Históricamente, los usos de Big Data se enfocaron en Data Scientists ejecutando algoritmos muy complejos en clusters de computación masivamente paralelos para resolver grandes desafíos en la educación, el gobierno y el sector privado.
Si bien la necesidad de que los Científicos de Datos resuelvan estos problemas complejos todavía existe, hay cada vez más necesidad de que los usuarios finales puedan aprovechar el poder del análisis de Big Data para una variedad de negocios.
A diferencia del modelo algorítmico que busca encontrar la aguja en el pajar minando a través de todos los datos disponibles, es más probable que los usuarios empresariales hagan preguntas ad hoc centradas en varios datos. Ellos quieren obtener conocimientos que conducen a decisiones de negocios viables, tales como:
- ¿Cómo fueron las ventas de productos desde que realizamos la última promoción?
- ¿Qué tan eficaz es nuestro equipo de ventas realizando venta cruzada de nuestros productos?
- ¿Qué productos NO se venden bien? ¿Esto varía según la región o el equipo de ventas?
- ¿Hay una falta de redundancia en alguna parte de nuestra cadena de
suministro? ¿Qué sucede si un desastre natural desconecta a nuestros
proveedores primarios? - ¿El historial de transacciones indica un patrón de satisfacción del cliente?
Este tipo de preguntas han sido planteadas por los usuarios de negocios mucho antes de la llegada de Big Data, pero tales preguntas no fueron contestadas con un mayor grado de certidumbre o granularidad puesto que los conjuntos de datos clave no existían o eran poco prácticos para acceder. Los usuarios empresariales no pudieron combinar su intuición con mejores datos para llegar a decisiones más óptimas.
En los últimos años, sin embargo, se ha desarrollado cada vez más la tecnología para expandir la disponibilidad de fuentes de datos grandes para usuarios empresariales.
Una de ellas es Qlik, que proporciona tanto los análisis rápidos y flexibles en la interfaz como la capacidad de integrar datos desde múltiples fuentes (por ejemplo, repositorios Hadoop, almacenes de datos, bases de hojas de cálculo) en una única capa de análisis interactivo.
Big Data en 2023
En 2023, es probable que Big Data continúe siendo una herramienta valiosa para los usuarios empresariales y científicos de datos. Algunos de los principales usos de Big Data en 2023 podrían incluir el análisis de grandes conjuntos de datos para identificar patrones y tendencias, la personalización de la experiencia del cliente, la mejora del rendimiento de las operaciones y la toma de decisiones más informadas.
Además, es probable que la tecnología de Big Data continúe mejorando y expandiéndose, lo que permitirá a los usuarios acceder y analizar grandes conjuntos de datos de manera más fácil y rápida. Por ejemplo, plataformas como Qlik seguirán siendo populares debido a su capacidad de integrar datos de múltiples fuentes y proporcionar análisis rápidos y flexibles a los usuarios empresariales.
