La tendencia del Big Data hacia el Small y Wide Data

Small y Wide Data tendencia

La tendencia del Big Data hacia el Small y Wide Data

“Muchos datos y mayor velocidad de procesamiento”, ha sido la consigna de las organizaciones que han abrazado el Big Data como herramienta y no es para menos. En la medida en que el hardware y el software de los ordenadores adquirían mayor capacidad para captar, almacenar y tratar gran cantidad de datos, muchas empresas encontraron en ello una herramienta aplicable para analizar diversos aspectos de interés. Datos estructurados, no estructurados y semiestructurados, podían converger para que tras su procesamiento, se pudiera analizar el comportamiento de clientes y predecir tendencias de consumo entre otros asuntos. Pero parece que todo estaría cambiando, ya que la prestigiosa consultora Gartner estima que en 2025, el 70% de las organizaciones habrán abandonado sus enfoques de Big Data. Estos serán sustituidos por Small y Wide Data.

¿En qué consisten estos dos conceptos y cómo influirá su aplicación en la toma de decisiones empresariales? ¿Qué relevancia tiene la calidad de datos en el uso de estas herramientas? Son las preguntas que intentaremos responder brevemente a continuación.

Small y Wide Data en contexto

El Big Data está cediendo terreno a tendencias como Small y Wide Data, y no debería sorprendernos. Sin duda, la pandemia del COVID-19 ha sido un fenómeno capaz de modificar la conducta de consumidores, empresarios y proveedores. Hasta tal punto que ha conseguido cambiar muchos paradigmas considerados inalterables. Entre ellos el entrenamiento de algoritmos de Inteligencia Artificial y Machine Learning, hasta ahora alimentado con datos históricos. Lógicamente, el escenario del análisis de datos también está cambiando notablemente.

En opinión de Jim Hare, vicepresidente de investigación de Gartner, la crisis sanitaria dejó claro que los datos históricos refieren condiciones pasadas. En una situación tan inestable y volátil, el rápido pase a la obsolescencia de estos datos es evidente. Por otro lado, la toma de decisiones es ahora más compleja y exigente, por lo que necesita apoyarse en enfoques de aprendizaje más profundo y que requieren otros datos. De allí la urgencia de echar mano a nuevas técnicas de análisis como Small y Wide Data.

Big Data, una definición para entender las nuevas técnicas de análisis

En primer lugar, recordemos la definición de Big Data, para comprender en contexto las tendencias de Small y Wide Data. Desde una perspectiva rigurosa, Big Data se enfoca en grandes conjuntos de datos cuyo procesamiento no es viable mediante métodos tradicionales. Por eso, también abarca los diversos recursos para procesar, analizar y gestionar dichos conjuntos de datos masivos que por igual son más rápidos y complejos. También apunta a desbloquear el valor que toda esa información pueda proporcionar.

Varios expertos incluyen en la definición de Big Data la analítica y la visualización de datos y los objetivos para los que se emplean las técnicas de big data.

En resumen, nos referimos a Big Data cuando fuentes heterogéneas (personas o máquinas) generan grandes cantidades de datos con mucha rapidez. Estos datos se almacenan y analizan para obtener nuevos puntos de vista sobre un aspecto determinado de la realidad. Intrínsecas a este concepto, encontramos las características de Big Data, conocidas como las “Vs”:

  • Volumen o tamaño del conjunto de datos.
  • Variedad, en la que englobamos los diferentes tipos de datos; estructurados, no estructurados y semiestructurados.
  • Velocidad, que refiere la rapidez del flujo de datos. Aunque también implica la celeridad en la captura, el procesamiento, análisis y comprensión de los datos.
  • Veracidad. Es decir, los datos han de ser precisos y fiables, para generar, al final del proceso, decisiones acertadas. Esta característica está asociada a otro concepto vital; la calidad de datos.
  • Valor, o provecho social y económico implícito en los conjuntos de datos.

Small Data

Teniendo en cuenta lo anterior, ya podemos entender mejor los conceptos de Small y Wide Data. A diferencia del Big Data, el small data consiste en la captación y análisis de conjuntos de datos originados en organizaciones individuales o fundamentados en ejemplos individuales de resolución de problemas. En efecto, no es sencillo extraer o captar los small data de forma útil de los grandes conjuntos datos. Precisamente, ya que bajo este concepto no son necesarios tantos datos para lograr información con valor comercial. Para ello, emplea técnicas de análisis de series de tiempo, datos sintéticos o aprendizaje auto-supervisado.

