Los dispositivos digitales e Internet generan enormes cantidades de datos que las empresas pueden utilizar para adaptar mejor sus productos y servicios al mercado y a sus clientes. Por lo tanto, los macrodatos pueden contribuir de manera decisiva al \u00e9xito de una empresa. Pero \u00bfqu\u00e9 son realmente los macrodatos? \u00bfY c\u00f3mo se puede hacer un buen uso de ellos?<\/p>\n\n\n\n
Este art\u00edculo explica de forma sencilla y comprensible qu\u00e9 son los macrodatos, de d\u00f3nde proceden y para qu\u00e9 se utilizan. Aprender\u00e1s por qu\u00e9 tantas empresas recopilan datos con diligencia y qu\u00e9 programas son necesarios para ello. Tambi\u00e9n te mostramos los retos que plantean y te ofrecemos una perspectiva del papel que desempe\u00f1ar\u00e1n los macrodatos en el futuro.<\/p>\n\n\n\n
Se trata de enormes cantidades de datos muy complejos y din\u00e1micos que no pueden almacenarse ni evaluarse con los m\u00e9todos convencionales de procesamiento de datos. Esto quiere decir que un solo ordenador no puede manejar las masas de datos, y los programas inform\u00e1ticos convencionales como Excel no pueden analizarlos. Para ello se necesitan equipamientos tecnol\u00f3gicos especiales. El t\u00e9rmino Big data<\/em> tambi\u00e9n se utiliza a menudo para hacer referencia a este tipo de tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n Para definir los macrodatos, suele utilizarse el modelo de las 3 V. El inform\u00e1tico Doug Laney describi\u00f3 las tres dimensiones esenciales de los macrodatos a principios de la d\u00e9cada de 2000:<\/p>\n\n\n\n Los conjuntos de datos comprenden a menudo varios millones de gigabytes. Tambi\u00e9n se habla de petabytes (aprox. 1 mill\u00f3n de gigabytes) o exabytes (aprox. 1.000 millones de gigabytes). En la vida cotidiana, apenas nos encontramos con cantidades tan enormes de datos. Con esta comparaci\u00f3n seguro que te queda m\u00e1s claro: un petabyte corresponde a unos 500.000 millones de p\u00e1ginas de texto. Como ya te imaginar\u00e1s, un disco duro normal no tiene la capacidad de almacenar tantos datos. Debido a que suponen una enorme cantidad de datos, los macrodatos tambi\u00e9n se denominan datos masivos.<\/p>\n\n\n\n Los conjuntos de datos se crean a gran velocidad. Y como vuelven a perder valor r\u00e1pidamente debido a su din\u00e1mica, tambi\u00e9n tienen que transmitirse y evaluarse a gran velocidad. Algunos dispositivos digitales pueden procesar flujos de datos din\u00e1micos en tiempo real o casi real.<\/p>\n\n\n\n Estos grandes conjuntos de datos que se mueven con rapidez contienen diferentes tipos de datos. Existen formatos estructurados, como las tablas ordinarias, y formatos semiestructurados y no estructurados, como fotos, v\u00eddeos o correos electr\u00f3nicos. La diversidad de tipos de datos requiere sistemas especiales que permitan almacenarlos y analizarlos conjuntamente.<\/p>\n\n\n\n A lo largo de los a\u00f1os, se han ido a\u00f1adiendo muchos otros t\u00e9rminos con V al modelo de las 3 V, como, por ejemplo, la Veracidad (calidad o autenticidad de los datos) o el Valor (valor a\u00f1adido de los datos). No obstante, seg\u00fan las distintas definiciones, las principales caracter\u00edsticas de los Big data<\/em> son siempre el volumen, la velocidad y la variedad.<\/p>\n\n\n\n El volumen mundial de datos digitales no deja de crecer. Cada a\u00f1o se generan enormes cantidades de datos nuevos y en dimensiones cada vez m\u00e1s extremas: m\u00e1s r\u00e1pidos, m\u00e1s complejos y en mayor volumen. Esto no es de extra\u00f1ar en vista del avance de la digitalizaci\u00f3n. Un sinf\u00edn de dispositivos digitales, sistemas inteligentes y aplicaciones inundan el mercado. Miles de millones de personas utilizan Internet y diversos medios digitales. Cada vez m\u00e1s empresas y administraciones pasan por procesos de transformaci\u00f3n digital. Y la infraestructura digital se ampl\u00eda constantemente mediante tecnolog\u00edas innovadoras. Esto da lugar a numerosas fuentes de datos, por ejemplo:<\/p>\n\n\n\n El Internet de las cosas o IoT es una gigantesca red de tecnolog\u00edas y sistemas de software que se conectan entre s\u00ed a trav\u00e9s de Internet y que intercambian datos.