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Big Data y Smart Data<\/strong> son las dos caras de la misma moneda en el campo de la ingenier\u00eda de datos. La mayor\u00eda de las empresas hoy en d\u00eda utilizan la inteligencia de datos para impulsar el crecimiento de su negocio, adelantarse a las tendencias emergentes y mejorar su competitividad en el mercado.<\/p>\n El panorama ha cambiado radicalmente en la \u00faltima d\u00e9cada y la tendencia ahora es hacia un modelo 4.0 empresarial. En esta nueva era, el acceso a grandes cantidades de datos (Big Data) es cada vez m\u00e1s amplio y procede de cada vez m\u00e1s fuentes. Sin duda, una consecuencia del crecimiento exponencial de las tecnolog\u00edas y el IoT.<\/p>\n Debido a su gran volumen, la diversidad de fuentes y la velocidad a la que se generan, las empresas se enfrentan a un gran desaf\u00edo: c\u00f3mo gestionar estos millones de datos<\/strong> y ponerlos al servicio de la toma de decisiones en la empresa de forma efectiva. Bueno, la respuesta est\u00e1 en el Smart Data.<\/p>\n La ciencia de datos no es ninguna moda pasajera. Es el billete hacia el \u00e9xito empresarial y como tal, Big Data y Smart Data no pueden entenderse como dos conceptos separados. Tambi\u00e9n es habitual confundirlos, pero aunque siempre est\u00e1n relacionados, tienen sus diferencias. De hecho, el Smart Data surge del Big Data y supone el verdadero valor a\u00f1adido de los datos.<\/p>\n Las empresas hoy tienen acceso a un flujo constante de datos que extraen de diversas fuentes a una velocidad vertiginosa. Toda es masa de datos, que puede ser estructurada o no, es el Big Data. <\/strong>Su principal caracter\u00edstica es que son datos en brutos a los que no se les ha concedido a\u00fan una adecuada interpretaci\u00f3n<\/strong>, pero que son la materia prima del Intelligence Business.<\/p>\n En cuanto a sus caracter\u00edsticas, los expertos hablan de las \u00ab5 Vs del Big data\u00bb<\/strong> <\/em>que son:<\/p>\n Los datos por s\u00ed mismos no aportan valor ni mejoran la competitividad de una empresa. Para que esto ocurra hay que extraer su aut\u00e9ntico valor. As\u00ed es como se habla de datos inteligentes o Smart Data, que no es m\u00e1s que la transformaci\u00f3n de los datos en informaci\u00f3n precisa, representativa y oportuna para la toma de decisiones.<\/strong><\/p>\n Por tanto, se consideran datos inteligentes a aquellas partes del Big Data identificadas como relevantes para el an\u00e1lisis, as\u00ed como el conjunto de datos resultantes y las conclusiones extra\u00eddas del mismo.<\/p>\n No refinar los datos obtenidos con el Big data es un error y entra\u00f1a sus peligros. El principal es llegar a manejar un gran porcentaje de datos que realmente no tienen relevancia para la empresa, que entorpecen, desv\u00edan del objetivo y terminan eliminando la efectividad de su estrategia global.<\/p>\n Contar con informaci\u00f3n es esencial para la toma de decisiones estrat\u00e9gicas adecuadas, pero su correcta gesti\u00f3n es tanto o m\u00e1s importante que el hecho de contar con ella. El meollo de la cuesti\u00f3n para que los datos obtengan una aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica es lograr un equilibrio entre la cantidad y la calidad.<\/strong><\/p>\n Los datos permiten a las empresas encontrar su ventaja competitiva y crecer. Por ello, para los negocios es necesario invertir recursos en el desarrollo un modelo de inteligencia empresarial<\/a> y en la recopilaci\u00f3n de datos del mercado, la competencia y los clientes. Pero, sobre todo, es imprescindible aprender a utilizarlos de forma eficiente.<\/p>\n Cualquier empresa que desee incrementar su competitividad necesita implementar la tecnolog\u00eda a sus procesos y transformar esa masa ingente de datos en bruto en informaci\u00f3n contrastada y \u00fatil<\/strong>. Es decir, en datos inteligentes.<\/p>\n De forma general, al hablar de Big Data y Smart Data se pueden considerar 4 pasos<\/strong> diferenciados a la hora de capturar y transformar los datos:<\/p>\n Identificar y construir datos inteligentes a partir del Big Data supone darle orden al caos. De esta manera, toda organizaci\u00f3n que comience su andadura por la anal\u00edtica de datos suele avanzar a trav\u00e9s de tres fases diferenciadas.<\/p>\n Un primer proceso de recopilaci\u00f3n de datos se realiza en un nivel b\u00e1sico. Es decir, no resulta un an\u00e1lisis sofisticado, sino que se extraen datos de forma rutinaria de diversas fuentes<\/strong>. Por ejemplo, para hacer un seguimiento de los patrones de consumo y los comportamientos de los clientes<\/a>, se pueden extraer datos del punto de venta, de los canales digitales u otros m\u00e9todos m\u00e1s directos como las encuestas.<\/p>\n Pero si hay canales decididamente importantes son las redes sociales y los sistemas de seguimiento de los dispositivos m\u00f3viles. A medida que aumentan los dispositivos conectados, tambi\u00e9n lo hace el volumen de datos disponibles para las empresas.<\/p>\n El an\u00e1lisis avanzado de los datos tambi\u00e9n recibe el nombre de an\u00e1lisis predictivo<\/a>, puesto que en este nivel, para las empresas es posible dilucidar futuros posibles, detectar tendencias antes de que tomen fuerza y optimizar sus decisiones para lograr sus objetivos.<\/strong><\/p>\n Sin embargo, una estrategia de an\u00e1lisis de datos avanzados requiere de construir un buen sistema basado en la optimizaci\u00f3n de hardware y el software que permitan que el an\u00e1lisis sea siempre escalable.<\/p>\n Una herramienta b\u00e1sica para el Big Data y Smart data es la Inteligencia Artificial. Gracias a esta tecnolog\u00eda se ha desarrollado lo que se conoce como \u00abInteligencia empresarial cognitiva\u00bb<\/em>, que supone el siguiente paso evolutivo en el procesamiento de datos.<\/strong><\/p>\n La informaci\u00f3n extra\u00edda de los an\u00e1lisis avanzados es luego procesada por la I.A y, gracias al Machine Learning y a la automatizaci\u00f3n, es posible obtener nuevos datos inteligentes. Es decir, todas estas herramientas est\u00e1n basadas en algoritmos capaces de encontrar patrones e informaci\u00f3n oculta en los datos de forma aut\u00f3noma.<\/strong><\/p>\n Empresas e industrias de todos los sectores est\u00e1n experimentando hoy la disrupci\u00f3n que supone la Inteligencia Artificial<\/a> en el proceso de toma de decisiones. Entre sus ventajas se encuentra la posibilidad de tomar decisiones de forma m\u00e1s r\u00e1pida, incluso, con datos obtenidos en tiempo real, lo que supone encontrar una ventaja competitiva para cualquier negocio.<\/p>\nBig Data: la explosi\u00f3n de datos<\/h2>\n
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Smart Data: extrayendo el valor del Big Data<\/h2>\n
Big Data y Smart Data: de los datos en bruto a la inteligencia empresarial<\/h2>\n
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Las 3 fases de an\u00e1lisis para la obtenci\u00f3n de datos inteligentes<\/h2>\n
1.- An\u00e1lisis b\u00e1sico de datos<\/h3>\n
2.- An\u00e1lisis avanzado de datos<\/h3>\n
3.- An\u00e1lisis cognitivo<\/h3>\n