Cuando hablamos de Big Data nos referimos al procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos que son demasiado complejos para ser gestionados por las tecnologías y herramientas convencionales. Estos conjuntos de datos, tanto estructurados como no estructurados, presentan desafíos en términos de captura, gestión, procesamiento y análisis.
El tamaño del Big Data no está firmemente definido, pero generalmente se refiere a conjuntos de datos que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes. La complejidad del Big Data se debe principalmente a la naturaleza no estructurada de gran parte de los datos generados por las tecnologías modernas, como los web logs, la identificación por radiofrecuencia (RFID), los sensores incorporados en dispositivos, la maquinaria, los vehículos, las búsquedas en Internet, las redes sociales, entre otros.
Para aprovechar eficazmente el Big Data, es necesario combinarlo con datos estructurados de aplicaciones comerciales más convencionales, como un sistema ERP (Enterprise Resource Planning) o un CRM (Customer Relationship Management).
¿Por qué el Big Data es tan importante?
El Big Data es importante porque proporciona respuestas a preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. Al analizar grandes cantidades de datos, las organizaciones pueden obtener ideas que les permitan tomar decisiones más inteligentes y estratégicas.
El análisis de Big Data ofrece diversas ventajas para las empresas:
- Reducción de costos: Las tecnologías de Big Data, como Hadoop y el análisis basado en la nube, permiten almacenar grandes cantidades de datos de manera más eficiente y encontrar formas más eficaces de hacer negocios.
- Toma de decisiones más rápida y mejor: Gracias a la velocidad de procesamiento y análisis de datos, las empresas pueden analizar información de manera inmediata y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.
- Desarrollo de nuevos productos y servicios: El análisis de Big Data permite a las empresas comprender las necesidades de los clientes y desarrollar productos y servicios que satisfagan esas necesidades.
Existen muchos ejemplos de uso efectivo de Big Data en diversas áreas, como la mejora de la resolución de problemas de TI, la detección y prevención de fraudes, la mejora de la interacción con los clientes a través de medios sociales y la evaluación de riesgos en los mercados financieros.
Desafíos de la calidad de datos en Big Data
El Big Data presenta desafíos en cuanto a la calidad de los datos debido a sus características especiales, conocidas como las 5 Vs: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor. Estas características dificultan la extracción de datos reales y de alta calidad de conjuntos de datos tan masivos, cambiantes y complicados.
Uno de los desafíos es la gran cantidad y variedad de fuentes y tipos de datos en Big Data. Con tantas fuentes y estructuras complejas, la integración de datos se vuelve más difícil. Las fuentes de datos pueden incluir información de internet, dispositivos móviles, internet de las cosas, datos sectoriales y datos experimentales. Además, existen diferentes tipos de datos, como datos no estructurados, semi-estructurados y estructurados.
Otro desafío es el volumen de datos en Big Data. El gran volumen dificulta el proceso de calidad de datos, ya que se requiere mucho tiempo para recolectar, limpiar, integrar y procesar la información de manera rápida.
La volatilidad de los datos en Big Data también representa un desafío. Los datos cambian rápidamente, lo que requiere un alto poder de procesamiento para mantener la validez de la información.
Además, no existen estándares de calidad de datos unificados para Big Data. Aunque se han establecido normas como ISO 9000 y ISO 8000, estas normas aún están en proceso de maduración y perfeccionamiento. La falta de estándares y la novedad de la investigación en calidad de datos de Big Data dificultan el manejo adecuado de la calidad de los datos en este contexto.
¿Cómo construir un plan de Data?
Es fundamental abordar estos desafíos de calidad de datos en Big Data, ya que la calidad de los datos es clave para obtener ventajas competitivas y evitar errores estratégicos y operacionales basados en datos erróneos.
El Data Governance es fundamental para garantizar la calidad y seguridad de los datos en Big Data. Para construir un plan de Data Governance efectivo, se deben considerar varios aspectos clave.
Un aspecto importante es el acceso y la autorización granular a los datos. Es necesario tener controles de acceso precisos que permitan un acceso seguro y autorizado a los datos. Esto se puede lograr mediante expresiones de control de acceso que utilizan agrupación y lógica booleana para controlar el acceso y la autorización de datos de manera flexible. Estos controles deben basarse en roles y permisos específicos para garantizar la seguridad de los datos.
La seguridad perimetral y la protección de datos también son elementos esenciales del Data Governance en Big Data. Es necesario establecer un perímetro de seguridad alrededor de los datos y asegurarse de que los datos estén encriptados y protegidos. Además, se debe integrar la autenticación con los sistemas y estándares existentes para garantizar una seguridad eficaz.
La encriptación y la tokenización de datos son fundamentales para proteger la información confidencial y personalmente identificable en Big Data. Es necesario encriptar y tokenizar los datos de extremo a extremo del pipeline de datos para garantizar la privacidad y seguridad de los datos.
La constante auditoría y análisis son componentes clave del Data Governance en Big Data. La auditoría permite rastrear el acceso a los datos y reconocer patrones en los mismos. Esto es especialmente importante en el contexto de Big Data e IoT, donde la forma en que vemos los datos y las tecnologías para administrarlos y analizarlos están en constante cambio. La auditoría y el análisis proporcionan visibilidad y responsabilidad en cada paso del proceso, lo que permite mantener actualizadas las estrategias de Data Governance.
Por último, es importante considerar una arquitectura de datos unificada en el plan de Data Governance en Big Data. La infraestructura debe ser escalable y segura, desde la recolección y almacenamiento de datos hasta la implementación de herramientas de BI y analítica. La integración de todos los componentes en una arquitectura global garantiza la eficacia del Data Governance y facilita la gestión y análisis de los datos en Big Data.
En resumen, construir un plan de Data Governance efectivo en Big Data requiere considerar aspectos como el acceso y la autorización granular, la seguridad perimetral y la protección de datos, la encriptación y tokenización de datos, la auditoría y análisis constantes, y una arquitectura de datos unificada. Al abordar estos aspectos, las empresas pueden garantizar la calidad y seguridad de los datos en Big Data y aprovechar al máximo su potencial.