El ciclo de vida del Big Data en las empresas: Cuándo, en qué y cómo se usan

El Big Data & Analytics, a pesar de su crecimiento exponencial, no solo está destinado a grandes corporaciones tecnológicas, sino que está al alcance de todo tipo de organizaciones, desde pequeñas empresas hasta conglomerados multinacionales. En la actualidad, cualquier negocio, independientemente de su tamaño, puede beneficiarse de herramientas y metodologías que permiten analizar datos en tiempo real, predecir tendencias de consumo, personalizar la experiencia del cliente y optimizar procesos operativos.

En este artículo, exploramos cómo las empresas pueden aprovechar el ciclo completo de Big Data para obtener insights valiosos, las herramientas y estrategias necesarias para implementarlo, y cómo esta tecnología puede transformar la forma en que las organizaciones operan y toman decisiones.

El valor de los datos en la función empresarial

A medida que las organizaciones recogen y gestionan información de diversas fuentes, los datos se convierten en un recurso estratégico que puede ser utilizado para generar ventajas competitivas, mejorar la eficiencia operativa y, en última instancia, aumentar la rentabilidad. Sin embargo, no todo dato tiene el mismo valor: la clave está en saber cómo extraer insights valiosos de los datos disponibles y aplicarlos de manera efectiva en la toma de decisiones empresariales.

La diferencia entre datos e información

Para comprender completamente el valor de los datos en la función empresarial, es fundamental distinguir entre los términos “datos” e “información”. Aunque a menudo se utilizan de manera intercambiable, tienen significados diferentes en el contexto empresarial.

• Datos: Son hechos brutos y sin procesar que no han sido interpretados ni contextualizados. Pueden ser números, fechas, registros o cualquier otra forma de observación que por sí misma no tiene un significado claro. Por ejemplo, los datos de ventas de una tienda pueden ser simplemente una lista de cantidades y fechas de compra.
  
• Información: Cuando los datos se procesan, organizan y analizan de manera que se contextualizan y adquieren un significado, se convierten en información. Es útil porque proporciona un contexto que permite a los gerentes y líderes empresariales tomar decisiones fundamentadas. Siguiendo el ejemplo anterior, la información sería la interpretación de esos datos: identificar tendencias, patrones de consumo, preferencias de clientes y otras variables que ayuden a tomar decisiones estratégicas.

Tal como señala Jimena del Campo, especialista en Big Data & Analytics del Grupo Educativo ADEN, en su libro “Transformando datos en información”, la clave para el éxito empresarial es estructurar y analizar los datos de manera eficiente.

De esta forma, los datos pasan de ser una mera recopilación de números a convertirse en el motor que impulsa el crecimiento, la innovación y la ventaja competitiva.

Big data y su aplicabilidad en los negocios

El concepto de Big Data ha evolucionado de ser una simple tendencia tecnológica a convertirse en un pilar esencial para la toma de decisiones en los negocios. 

Imaginemos una tienda de ropa con varias franquicias distribuidas en distintas ciudades. Al integrar Big Data, la empresa puede analizar patrones de compra, comportamientos de los consumidores, y otras variables como la ubicación geográfica y las preferencias estacionales. Con esta información, puede personalizar ofertas, ajustar precios dinámicamente y optimizar el inventario para que los productos más demandados estén siempre disponibles.

Por ejemplo, durante una temporada de rebajas, los datos históricos pueden ayudar a prever qué productos tendrán más demanda y en qué lugares, permitiendo a la tienda asignar inventarios de manera más precisa. 

El sector salud es otro ámbito donde Big Data está demostrando un enorme potencial. Al analizar datos de pacientes, los hospitales y clínicas pueden mejorar el diagnóstico y tratamiento de enfermedades, prediciendo problemas de salud antes de que se presenten. Por ejemplo, mediante el análisis de registros médicos electrónicos, se pueden identificar patrones de enfermedades recurrentes, y con la integración de datos de dispositivos wearables, se puede hacer un seguimiento constante del estado de salud de los pacientes.

