4. Big Data y Analítica Avanzada

4.1. Definición

El término Big Data hace referencia al tratamiento y análisis de grandes volúmenes de datos que no pueden gestionarse con herramientas tradicionales. No se trata solo de la cantidad de datos, sino también de su velocidad, variedad y veracidad, conocidas como las 4V del Big Data.

• Volumen: cantidad masiva de datos generados cada segundo (redes sociales, sensores, transacciones).
• Velocidad: necesidad de procesarlos en tiempo real.
• Variedad: datos estructurados (bases de datos) y no estructurados (imágenes, vídeos, audios). Veracidad: calidad y fiabilidad de los datos para la toma de decisiones.

La analítica avanzada utiliza técnicas de estadística, inteligencia artificial y visualización de datos para convertir esa información en conocimiento útil.

4.2. Fuentes de datos

• Redes sociales: millones de interacciones y publicaciones diarias.
• Sensores IoT: información en tiempo real de máquinas y entornos.
• Comercio electrónico: datos de compras, búsquedas y preferencias de los clientes.
• Administraciones públicas: registros sanitarios, educativos y económicos.

4.3. Aplicaciones en distintos sectores

• Empresas:
  • Análisis de hábitos de consumo para personalizar ofertas.
  • Optimización de cadenas de suministro.
  • Ejemplo: Zara analiza datos de ventas en tiempo real para decidir qué prendas producir en mayor cantidad.
• Sanidad:
  • Identificación de patrones en historiales médicos.
  • Predicción de epidemias mediante el análisis de datos globales.
  • Ejemplo: durante la pandemia de COVID-19, el Big Data ayudó a monitorizar la propagación del virus.
• Educación:
  • Plataformas digitales que analizan el progreso del alumnado y adaptan los contenidos a su ritmo.
• Ciudades inteligentes:
  • Análisis de datos de tráfico, transporte público y consumo energético para mejorar la movilidad y sostenibilidad.

4.4. Beneficios del Big Data

• Mejora en la toma de decisiones basadas en evidencia y no en intuición.
• Reducción de costes al optimizar procesos y recursos.
• Personalización de servicios adaptados a las necesidades del cliente.
• Detección temprana de riesgos y oportunidades de negocio.

4.5. Riesgos y limitaciones

• Privacidad: recopilación masiva de datos personales.
• Seguridad: riesgo de filtración de información sensible.
• Sesgos: datos mal seleccionados pueden generar conclusiones erróneas.
• Sobrecarga informativa: exceso de datos sin un análisis adecuado.

4.6. En la práctica – Caso real

Amazon y el uso de Big Data

• Analiza cada clic, compra y búsqueda de sus clientes.
• Predice qué productos tendrán más demanda en cada región.
• Optimiza el almacenamiento en sus centros logísticos.
• Resultado: reducción de costes, entregas más rápidas y recomendaciones personalizadas para cada cliente.