Ultimamente parece que muchos de los problemas del mundo quedan resueltos con Big Data. ¿Es una nueva moda o realmente nos encontramos con algo útil? Vamos a ponernos en contexto tomando como referencia el mundo de la empresa. 

La proliferación de datos en la Web, el uso de dispositivos inteligentes como los smartphones, los nuevos sensores del Internet de las Cosas y el crecimiento generalizado de las opciones de almacenamiento de la información digital han redefinido la forma en que las empresas se enfrentan a la explotación de los datos para tomar las mejores decisiones.

Las fuentes de datos se han multiplicado en volumen, generando una problemática nueva para su procesamiento masivo, a esto se le denomina Big Data. Este nuevo mundo formaría parte de lo que habitualmente conocíamos como inteligencia de negocio, o business intelligence, que engloba al conjunto de técnicas, métodos y tecnologías mediante las cuales las organizaciones extraen patrones e información del análisis de datos para mejorar sus procesos y tomar decisiones.

El origen de muchas de estas técnicas y herramientas está en las grandes empresas de Internet (Google, Yahoo, Facebook, ...). Estas empresas se encontraron con una necesidad de manejar un volumen enorme de datos que además crece de manera exponencial y requiere de un procesado rápido para tomar decisiones y dar respuesta a los usuarios. 

Aclarado el contexto en el que surge el Big Data y los problemas que resuelven, seguramente ahora nos planteamos las preguntas de toda solución que se precie ¿qué ejemplos reales existen que me ayuden a llevarlo a mi empresa? y ¿qué tecnologías elijo y cuanto me cuestan?.

Perfecto, intentemos dar respuesta a estas cuestiones: 

¿Qué ejemplos reales existen que me ayuden a llevarlo a mi empresa?

1. Para análisis del comportamiento y preferencias de mis clientes:
   1. la tasa de cancelación de clientes en un empresa de telefonía
   2. la demanda de productos en supermercados
   3. el riesgo de un cliente en una empresa aseguradora
   4. los canales más adecuados a usar según el tipo de votante para hacerles llegar mejor el un mensaje electoral
2. Para aumentar la eficiencia de mis procesos: 
   
   1. optimización de stocks según datos internos y externos de redes sociales o términos de búsquedas online
   2. optimización de rutas de reparto usando datos de tráfico en tiempo real
   3. detección y adquisición del talento en RRHH
   4. medición de la cultura empresarial y la implicación del personal

¿Qué tecnologías elijo y cuánto me cuestan?

En este punto es importante indicar que muchas de las herramientas de Big Data disponibles son Open Source, lo que significa, entre otras cosas, que no tienen un coste de licencias. Sin embargo, el ecosistema de soluciones disponible es muy grande y puede llegar a ser complejo de entender y de elegir: 

Para un problema dado tendrías que seleccionar qué herramientas serían las más apropiadas, aprender a usarlas y desarrollar la solución. Por este motivo, es muy importante apoyarse en empresas especializadas que les ayuden a dar con la tecnología adecuada y el desarrollo de estas soluciones. 

Si me piden hacer una selección de estas herramientas para empezar a trabajar con Big Data, una posible opción sería: 

• Bases de datos: Mongodb, Cassandra o SAP Hana
• Lenguajes de programación: R o Python
• Frameworks de aplicaciones distribuidas: Hadoop o Spark
• Sistemas integrados de BI: Pentaho o SpagoBI
• Herramientas de Data Visualization: Tableau, Qlik Sense o SAP Lumira 

¿Crees que el Big Data puede ayudarte? Me encantaría conocer tus necesidades actuales de información, esas preguntas que tienes sobre tu negocio a las que no sabes, o no puedes, darle respuesta con las herramientas que usas habitualmente.