<\/p>\n\n\n\n En este mundo digitalizado en el que vivimos, se puede decir que los datos est\u00e1n pr\u00e1cticamente disponibles en cualquier momento y lugar. Algo que las empresas y los investigadores no han pasado por alto, sino m\u00e1s bien todo lo contrario. Las diferentes industrias, los departamentos y sectores sociales pueden obtener nuevas perspectivas gracias a los macrodatos. He aqu\u00ed algunos ejemplos:<\/p>\n\n\n\n Un \u00abcombustible\u00bb importante para la conducci\u00f3n automatizada y aut\u00f3noma son los datos, y no pocos. Cuanto m\u00e1s aut\u00f3nomo sea un veh\u00edculo para entrar en circulaci\u00f3n, mejores deben ser los algoritmos de los sistemas de IA integrados. El marco de referencia son los datos de kil\u00f3metros de conducci\u00f3n en simulaciones, en lugares de prueba y, por \u00faltimo, tambi\u00e9n en el tr\u00e1fico rodado real. De este modo, la inteligencia artificial puede poner a prueba una gran variedad de escenarios en el tr\u00e1fico rodado. Esta escuela de conducci\u00f3n del autom\u00f3vil basada en datos garantiza un alto nivel de seguridad para los ocupantes del veh\u00edculo.<\/p>\n\n\n\n Los datos de los clientes enriquecen al sector del marketing<\/em>. Piensa, por ejemplo, en tu marca favorita. \u00bfQu\u00e9 informaci\u00f3n le est\u00e1s dando a la empresa sobre ti? Tal vez compres en su tienda en l\u00ednea. O sigas a la marca en las redes sociales e interact\u00faes con sus publicaciones. Puede que incluso rellenes encuestas de clientes, escribas rese\u00f1as o tengas una tarjeta de fidelidad. Todas estas acciones generan datos: datos sobre tu perfil de compra, tu uso de los medios de comunicaci\u00f3n, tus preferencias, tu fidelidad a las marcas, etc. La empresa puede utilizar estos datos para conocerte mejor como cliente y enviarte informaci\u00f3n personalizada a trav\u00e9s de los canales que utiliza con m\u00e1s frecuencia.<\/p>\n\n\n\n En medicina y sanidad se generan grandes cantidades de datos de pacientes y de la poblaci\u00f3n en general, por ejemplo, a trav\u00e9s de las compa\u00f1\u00edas de seguros m\u00e9dicos, las aplicaciones sanitarias o las consultas de b\u00fasqueda sobre s\u00edntomas. Utilizados con sensatez, estos datos pueden ayudar, por ejemplo, a mejorar la atenci\u00f3n individual de los pacientes o a dise\u00f1ar servicios preventivos eficaces.<\/p>\n\n\n\n \u00abLos datos son el nuevo petr\u00f3leo\u00bb: este dicho resume bastante bien la tendencia del Big data<\/em>, porque los datos se consideran la materia prima del futuro. La transformaci\u00f3n digital est\u00e1 poniendo patas arriba el mundo empresarial y laboral y los datos digitales se est\u00e1n convirtiendo en un recurso central. Las grandes corporaciones tecnol\u00f3gicas basan su \u00e9xito en enormes conjuntos de datos y cada vez son m\u00e1s las peque\u00f1as y medianas empresas que tambi\u00e9n quieren explotar el potencial de los macrodatos.