Las empresas de manufactura pueden aprovechar Big Data para optimizar sus procesos de producción. Con sensores IoT (Internet de las Cosas) que recogen datos en tiempo real, las fábricas pueden monitorear el rendimiento de sus equipos, prever posibles fallos antes de que ocurran y mejorar la eficiencia operativa. En logística, la analítica avanzada permite predecir la demanda de productos y optimizar las rutas de distribución, reduciendo costos y mejorando los tiempos de entrega.

Si quieres saber más sobre la aplicabilidad real de los datos inteligentes, lee nuestra nota sobre estrategias de Big Data para la toma de decisiones en 2025.

El proceso en sí mismo

En lugar de ser un simple almacenamiento o consulta de datos, el uso de Big Data y analítica requiere una serie de pasos interrelacionados y continuos para transformar los datos brutos en insights valiosos que puedan guiar las decisiones empresariales. Este proceso incluye varias etapas, que son fundamentales para maximizar el valor de los datos en las organizaciones. 

Extracción de datos

Es el primer paso en el ciclo de Big Data y consiste en obtener información desde diversas fuentes. Estas fuentes pueden incluir bases de datos internas, redes sociales, registros de transacciones, dispositivos IoT, encuestas, y más. La calidad y variedad de los datos extraídos son esenciales para el análisis posterior, ya que los datos desordenados, incorrectos o incompletos pueden afectar negativamente los resultados del análisis.

El proceso de extracción es crucial porque la información proveniente de distintas fuentes puede tener formatos y estructuras diversas. Por ejemplo, los datos de las redes sociales pueden ser texto no estructurado, mientras que los de una base de datos interna podrían ser datos estructurados como números o fechas. Los sistemas de ETL (Extract, Transform, Load) son herramientas utilizadas para extraer los datos y, en algunos casos, transformarlos o limpiarlos para asegurar que estén en el formato adecuado para su almacenamiento y análisis.

Almacenamiento de datos

Una vez extraídos los datos, deben ser almacenados de manera adecuada para asegurar su disponibilidad y accesibilidad para su análisis posterior. El almacenamiento en Big Data no solo se refiere a acumular grandes volúmenes de datos, sino a organizar esos datos de manera que puedan ser fácilmente recuperados y procesados. 

El almacenamiento adecuado asegura la integridad y seguridad de los datos, pero además facilita su recuperación rápida y su uso eficiente en el análisis posterior.

Visualización de la información

Los datos, cuando se visualizan de manera gráfica, se hacen mucho más comprensibles y accesibles, permitiendo que las empresas tomen decisiones informadas rápidamente. Mediante el uso de cuadros, tablas, gráficos, mapas y dashboards, los usuarios pueden identificar patrones, tendencias y anomalías que serían difíciles de percibir solo con cifras.

Como explica Jimena del Campo en el manual de “Analítica Descriptiva”, existen diversas herramientas que facilitan la visualización de datos, y algunas de las más utilizadas son Tableau, Power BI, Looker Studio, y QlikView. Estas plataformas permiten crear visualizaciones interactivas, en las que los usuarios pueden profundizar en los datos para obtener insights más detallados. 

Además, muchas de estas herramientas permiten la creación de informes automáticos, lo que facilita la distribución de información actualizada y relevante a todos los miembros de la organización.

La visualización ayuda a hacer los datos más comprensibles y permite detectar oportunidades de mejora, identificar problemas o posibles fraudes, y hacer seguimiento a los indicadores clave de rendimiento (KPIs) en tiempo real.

Modelado y procesamiento: Data Warehouse y Data Marts

El modelado de datos es una parte crítica del ciclo de Big Data, ya que implica organizar y estructurar la información almacenada para que pueda ser consultada y analizada de manera eficiente. 

Los modelos de datos como Data Warehouses y Data Marts son utilizados en este paso para facilitar el acceso y análisis de grandes volúmenes de información.

