Imagínate cerca de una gran cascada, ensordecido por el ruido del agua. La sensación es sobrecogedora y te cuesta fijarte en los detalles: la roca cubierta de musgo, un pájaro sobrevolando, un pececillo saltando en el estanque. Hay demasiadas cosas y estas pequeñas partes de la imagen se vuelven invisibles.
En el mundo actual, los big data son la cascada. A los líderes empresariales se les dice una y otra vez que los datos son el nuevo oro y que no pueden sobrevivir sin ellos, dando lugar a las empresas basadas en datos. Pero como las empresas se esfuerzan por recopilar y analizar todo, se pierden detalles importantes que podrían haberles ayudado a tomar la delantera. Y aquí es donde entran en juego los smart data.
Esto es de lo que hablaremos:
¿Qué es el Big Data?
El big data representa cantidades colosales de datos estructurados y no estructurados que las organizaciones y las empresas recopilan a diario. El big data puede proceder de cualquier fuente, desde redes sociales y búsquedas en Google hasta datos recogidos por sensores IoT en la línea de productos.
Sea cual sea la fuente, el objetivo de la recopilación de big data es obtener conocimientos e información procesables para resolver los retos empresariales, mejorar la experiencia de cliente y hacer que las operaciones sean más eficaces.
Lo que diferencia al big data de otros conjuntos de datos es que, debido a su tamaño, es difícil procesarlo con las técnicas tradicionales de tratamiento de datos.
Podemos definir mejor el big data utilizando las cuatro dimensiones siguientes: las 4 «V» del big data:
- Volumen: cantidad de datos (estructurados y no estructurados) generados y almacenados.
- Variedad: los distintos tipos de datos disponibles, como texto, imágenes, vídeos, etc.
- Veracidad: credibilidad y calidad de los datos, incluidas su exactitud, coherencia e integridad.
- Velocidad: la velocidad a la que una empresa genera y procesa los datos.
Así pues, las cuatro V del big data muestran que se trata de datos de gran tamaño, que se mueven con rapidez, que son diversos y que pueden ser de baja calidad. Estas características dificultan el almacenamiento, la gestión y el análisis del big data para obtener información procesable.
Ahora que sabemos qué es el big data, veamos qué es el smart data y cómo mitiga algunos de estos retos.
¿Qué es el Smart Data?
El smart data representa conjuntos de datos más pequeños que proporcionan información significativa, valiosa y procesable. El smart data se obtiene del big data filtrando, limpiando y organizando los datos en el punto de recopilación, lo que facilita su análisis y la adopción de medidas.
Los algoritmos avanzados de análisis y aprendizaje automático pueden extraer smart data de textos estructurados y no estructurados, documentos, archivos adjuntos, correos electrónicos, etc., para garantizar que tiene sentido y puede producir información valiosa.
Una cosa importante que hay que tener en cuenta es el objetivo de la recopilación de datos. Este objetivo determinará posteriormente qué dimensiones del conjunto de datos son importantes, cómo se filtrarán, etc.
Para ilustrarlo con un ejemplo, supongamos que tenemos una tienda minorista que recopila datos sobre compras anteriores, el precio del artículo y datos demográficos del cliente.
Si nuestro objetivo es aumentar las ventas, podemos analizar el conjunto de datos para averiguar qué artículo se vende más y a qué grupo demográfico. A continuación, podemos utilizar estos datos para abastecernos e invertir en marketing para este grupo específico de clientes.
Por otro lado, si queremos optimizar nuestros precios, podemos analizar los datos para ver cómo afectan los cambios de precio a la demanda de los distintos artículos. A partir de esta información, podemos fijar los precios en niveles que maximicen el beneficio.
Como puede verse, el mismo conjunto de smart data puede ofrecer diferentes perspectivas y respaldar distintos objetivos empresariales, en función de las dimensiones que se analicen.
Si consideramos el smart data en el contexto de las 4 V del big data mencionadas anteriormente, podemos decir que el smart data se centra en la veracidad y añade la quinta V: el valor. Esto se debe a que son más fiables y actualizados al ser más actuales, completos, consolidados y limpios.
Ahora que ya conocemos los conceptos básicos de big data y smart data, podemos abordar las principales diferencias entre ellos.
Leer más: La guía definitiva de IA generativa para líderes del mercado
Diferencias entre Big Data and Smart Data
Big data fue la palabra de moda de la década anterior. Sin embargo, a medida que aumenta exponencialmente la cantidad de datos que generan las empresas, estas tienen dificultades para obtener de sus inversiones en big data el retorno de la inversión que habían previsto. Por eso las empresas utilizan ahora algoritmos avanzados de IA y aprendizaje automático para extraer smart data de los big data, eliminando muchas de sus deficiencias.
En el contexto de las cuatro V del big data, la diferencia más significativa es que el big data se centra en el volumen, mientras que el smart data se centra en la calidad, y todas las demás diferencias derivan de este simple hecho.
El Smart Data está mejor orientado
Muchas empresas utilizan el big data para adelantarse a sus competidores. Sin embargo, es difícil garantizar que el big data se adapte a los profesionales de la empresa y a los puntos débiles, lo que disminuye su valor. Por otro lado, el smart data es más específico y preciso, lo que ayuda a las empresas a utilizarlo de forma práctica y provechosa.
El Smart Data es más preciso y de mayor calidad
El smart data se examina y filtra, lo que permite tomar mejores decisiones y aumentar la eficiencia. Según una encuesta de Deloitte, el big data suele ser inexacto, y más de dos tercios de los encuestados afirmaron que menos de la mitad de los datos de terceros sobre ellos eran correctos.
