencia que consideras va a experimentar en el futuro. Una vez que hayas mapeado todos tus datos, es hora de buscar una plataforma que no solo te ayude a corto plazo, sino que sea capaz de crecer y escalar de acuerdo con las necesidades de la organización, de los usuarios finales y de los clientes.
Pero ten en cuenta algunas cosas que, a simple vista, pueden esconderse en las salas de Demos. En este breve video te lo resumimos en solo 1 minuto.
Debes buscar una plataforma que sea single-stack, es decir, que te permita hacer todo lo que necesitas, pero unificando el proceso de análisis empresarial en una única solución de software, eliminando gran parte del proceso de ETL y simplificando enormemente todo el trabajo que hay después.
La plataforma también debe incentivar, fomentar y consolidar la colaboración, facilitando que los equipos trabajen juntos en las perspectivas, compartan cuadros de mando y conocimientos en tiempo real para tomar decisiones más inteligentes y rápidas.
Puede que seamos parciales, pero Sisense simplifica la analítica empresarial reduciendo la dependencia de las escasas y especializadas habilidades de IT con las que cuentan la mayoría de las empresas. Además, lo hace empoderando a los usuarios finales y haciendo que la IA trabaje con y para ellos.
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Skullcandy obtiene información práctica tras la primera semana del despliegue de Sisense
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Parapentex Studios, July 2025