La primera es una plataforma centralizada que organiza grandes cantidades de datos de diversas fuentes de manera estructurada. Este tipo de almacén de datos está optimizado para consultas complejas y análisis históricos. En un Data Warehouse, los datos se consolidan, organizan y optimizan para consultas rápidas, lo que permite a las empresas tomar decisiones basadas en información precisa y actualizada.

Las segundas son subconjuntos de Data Warehouses y están diseñados para un área o función específica de la empresa, como ventas, marketing o finanzas. Un Data Mart es útil para mejorar la eficiencia de los análisis al proporcionar solo los datos necesarios para un equipo en particular, evitando sobrecargar con información irrelevante.

El procesamiento de datos en estas plataformas implica aplicar técnicas y algoritmos que permiten transformar los datos crudos en información útil, optimizando la consulta y facilitando la toma de decisiones.

El momento del análisis de datos y toma de decisiones

Es el momento en el que los datos almacenados, procesados y visualizados se convierten en información significativa para las empresas, permitiendo tomar decisiones estratégicas basadas en hechos y no en suposiciones.

El proceso de transformación de datos en conocimiento y luego en acción se puede conceptualizar a través de la pirámide DIKW (Datos, Información, Conocimiento, Sabiduría), que describe los diferentes niveles de procesamiento de los datos y cómo se utilizan para tomar decisiones. Esto fue estudiado por la Escuela de Negocios ADEN en el libro “Llegando al conocimiento y a la sabiduría” recientemente publicado.

La sabiduría y la toma de decisiones

En el contexto del análisis de Big Data, la sabiduría se ubica en la parte más alta de la pirámide DIKW, representando el nivel más profundo de comprensión que se puede obtener a partir de los datos. 

La sabiduría se refiere a la capacidad de aplicar juicio, experiencia y contexto a la información para tomar decisiones que no solo sean informadas, sino que también sean adecuadas para el futuro de la organización.

El análisis de datos permite que las empresas lleguen a un punto en el que no solo saben qué está ocurriendo, sino que también comprenden el impacto potencial de diferentes decisiones. En esta etapa, la sabiduría se traduce en la habilidad de predecir los resultados de diversas estrategias, sopesar los riesgos y beneficios, y seleccionar las opciones que generarán el mayor valor para la organización.

Los niveles del análisis de datos

Alberto Waisman describe en su manual “La analítica como soporte a la medición del desempeño”, que el análisis de datos puede dividirse en tres niveles, cada uno con un objetivo distinto:

Análisis descriptivo: ¿Qué sucedió?

Este tipo de análisis se centra en comprender los eventos pasados. Responde a preguntas básicas como “¿Qué ocurrió en el último trimestre?” o “¿Cómo se comportaron nuestros clientes el año pasado?”. El análisis descriptivo proporciona una visión clara de las tendencias pasadas y es esencial para evaluar el rendimiento histórico de una empresa. Sin embargo, por sí solo, no ofrece suficiente información para predecir el futuro o sugerir qué acciones tomar.

Análisis predictivo: ¿Qué podría suceder?

En el análisis predictivo, se utilizan herramientas y modelos estadísticos avanzados para predecir posibles resultados futuros. Este tipo de análisis busca identificar patrones y relaciones dentro de los datos para estimar lo que podría ocurrir en situaciones similares. Por ejemplo, un análisis predictivo podría predecir la demanda de un producto en función de la estacionalidad, las tendencias pasadas y otros factores. Este tipo de análisis ayuda a las empresas a tomar decisiones más informadas al anticipar eventos futuros.

Análisis prescriptivo: ¿Qué acciones tomar para mejorar el futuro?

El análisis prescriptivo va un paso más allá al sugerir las mejores acciones a seguir para optimizar los resultados. Basado en los hallazgos de los análisis descriptivo y predictivo, este tipo de análisis ofrece recomendaciones específicas sobre qué hacer para mejorar los resultados, aumentar la eficiencia o minimizar los riesgos. En lugar de solo predecir lo que sucederá, el análisis prescriptivo busca guiar las decisiones para que la empresa pueda influir activamente en los resultados.

