La analítica de big data está ganando rápidamente aceptación. Las empresas se han dado cuenta de que sus grandes almacenes de datos representan una mina de oro en gran medida sin explotar que podría ayudarles a reducir costos, aumentar ingresos y ser más competitivas. Ya no solo quieren almacenar sus vastas cantidades de datos, sino que también desean convertir esos datos en conocimientos valiosos que puedan ayudar a mejorar sus empresas. Como resultado, la inversión en herramientas de analítica de big data está experimentando un crecimiento notable. Según IDC, las ventas mundiales de herramientas de big data y analítica empresarial probablemente alcanzarán los $150.8 mil millones en 2017, lo que representa un aumento del 12.4 por ciento en comparación con 2016. Y la firma de investigación de mercado no ve que esta tendencia se detenga en el corto plazo. Pronostica un crecimiento anual del 11.9 por ciento hasta 2020, cuando los ingresos superarán los $210 mil millones. Claramente, la tendencia hacia la analítica de big data está aquí para quedarse. Los profesionales de TI necesitan familiarizarse con el tema si quieren seguir siendo relevantes dentro de sus empresas.

¿Qué es la analítica de big data?

El término “big data” se refiere a los almacenes digitales de información que tienen un alto volumen, velocidad y variedad. La analítica de big data es el proceso de utilizar software para descubrir tendencias, patrones, correlaciones u otros conocimientos útiles en esos grandes almacenes de datos. La analítica de datos no es algo nuevo. Ha existido durante décadas en forma de software de inteligencia empresarial y minería de datos. Con el paso de los años, ese software ha mejorado drásticamente para poder manejar volúmenes de datos mucho más grandes, ejecutar consultas más rápidamente y realizar algoritmos más avanzados. La firma de investigación de mercado Gartner clasifica las herramientas de analítica de big data en cuatro categorías diferentes:

• Análisis descriptivo: Estas herramientas le dicen a las empresas qué sucedió. Crean informes simples y visualizaciones que muestran lo que ocurrió en un momento específico o durante un período de tiempo. Estas son las herramientas de analítica menos avanzadas.
• Análisis diagnóstico: Las herramientas de diagnóstico explican por qué sucedió algo. Más avanzadas que las herramientas de informes descriptivos, permiten a los analistas sumergirse en los datos y determinar las causas raíz de una situación determinada.
• Análisis predictivo: Entre las herramientas de analítica de big data más populares disponibles en la actualidad, las herramientas de análisis predictivo utilizan algoritmos altamente avanzados para predecir lo que podría suceder a continuación. A menudo, estas herramientas hacen uso de inteligencia artificial y tecnología de aprendizaje automático.
• Análisis prescriptivo: Un paso por encima del análisis predictivo, el análisis prescriptivo le dice a las organizaciones qué deben hacer para lograr un resultado deseado. Estas herramientas requieren capacidades de aprendizaje automático muy avanzadas, y pocas soluciones en el mercado actual ofrecen capacidades prescriptivas verdaderas.

La analítica de big data ofrece a las empresas la oportunidad de aprovechar al máximo sus datos y obtener información valiosa para tomar decisiones estratégicas. A medida que la tecnología continúa avanzando, es esencial que los profesionales de TI se familiaricen con la analítica de big data y adquieran las habilidades necesarias para aprovechar al máximo esta tendencia en crecimiento.