Los big data revelan tendencias y correlaciones a gran escala que suelen ser muy generales. Por el contrario, los small data ponen el foco en lo que impulsa a cada consumidor, cliente potencial e incluso a empleados de la organización. Para poder realizar análisis y toma de decisiones basados en small data, es imprescindible una buena segmentación. Puedes ver las bases de datos segmentadas para telemarketing B2B y telemarketing B2C de Deyde DataCentric.

El procesamiento de los grandes conjuntos de datos requiere mucho tiempo y recursos. Una vez obtenido el valor, ya están obsoletos y es casi improbable que añadan más valor en el medio plazo. Por el contrario, los datos pequeños siempre son accesibles, lo que permite tomar decisiones rápidas y hasta en tiempo real. En concreto, con small data es factible:

  • Comprender cuáles son los factores que impulsan las compras de los consumidores.
  • Mejorar la estrategia para generar clientes potenciales.
  • Cambiar el formato de comercialización de productos y servicios.
  • Corregir y enriquecer estrategias de marketing en tiempo real.

Wide Data

Wide Data (datos amplios) permite analizar y hacer trabajar en conjunto una gran variedad de fuentes de datos. Ya sean de datos estructurados, no estructurados, pequeñas o grandes. Esto permite encontrar enlaces entre varias fuentes de datos y entre muy diversos formatos; texto, imagen, vídeo, audio, voz y hasta datos de sensores que trabajan olores, temperatura y vibración.

En comparación con small data, enfocado en aplicar técnicas analíticas que rastrean información útil en conjuntos de datos pequeños e individuales, los datos amplios permiten evaluar y combinar diferentes datos pequeños y grandes, estructurados y no estructurados. De tal modo se relacionan fuentes de datos dispares, mediante una amplia variedad de fuentes para concluir en un análisis significativo.

En Deyde DataCentric contamos con Pyramid, la mayor fuente de datos externa de España. Se trata de una única base de datos normalizados, estandarizados relacionados entre sí, que te permitirá adquirir nuevos datos de valor y cualificarlos en tus sistemas. Descubre más sobre Pyramid aquí.

Un ejemplo del análisis mediante Wide Data fue el realizado por la cadena de grandes almacenes estadounidense Target. Sus analistas observaron las compras de los clientes en sus establecimientos, y en paralelo, analizaron el comportamiento de los datos amplios que mostraban la probabilidad de que los consumidores que compran un segmento específico de productos, adquieran otro tipo de compra poco después. En sí, los datos amplios revelaron los hábitos de compra de las familias que esperaban un bebé. Así pudieron planificar una estrategia de marketing efectiva para este público.

Qué es la integridad de una base de datos y cómo mantenerla

tablas de datos y sus relaciones

Qué es la integridad de una base de datos y cómo mantenerla

Cada vez pasa con mayor frecuencia: las empresas descubren la importancia de los datos. Como se suele decir, la información es poder. Disponer de calidad en los datos permite tomar mejores decisiones y determinar con mayor acierto cuáles serán los siguientes pasos en una estrategia comercial. No obstante, esto solo es posible si se cumple una regla fundamental: el mantenimiento de la integridad en bases de datos. Pero ¿Qué es exactamente y cómo mantenerlas?

A lo largo de todo este artículo vamos a explicar qué es, cómo mantener la fiabilidad de la información, qué tipos existen y cómo funcionan las reglas de integridad. Si te has dado cuenta de la importancia de los datos para tu negocio, quédate con nosotros. Lo que aquí te contamos te interesa mucho.

¿Qué es la integridad en bases de datos?

La integridad en bases de datos es una expresión que define un conjunto de información que está libre de errores. Además, también está relacionada con la seguridad de los datos y el hecho de que estos sean completos. De esta manera, se asegura la fiabilidad ante las modificaciones que se producen por la introducción, corrección o borrado de información.

Con el objetivo de aclarar aún más esta cuestión, permítenos que pongamos un ejemplo. Imagina que una red de librerías incluye en su base de datos un producto que, en realidad, no comercializa en ninguno de los puntos de venta. Como no podía ser de otra manera, este aparece en el sitio web y algunos clientes se desplazan a adquirirlo. No obstante, cuando llegan, descubren que el producto no está disponible. Esto tiene consecuencias: la experiencia del cliente se ve afectada de manera negativa.