<\/p>\n\n\n\n Pero no se trata de recopilar tantos datos como sea posible, sino de utilizar eficazmente los datos existentes. Al procesarlos y evaluarlos, se pueden identificar tendencias, patrones y correlaciones. Esto proporciona valiosos conocimientos sobre los procesos, los productos, los mercados y las personas. Sobre esta base, las empresas pueden:<\/p>\n\n\n\n Pero no solo las empresas pueden beneficiarse de los macrodatos. Los datos tambi\u00e9n pueden conducir a un mayor conocimiento y progreso en \u00e1mbitos p\u00fablicos como la medicina, la educaci\u00f3n o la administraci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Los macrodatos no se traducen autom\u00e1ticamente en conocimiento y progreso. Primero, es necesario almacenar, gestionar y, sobre todo, evaluar los datos con eficacia. Esto requiere tecnolog\u00edas y herramientas especiales. Las soluciones adecuadas para el uso de macrodatos funcionan seg\u00fan los siguientes principios:<\/p>\n\n\n\n Los datos no se almacenan y procesan en un \u00fanico dispositivo, sino que se distribuyen a trav\u00e9s de varios dispositivos conectados en red. Pueden ser ordenadores o servidores en un centro de datos. Una soluci\u00f3n remota, por otra parte, es la computaci\u00f3n en la nube. En ella, los datos se almacenan en l\u00ednea y se puede acceder a ellos en cualquier momento y desde cualquier lugar con una conexi\u00f3n a Internet.<\/p>\n\n\n\n Con vol\u00famenes de datos en el rango de los peta y los exabytes, se tardar\u00eda mucho tiempo en procesar los datos uno por uno. Para acelerar la evaluaci\u00f3n, tanto los datos como los pasos parciales del an\u00e1lisis de datos se distribuyen en varios ordenadores. De este modo, los datos pueden procesarse simult\u00e1neamente o en paralelo. Posteriormente, se fusionan los resultados parciales. Esto resulta mucho m\u00e1s r\u00e1pido que un enfoque secuencial.<\/p>\n\n\n\n Dado que los flujos de datos son muy din\u00e1micos, las capacidades de la infraestructura de macrodatos deben ajustarse constantemente. Esta es la \u00fanica manera de interceptar eficazmente los picos o ca\u00eddas en el flujo de datos. Y un sistema altamente escalable puede hacer precisamente eso: si es necesario, se a\u00f1aden nuevos recursos inform\u00e1ticos para aumentar su tama\u00f1o y rendimiento. Los sistemas de almacenamiento altamente escalables para el uso de macrodatos incluyen los lagos de datos o las bases de datos NoSQL, tambi\u00e9n llamadas bases de datos no relacionales.<\/p>\n\n\n\n Las distribuciones de frecuencias y las correlaciones no bastan para evaluar los macrodatos. Se requieren m\u00e9todos anal\u00edticos m\u00e1s complejos, como la miner\u00eda de datos o la inteligencia artificial. Pueden utilizarse en el \u00e1mbito de la inteligencia empresarial, donde se analizan sistem\u00e1ticamente los datos de la empresa. Los m\u00e9todos anal\u00edticos avanzados requieren, como su nombre indica, conocimientos avanzados. Los cient\u00edficos de datos traen consigo estos conocimientos. Su tarea consiste en convertir los macrodatos en datos inteligentes y preparar la informaci\u00f3n obtenida de forma comprensible, por ejemplo, mediante visualizaciones.<\/p>\n\n\n\n Para hacer frente a la creciente avalancha de datos, cada vez se demandan m\u00e1s soluciones automatizadas. Ya incluso hoy en d\u00eda, no es posible gestionar y evaluar manualmente enormes cantidades de datos, y el volumen global de datos crece exponencialmente cada a\u00f1o. Las tecnolog\u00edas que prometen reducir al m\u00e1ximo el factor humano en el an\u00e1lisis de datos son la inteligencia artificial, el aprendizaje autom\u00e1tico y las redes neuronales.<\/p>\n\n\n\n Cualquiera que trabaje con macrodatos debe estar siempre a la vanguardia de la tecnolog\u00eda. La infraestructura t\u00e9cnica se desarrolla constantemente y los m\u00e9todos de procesamiento de datos cambian. Por ejemplo, hace tan solo unos a\u00f1os, el marco Apache Hadoop era el ecosistema com\u00fan de macrodatos para almacenar y procesar grandes cantidades de datos. Pero, a d\u00eda de hoy, existen ya Apache Spark y Apache Flink, que permiten un procesamiento de datos m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n\n\n\n Otro reto que plantean los macrodatos es la calidad de los datos. Muchos conjuntos de datos tienen duplicados, lagunas o errores debido a su complejidad y a los r\u00e1pidos cambios que experimentan. Antes de poder evaluar correctamente los datos, a menudo hay que limpiarlos, procesarlos y comprobarlos en un proceso que lleva mucho tiempo.