¿Big data: qué es, para qué sirve y por qué es tan importante?

Dos palabras que cada vez se usan con más frecuencia. Sin embargo, aunque la mayoría de nosotros intuimos de qué se trata, pocos estamos conscientes de su verdadero alcance. Descubre por qué muchos están llamando a la data “el nuevo petróleo” y cómo Location World está aprovechando su poder para potenciar la industria del transporte en América Latina.

¿Qué es la “big data”?

“Big data” es un término anglosajón que, si se tradujera de manera literal al español, se entendería como “grandes datos”. En efecto estas dos palabras se utilizan para describir un gran volumen de datos que surgen a partir del uso de distintos dispositivos e interacciones y que se generan todos los días de manera continua.

Sin embargo, aunque su nombre podría darnos la impresión contraria, en la big data lo más importante no es la cantidad de datos generados. También es relevante la complejidad de esos datos y la identificación de ciertos patrones dentro de los mismos. Estos patrones nos permiten realizar análisis comparativos y hasta predictivos, aplicables a diversos tipos de necesidades sociales, culturales y económicas.

Una característica importante de la big data es que es tan vasta, compleja y de tan rápida generación (solo imagina toda la información que generan los dispositivos de una empresa grande todos los días y ni hablar de una ciudad entera o de todo un país) que ya resulta imposible procesarla (y además procesarla rápidamente) usando métodos tradicionales, como las clásicas “bases de datos” o las ya antiguas herramientas estadísticas.

¿Cuándo podemos hablar de big data?

Aunque, como dijimos más arriba, en la big data no importa solo su tamaño, este sí es uno de los factores principales para determinar si un conjunto de datos puede llamarse o no big data. Los especialistas de datos actualmente se refieren como big dat a conjuntos de datos que van desde los 30-50 Terabytes a varios Petabytes. Esto, por supuesto, siempre y cuando el tipo de información generada posea cierto nivel de complejidad, utilidad y relevancia para una industria o sector específico.

¿De dónde sale la big data?

Vehículos, teléfonos inteligentes, computadoras, weblogs, GPS, sensores, chips, cámaras inteligentes, maquinaria, búsquedas en Internet, redes sociales, registros de centros de llamadas y otros dispositivos e interacciones digitales son capaces de generar datos todos los días. Se van creando, así, abrumadoras redes de información que, si se pueden analizar con agilidad y claridad, pueden llegar a tener muchísima utilidad.

Actualmente, son varios los expertos que se refieren a la data en general como el “nuevo petróleo” porque nos permite conocer a los usuarios y sus preferencias de una manera mucho más específica y certera de lo que se había logrado hasta ahora. La sociedad actual está produciendo más información en dos días que en siglos de historia. Según la consultora Gartner, en 2020 hubo más de 25.000 millones de dispositivos conectados a internet. Todos ellos han estado creando datos todos los días, 24 horas al día.

Big data y analítica avanzada

La gran cantidad de datos que se generan día a día requiere, entonces, de nuevas técnicas de gestión y análisis, capaces de navegar por las 3 “V” de la big data: velocidad, variedad y volumen. Pero cuando las bases de datos y las herramienta estadísticas ya no son suficientes, ¿cómo analizar tal cantidad de información?Es aquí donde entra en juego lo que se conoce como “analítica avanzada”, que podría describirse como un conjunto de herramientas y técnicas digitales, diseñadas para realizar análisis de datos complejos y de gran volumen en un período corto de tiempo, con un alto nivel de precisión, un bajo margen de error y de manera clara y asombrosamente específica.¿Pero y por qué necesitamos analizar todos estos datos, tan rápida y tan precisamente? Como mencionamos anteriormente, todos los datos que generamos día a día a través de los múltiples dispositivos de usamos generan una especie de huella de uso, patrones que hablan de nuestras preferencias, elecciones y estilo de vida y que las empresas, organizaciones y, en algunos casos, incluso gobiernos, pueden usar a su favor para perfeccionar sus experiencias de usuario o crear tendencias.

Está demostrado que cuánto más sepa una compañía sobre sus clientes, más competitiva es. Es por esto que cuando hablamos de “analítica avanzada” en Location World, a menudo repetimos “o evolucionas, o desapareces”.

El caso de Amazon es uno de los ejemplos más claros de cómo una corporación utiliza la big data para explotar al máximo el conocimiento de sus usuarios y llevar su experiencia de compra a otro nivel, lo que la ha convertido en un monstruo empresarial, tremendamente poderoso en el mundo entero.

Big data y el manejo inteligente de vehículos

Como ya vimos, aprender a reconocer, procesar e interpretar la big data puede traerle grandes ventajas a una empresa. Y este hecho se replica en distintos tipos de industria.

Así, la big data resulta especialmente útil cuando la aplicamos al manejo inteligente de vehículos, hoy conocido como car data. Como lo describe el portal de tendencias automotrices Hacker Car, según DE-CIX, principal operador mundial de puntos de intercambio de Internet, el auto conectado está entre las cuatro tendencias que están marcando el futuro de la industria del tráfico este año. Además, en lo que respecta al sector de flotas, se calcula que actualmente existen ya alrededor de 37,9 millones de camiones conectados en el mundo, vs los 17,1 millones que existían hasta el 2015.

Mientras más vehículos conectados existan en el mercado, mayor acceso a sus datos tendrán las empresas que trabajan con ellos, creando experiencias de usuario más satisfactorias, en el caso de los vehículos personales y forjando gestiones más eficiente de manejo de flotas.

Gracias a la variedad de datos disponibles en la actualidad se pueden, por ejemplo, la industria automotriz puede dejar en segundo plano el volumen de fabricación de autos y convertirse en proveedores de servicios para sus clientes.

Para las empresas que trabajan en el sector del transporte y la logística, en cambio, empezar a procesar la big data a través de la analítica avanzada significa que ahora es posible conocer el nivel exacto de consumo de combustible de cada uno de los vehículos de una flota; en cuántos excesos de velocidad incurrieron durante la semana, si cumplieron cabalmente con sus entregas y mucho más.

Desde hace algunos años, Location World ha estado incorporando herramientas avanzadas al procesamiento de datos, como la analítica avanzada y la inteligencia artificial, contribuyendo a la transformación del panorama de la industria del transporte en Latinoamérica. Es un gran momento para nuestro sector y esto apenas empieza.