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¿Conoces las 5 V del Big Data?

La progresiva transformación digital de la sociedad en todos los ámbitos, especialmente en compañías de diferentes sectores y en sus procesos productivos, ha generado multitud de información que su vez puede aportar un alto valor si se estudia con eficiencia.



Con esta finalidad entra en funcionamiento el Big Data, la tecnología que mediante aplicaciones informáticas es capaz de almacenar una gran cantidad de datos, analizarlos y extraer conclusiones. La irrupción de este modo de tratar la información ha supuesto una revolución en el perfil de los puestos técnicos, que deben ser capaces de observar de forma analítica, de resolver problemas de forma eficaz y de utilizar la intuición para tratar los datos. En definitiva, los ingenieros tienen que ser capaces de hacer las preguntas adecuadas para extraer la información que ayude a las empresas a tomar las decisiones más adecuadas en cada momento.


1. Volumen

Una de las claves del Big Data es que maneja un gran volumen de información que hay que extraer y guardar antes de poder procesarla. Estos datos pueden llegar a ocupar terabytes e incluso petabytes de memoria, lo que da una idea de su tamaño.


Las telco obtienen información de numerosas y amplias fuentes, como las redes sociales y las páginas web, pero también de las transacciones de datos, que pueden ser dinámicos o estáticos, del machine to machine (M2M), de la que generan los clientes o de las telecomunicaciones. Todo ello hace pensar en millones de posibles datos interesantes.


2. Velocidad

Los datos no solo se generan en gran cantidad, sino que también lo hacen a gran velocidad. Esta rapidez hace que mucha de la información pierda valor en un corto periodo de tiempo, por lo que es necesario que los datos se almacenen y analicen de forma inmediata.


En sectores como el de las telecomunicaciones la actualidad es cambiante y necesita una actuación rápida. Por ejemplo, cuando se instala una nueva red en un punto determinado, es necesario conocer durante las primeras horas de funcionamiento cómo se comporta en comparación con la misma franja horaria un año antes o incluso el día anterior.


3. Variedad

Los datos que se incluyen en cualquier proceso de Big Data son textos, vídeos, geolocalizaciones, voz... Y, además, hay que destacar que provienen de diferentes fuentes, por lo que la variedad es enorme, por lo que otro de los desafíos de esta tecnología se encuentra en la capacidad para estructurar toda la información recogida.


Sectores como la arquitectura se basan en la variedad de información que pueden recabar de un edificio, desde la ubicación hasta la proporcionada por los sistemas de IoT para diseñar nuevas viviendas más eficientes energéticamente.


4. Veracidad

Uno de los aspectos más complejos para la buena utilización del Big Data es que los datos recogidos sean veraces, es decir, fiables y de calidad. Por eso es imprescindible una buena clasificación y un eficaz filtrado de la información, ya que como sucede en procesos industriales, se obtiene de diferentes países en diversos formatos, en ocasiones repetidos y en otras sin cohesión pero igualmente importantes.


5. Valor

Si se cumplen las cuatro primeras V del Big Data, se logrará que esa información tenga valor. En definitiva, será útil para alcanzar el objetivo marcado por la compañía o el profesional que utiliza esta tecnología, ya que se podrán así tomar decisiones en función de los resultados obtenidos. En el campo de la ingeniería, por ejemplo, conocer cómo se ha comportado un cliente o comprender el histórico de un proceso de permite reconfigurar futuras aplicaciones para que sean más eficientes o se puedan hallar nuevas oportunidades de negocio.


Se trata, por tanto, de una aplicación práctica de las 5 V del Big Data que permiten acelerar la eficiencia de un producto o servicio pero que supone el reto de que se pueda materializar. De hecho, una de las grandes dificultades de las compañías es encontrar profesionales, actualmente muy demandados, familiarizados con el tratamiento de datos como analistas, científicos, CDO, ingenieros o arquitectos de Big Data. Sin olvidar la necesidad de cambiar la mentalidad de los responsables de las empresas para que apuesten por esta transformación disruptiva.