<\/p>\n\n\n\n Un punto de cr\u00edtica frecuente en el debate sobre los macrodatos es la protecci\u00f3n de datos. Las empresas recopilan mucha informaci\u00f3n sobre sus clientes, y parte de ella, es de car\u00e1cter privado. Los usuarios de servicios en l\u00ednea, aplicaciones o dispositivos inteligentes a menudo desconocen qu\u00e9 datos se est\u00e1n utilizando, por qui\u00e9n y con qu\u00e9 fin. Hacer un seguimiento de los propios datos es un gran reto para todos ante la creciente avalancha diaria de informaci\u00f3n a trav\u00e9s de los medios digitales e Internet.<\/p>\n\n\n\n Los datos seguir\u00e1n siendo un activo valioso en esta sociedad marcada por la informaci\u00f3n y el conocimiento. La cantidad de datos generados aumenta r\u00e1pidamente cada a\u00f1o y el mercado de las tecnolog\u00edas de macrodatos e IA no deja de crecer. Actualmente, est\u00e1n de moda las aplicaciones y soluciones de aprendizaje autom\u00e1tico que pueden procesar datos en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n Debido a su alto potencial para generar conocimiento y automatizar procesos, los datos y la anal\u00edtica de macrodatos act\u00faan como impulsores clave de la Industria 4.0. Temas como la protecci\u00f3n de datos y la seguridad de la informaci\u00f3n siguen siendo prioritarios. Fen\u00f3menos como los deepfake <\/em>o la discriminaci\u00f3n por parte de la IA tambi\u00e9n se discuten cada vez m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n Por lo tanto, los macrodatos y la Inteligencia Artificial no solo deber\u00edan ser de inter\u00e9s para los expertos en datos y los desarrolladores de IA. Nuestro curso \u00abBig data: entender c\u00f3mo funciona el mundo de los datos\u00bb le proporcionar\u00e1 una comprensi\u00f3n b\u00e1sica m\u00e1s profunda.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Los dispositivos digitales e Internet generan enormes cantidades de datos que las empresas pueden utilizar para adaptar mejor sus productos y servicios al mercado y a sus clientes. 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Volumen<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Velocidad<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Variedad<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Fuentes de mac<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
rodatos: \u00bfde d\u00f3nde proceden los datos?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Ejemplos para el uso de los macrodatos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Ejemplo 1: la industria del autom\u00f3vil<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Ejemplo 2: marketing<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Ejemplo 3: sanidad<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\u00bfPor qu\u00e9 son importantes los macrodatos?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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C\u00f3mo funcionan las tecnolog\u00edas de macrodatos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Distribuci\u00f3n en varios sistemas<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Procesamiento paralelo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Gran escalabilidad<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
An\u00e1lisis avanzados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Automatizaci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Los retos que plantean los macrodatos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
El futuro que nos deparan los macrodatos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n