¿Cómo funciona el Tratamiento masivo de datos?

Conoce todo lo vinculado al manejo de grandes volúmenes de información y sus implicancias actuales.

Tratamiento Masivo de Datos. ¿Qué es y para qué sirve?

También denominado BigData, lo podemos definir como la posibilidad de gestionar y analizar grandes volúmenes de datos a un precio asequible. La información, estructurada o no estructurada,  se caracteriza por ser de gran tamaño y muy diversa. Para su correcta manipulación se aplican una serie de algoritmos de predicción y prescripción, los cuales se utilizan en diferentes aplicaciones informáticas.

A grandes rasgos, consiste en un inmenso volumen de información, con un tamaño mínimo de 50 Terabytes hasta varios Petabytes. Para poder administrar los datos se deben utilizar herramientas instaladas en ordenadores con un gran poder de cómputo. Sin embargo, el avance tecnológico permite en la actualidad realizar trabajos de BigData a un coste relativamente económico.

La aplicación de algoritmos en estos grandes volúmenes de datos permite almacenarlos, ordenarlos y darles un sentido en función de los requerimientos del usuario. Es de mucha utilidad en diversos sectores que nombraremos más adelante.

El Tratamiento Masivo de Datos incluye:

  • Grandes volúmenes de información
  • Herramientas y aplicaciones para almacenarlos
  • Software para procesarlos mediante algoritmos
  • Qué hacer con los datos luego de procesarlos

 El Tratamiento Masivo de Datos se combina con las técnicas enmarcadas en la denominada “Data Science” (Ciencia de los Datos). Las mismas permiten realizar predicciones  de comportamiento muy efectivas.

Las corporaciones están especialmente interesadas en predecir los comportamientos de la población, con el objetivo de ajustar sus estrategias de negocios a tiempo.

En consecuencia, el Tratamiento Masivo de Datos combinado con  “Data Science” permite optimizar el funcionamiento de las empresas. Les permite adelantarse a los sucesos incluso antes de que éstos ocurran, con la importancia que esto tiene en la administración de sus recursos.

Tratamiento BigData

La formación en BigData permite elaborar modelos con una cantidad prácticamente ilimitada de información. Los mismos se caracterizan por realizarse en poco tiempo y por ser sorprendentemente exactos. Es importante mencionar que estas técnicas se encuentran en constante actualización, por lo que sus prestaciones mejoran a cada momento.

 Funcionamiento del tratamiento masivo de Datos

El BigData es la información que se genera por cada operación que realizamos desde un dispositivo. Ejemplos de ello son las transacciones bancarias, navegar por la web, leer un portal de noticias y realizar llamadas entre miles de opciones. Es importante destacar que toda acción realizada desde un dispositivo genera datos, los cuales deben ser procesados.

A grandes rasgos, el Tratamiento Masivo de Datos funciona de la siguiente manera:

  • Recibe la información
  • La almacena
  • La distribuye en varios procesadores al mismo tiempo con el objetivo de acortar su tiempo de procesamiento
  • Se realiza el mencionado procesado de datos
  • Para interpretar correctamente la información, el BigData utiliza algoritmos prescriptivos y predictivos. La Ciencia de los Datos es la rama del conocimiento encargada de recopilar los mencionados algoritmos
  • Se extrae la información solicitada por el usuario. Con esto nos referimos al estudio de los patrones de comportamiento y la realización de predicciones de venta, situaciones de especial interés para las grandes corporaciones. Las opciones son de las más diversas.
  • En este momento es donde intervienen los humanos. El tratamiento masivo de datos no puede tomar las decisiones finales, siendo un objetivo que se encuentra en investigación en la denominada “industria 4.0”. En consecuencia, con el BigData puedes disponer de grandes volúmenes de datos de manera clara, con la posibilidad de analizarlos desde una perspectiva global. Será cuestión de tiempo para que las investigaciones en curso puedan elaborar algoritmos capaces de predecir y cerrar de manera autónoma el círculo de la información solicitada.

En consecuencia, el tratamiento masivo de datos es un área que se encuentra en constante evolución. Consiste en el desarrollo de modelos prescriptivos (aquellos que indican al algoritmo que pasos debe seguir). Estos modelos son elaborados por humanos, estableciendo el protocolo de acción a seguir en función de los resultados obtenidos por la aplicación de los diferentes algoritmos.

Ventajas del Tratamiento Masivo de Datos

La aparición de los mecanismos que permiten trabajar con grandes volúmenes de información, revolucionaron de una manera impensada sectores productivos muy diversos. Entre ellos podemos mencionar el político, sanitario, financiero y turístico por ejemplo. Entre las principales ventajas del Tratamiento Masivo de Datos podemos mencionar:

  • Reducción de costos: la posibilidad de aplicar algoritmos de predicción y simulación, permiten optimizar la administración de los recursos de la empresa, ya que se pueden ajustar a las necesidades de cada momento antes que estos ocurran. Un ejemplo de esta situación es el sistema sanitario, el cual podrá identificar las épocas con máxima afluencia de pacientes, administrando correctamente sus insumos y recursos humanos en épocas del año determinadas.
  • Mejora las decisiones: este punto es muy similar al anterior. Los modelos predictivos de datos dejarán en el pasado la toma de decisiones a ciegas. Los directivos de las empresas podrán saber en qué momento preciso ocurrirán las cosas. De esta manera, tienen la posibilidad de elaborar estrategias eficientes que permitirán alcanzar los objetivos utilizando la menor cantidad de recursos posibles.
  • Administración de la información en tiempo real: el Tratamiento Masivo de Datos permite procesar y enviar notificaciones a los usuarios en tiempo real. En consecuencia, las organizaciones podrán detectar cambios en el comportamiento de su público objetivo justo en el momento en que está sucediendo, tomando las decisiones necesarias antes de que sea demasiado tarde.
  • Toma de decisiones en tiempo real: vinculada con el punto anterior. Al disponer de grandes volúmenes de datos mientras se van generando, se pueden tomar decisiones globales a medida que transcurren los hechos. En base a hechos concretos se puede evaluar el funcionamiento de la estrategia adoptada, tomando decisiones en tiempo real según su rendimiento.
  • Identificación de oportunidades de negocio: el Tratamiento Masivo de Datos permite estudiar a la totalidad de la población, teniendo la posibilidad de dividirla en sectores en base a diferentes criterios. De esta manera, se podrán identificar sus patrones de comportamiento y actuar en consecuencia.

Las técnicas de BigData son de especial interés para las campañas electorales. Demostraron ser una herramienta poderosa al momento de conseguir votos.

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