El Smart Data proporciona información práctica en tiempo real
El smart data es legible y útil desde el primer momento, ya que proporciona información procesable a medida que se recopilan los datos. Por otro lado, el big data requiere procesamiento para ser utilizable y puede crear silos de datos.
El Smart Data garantiza un mayor nivel de personalización
El big data no proporciona contexto y no está adaptado a requisitos y normas empresariales específicos. Sin embargo, el smart data proporciona información precisa que se ajusta al contexto y las necesidades específicas del sector de una empresa, lo que permite obtener mejores resultados y soluciones.
El Smart Data puede ser útil en el aprendizaje automático
En el aprendizaje automático, a menudo más datos no siempre es lo mejor. Resulta que algunos algoritmos de aprendizaje automático se benefician enormemente de ser entrenados con menos datos, pero más específicos.
De Big Data a Smart Data
Los avances en inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático y análisis de datos impulsan el auge del smart data mediante el procesamiento de big data procedente de múltiples fuentes y su transformación en información procesable.
Los métodos de aprendizaje automático permiten a las empresas procesar y filtrar datos automáticamente sin necesidad de que un científico de datos realice trabajo manual. Esto aumenta enormemente la velocidad y la precisión del procesamiento de big data.
Sin embargo, el cambio fundamental del big data al smart data empieza con la pregunta «¿por qué estoy recopilando estos datos?». Eso determina cómo los recopilamos, procesamos, guardamos y, por último, utilizamos en la toma de decisiones.
Al fin y al cabo, la recopilación y el análisis de datos solo tienen sentido cuando las empresas pueden utilizarlos para resolver sus problemas específicos. Por eso, las empresas están pasando de acumular grandes cantidades de datos descontextualizados a procesar también la información, lo que facilita la identificación de patrones, tendencias y anomalías.
Soluciones de Smart Data e Inteligencia Artificial
Según un informe de Gartner, más del 85 % de los proyectos de IA fracasan. La calidad de los datos se encuentra entre las razones más comunes de este fracaso, ya que muchas empresas alimentan los sistemas de IA con datos sin evaluarlos, refinarlos ni modificarlos.
Implementar proyectos de IA y aprendizaje automático basados en smart data es la forma más eficiente y eficaz. Este enfoque permite a las empresas desarrollar proyectos de calidad que se alinean con sus necesidades de negocio, contexto y objetivos.
Al eliminar el exceso de volumen de big data y centrarse en la información de calidad, las empresas pueden utilizar e interpretar los datos con mayor precisión, impulsando el éxito de sus programas.
En general, el smart data ayuda a las empresas a mejorar la calidad de sus productos, gestionar los riesgos operativos, establecer modelos predictivos, comprender mejor el comportamiento de sus clientes y reducir los gastos relacionados con las ventas. El mundo puede beneficiarse de comprender la diferencia entre big data y smart data y adquirir una mentalidad de smart data, ya que eso ayuda a que la IA tenga un impacto más significativo en la sociedad y la economía.
Preguntas frecuentes
- ¿Qué desafíos específicos enfrentan las empresas al pasar de big data a smart data?
Un desafío para las empresas es manejar volúmenes de datos grandes. Con la cantidad de datos creciendo exponencialmente, encontrar ideas valiosas es como buscar una aguja en un pajar. Algoritmos sofisticados y herramientas analíticas son esenciales para descubrir patrones en vastos conjuntos de datos.
El cambio también requiere un cambio cultural hacia la calidad sobre la cantidad. Esto implica capacitar al personal, adoptar nuevas tecnologías y priorizar ideas accionables.
Por último, la calidad de los datos y la integración representan obstáculos significativos a medida que las organizaciones recopilan datos de diversas fuentes. Asegurar consistencia, precisión y confiabilidad se vuelve complejo, exigiendo soluciones avanzadas de gestión de datos y una sólida comprensión de la ciencia de datos.
- ¿Cómo las empresas garantizan la privacidad y seguridad de los datos inteligentes?
Para proteger los datos inteligentes, las empresas utilizan sólidas normas de gobernanza de datos, que incluyen políticas claras sobre el acceso, uso y compartición de datos para cumplir con el GDPR y CCPA.
Sin embargo, la encriptación es clave para salvaguardar los datos en reposo y en tránsito, haciéndolos ilegibles para usuarios no autorizados y reduciendo los riesgos de brechas.
Las empresas también recurren a la tecnología blockchain para potenciar la seguridad, ya que su naturaleza descentralizada dificulta a los hackers y agrega una capa de protección para información sensible.
- ¿Puede aplicarse la inteligencia de datos en todas las industrias y hay ejemplos de industrias donde la inteligencia de datos ha tenido un impacto particularmente transformador?
La inteligencia de datos se puede utilizar en todas las industrias, revolucionando prácticas y fomentando la innovación. Sin embargo, el uso de la inteligencia de datos tiene un efecto particularmente transformador en las industrias minorista, de salud y financiera.
En retail, las experiencias personalizadas de los clientes se mejoran mediante el análisis de datos de comportamiento de compra, lo que lleva a recomendaciones personalizadas.
En salud, la analítica predictiva mejora la atención al paciente al prever brotes, identificar a personas en riesgo y personalizar planes de tratamiento.
El sector financiero se beneficia de la inteligencia de datos para la detección de fraudes y la gestión de riesgos.