Control de rendimiento empresarial

Como explica Alberto Waisman, experto en Estrategia y Finanzas, en su libro “¿Qué es el control de desempeño?”, la medición del rendimiento es clave para garantizar el cumplimiento de los objetivos estratégicos de una empresa.

Utilizando el análisis de datos y los Key Performance Indicators (KPIs), las empresas pueden medir el éxito de sus estrategias, identificar áreas de mejora y ajustar sus acciones en tiempo real para maximizar resultados. Sin una medición precisa del rendimiento, una empresa corre el riesgo de desalinearse de sus objetivos, desperdiciar recursos y perder competitividad en el mercado.

Los KPIs son métricas clave que reflejan el rendimiento de la organización en diversas áreas, desde la productividad y rentabilidad hasta la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa. Estos indicadores permiten a las empresas monitorear su desempeño, analizar tendencias y tomar decisiones informadas para optimizar procesos y alcanzar los resultados deseados. 

Cuadros de mando y dashboards para la gestión empresarial

Estos paneles de control visuales proporcionan una forma clara y accesible de ver el rendimiento de la empresa en tiempo real, ofreciendo una visión integral de los KPIs más importantes. A través de gráficos, tablas y otros formatos visuales, los dashboards permiten a los directivos y gerentes comprender rápidamente cómo se están alcanzando los objetivos estratégicos.

La ventaja de los dashboards es su capacidad para consolidar datos de diversas fuentes en un solo lugar, facilitando la supervisión continua del rendimiento de la organización. Además, al ser interactivos y personalizables, los dashboards pueden adaptarse a las necesidades específicas de la empresa, permitiendo a los usuarios centrarse en los indicadores más relevantes para su función o departamento.

Estas herramientas no solo ayudan en el monitoreo diario, sino que también permiten generar informes automáticos, lo que ahorra tiempo y facilita la toma de decisiones más rápidas y precisas. Herramientas populares para la creación de dashboards incluyen Tableau, Power BI, y QlikView, que permiten integrar y analizar datos de manera efectiva, visualizando información crítica como ventas, costos, eficiencia operativa y satisfacción del cliente. 

Nuevos perfiles profesionales en analítica de datos

Con el auge del Big Data, han surgido nuevos perfiles especializados que permiten a las empresas transformar grandes volúmenes de datos en decisiones estratégicas. A continuación, algunos de los perfiles más relevantes:

Científico de Datos (Data Scientist)

Encargado de interpretar datos complejos y desarrollar modelos predictivos y prescriptivos. Combina programación, estadísticas avanzadas y habilidades de comunicación para ofrecer soluciones estratégicas.

Analista de Datos (Data Analyst)

Responsable de recolectar, procesar y analizar datos actuales para generar informes que faciliten la toma de decisiones. Utiliza herramientas como Excel, Tableau y Power BI para visualizar datos.

Ingeniero de Datos (Data Engineer)

Diseña y mantiene la infraestructura que permite almacenar y procesar grandes cantidades de datos. Su labor es esencial para garantizar la accesibilidad y eficiencia del sistema de datos.

Especialista en Inteligencia Artificial y Machine Learning (AI/ML Specialist)

Crea y mejora modelos de IA y aprendizaje automático para predecir tendencias y automatizar procesos, aplicando algoritmos y programación avanzada.

Arquitecto de Datos (Data Architect)

Diseña la estructura de los sistemas de datos, asegurando que sean escalables, seguro y eficientes. Trabaja en estrecha colaboración con los ingenieros de datos para crear soluciones óptimas.

Preguntas frecuentes en el mundo del Big Data & Analytics

Quienes nos dedicamos a trabajar en empresas, más allá de su tamaño, nos hemos encontrado con la dificultad en el manejo de datos y aun más si se trata de negocios en camino a la consolidación. Para conocer más, no te pierdas la Guía para dominar el análisis de datos. 

A continuación, exploramos algunas de las preguntas más comunes y relevantes sobre el uso del Big Data en las empresas, abordando aspectos cruciales para aquellos interesados en comprender los procesos involucrados y cómo pueden maximizar su valor en el entorno empresarial.