La integridad en bases de datos evita que este tipo de situaciones se den. Evidentemente, este no es más que un ejemplo para entender la necesidad de contar con calidad de datos. Pero las consecuencias todavía podrían ser peores si la discrepancia de información va más allá de un simple producto inexistente. No hay duda de la importancia de los datos de calidad.

¿Cómo mantener la integridad en bases de datos? Estos son las principales reglas

Mantener la integridad en bases de datos pasa, irremediablemente, por establecer reglas. ¿Cuáles son algunas de las más utilizadas en el sector? Veamos las más importantes.

Integridad en la entrada de datos

Para asegurar la veracidad de la información que introducimos en nuestra base de datos es preciso contar con sistemas que permitan validar la información de entrada como datos de identidad, direcciones o datos de contacto. Normalmente se recurre a software de calidad de datos y fuentes de datos externas confiables para contrastar la información.

Integridad de cada campo

También llamada integridad de dominio se refiere a restricciones que se aplican a una determinada columna dentro de una tabla. Lo más común es el establecimiento de la obligatoriedad de la introducción de datos y el tipo concreto de datos que puedes introducir. Por ejemplo, en la columna edad puedes restringir la entrada de datos a valores numéricos del 0 al 100 y marcarlo cómo obligatorio si es un dato imprescindible para el negocio. Así se busca registrar aquella información que de verdad es imprescindible y descartar la que no lo es.

Integridad en la duplicidad

Comúnmente conocida como integridad de entidad es la generación de claves primarias y valores únicos para clasificar las distintas partes de los datos introducidos. Como consecuencia, se garantiza que no se registren varias veces la misma información y que cada elemento sea único.

Integridad de las relaciones

Hablamos de la integridad referencial, donde se aplican reglas que dan validez a las relaciones entre las llaves foráneas y primarias, es decir, padre e hijo. Las actualizaciones que se producen en la base de datos pueden llevar a la corrupción de la información. Debido a esto, las reglas se encargan de que el almacenamiento y el uso de datos sean coherentes, especialmente cuando se modifican datos o añaden nuevos registros.

Integridad en la consistencia

Cada registro debe tener la información que necesitamos para cumplir con los objetivos de negocio. Además de la información que se produce de forma automática por la actividad empresarial debemos buscar fuentes externas que permitan completar, cualificar y precisar los datos que hemos introducido en el sistema para una adecuada toma de decisiones y monetización real de los datos.

Integridad física de los datos

Aunque en todo momento hemos hablado de integridad lógica, merece una mención la integridad física. De nada sirve que una base de datos cuente con las reglas pertinentes para que su información sea consistente si después sufre un ataque externo. La integridad física está relacionada con la protección del sistema de almacenamiento ante cortes de electricidad, desastres naturales o hackers.

La seguridad de los datos también viene condicionada por la integridad

A veces es difícil establecer una relación certera entre la seguridad y la integridad en bases de datos. Sin embargo, el hecho de contar con reglas estrictas que aseguren la coherencia de la información es un punto a favor a la hora de mantener a salvo los datos. ¿Por qué?

La fiabilidad de los datos únicamente es posible si estos se mantienen alejados de los usuarios equivocados. Por eso, es crucial establecer sistemas de autenticación y políticas de seguridad, como la obligación de crear contraseñas fuertes. De igual modo, contar con una jerarquía que determine a qué datos accede cada empleado en función de las tareas que desarrolla es el camino para proteger los datos más valiosos.

En resumidas cuentas, preservar la integridad en bases de datos es el modo de asegurar la confidencialidad y disponibilidad de la información. Y como no podía ser de otra manera, eso aumenta la seguridad de los datos.

Integridad en bases de datos gracias a Deyde DataCentric

Como ha quedado demostrado a lo largo de todo este análisis, la fiabilidad en los datos es imprescindible si realmente se les quiere sacar partido en la toma de decisiones. Con todo, no siempre es fácil mantener estrictas reglas que aseguren la calidad de la información. ¿Existe alguna manera sencilla de disponer de seguridad en bases de datos? Por supuesto que sí. Basta con dejar en manos expertas su gestión.

En Deyde DataCentric ponemos a tu disposición un equipo de profesionales que te ayudarán a mantener la integridad en bases de datos con soluciones totalmente flexibles para adaptarse a tu problemática de negocio como MyDataQ y Pyramid. Así tu negocio será capaz de afrontar la inestabilidad macroeconómica a traves de la innovación y toma de mejores decisiones para seguir avanzando.