kenneth cukier, mundialmente reconocido por ser co-autor del libro: “big data: a revolution that will transform how we live, work, and think” participó en tedsalon berlín 2019 con una conferencia llamada:big data is better data.
cukier iniciaba su conferencia con un ejemplo sobre el poder de analizar grandes volúmenes de datos: ¿cuál es el pie favorito de los estadounidenses? ¡el pie de manzana!
la mayoría de los pies vendidos son de manzana, pero al analizar las ventas de los pies en tamaño personal, el pie de manzana pasó a estar en el quinto lugar;
¿qué ocurrió? bueno, cuando los estadounidenses tienden a comprar pies grandes, las familias tienen que ponerse de acuerdo para escoger cuál sabor les gusta, y en ese caso el pie de manzana, es el segundo pie favorito de los estadounidenses.
su conferencia fue mi primer contacto con el mundo del big data, y el mensaje que me dejaba era claro: “más datos no solo nos permiten ver más de lo que ya sabemos, nos permiten ver cosas nuevas, diferentes y con mejor perspectiva”.
de eso se trata el big data, la revolución del análisis de datos convencional, donde pasamos de analizar columnas y filas, a analizar **cualquier tipo de información **sin importar su formato.
¿te has preguntado qué opinan tus consumidores sobre tu producto? o ¿cómo se comportan las personas que adquieren tus servicios? la facilidad de acceder a información en **tiempo real **sobre lo que está pasando en las redes sociales, es una cuarta parte de los datos que **la inteligencia de negocios (business intelligence) convencional está ignorando, **y el mercado lo está evidenciando.

1. Big Data

• ¿Qué es?
  Se refiere al manejo de grandes volúmenes de datos (estructurados y no estructurados) que son generados a gran velocidad y con gran variedad (las famosas «3 Vs»: Volumen, Velocidad, Variedad).

• Objetivo principal:
  Capturar, almacenar, procesar y gestionar datos masivos que no pueden manejarse con métodos tradicionales.

• Ejemplos:

  • Datos de redes sociales, sensores IoT, registros de transacciones, logs de servidores web, etc.

🔷 2. Business Intelligence (BI)

• ¿Qué es?
  Es el conjunto de tecnologías y procesos que transforman los datos en información útil para la toma de decisiones empresariales.

• Objetivo principal:
  Describir lo que ha pasado y por qué, a través de reportes, dashboards, KPIs, etc.

• Características clave:

  • Análisis histórico.

  • Herramientas como Power BI, Tableau, Qlik.

• Ejemplo:

  • Reporte mensual de ventas por región.

🔷 3. Business Analytics (BA)

• ¿Qué es?
  Va un paso más allá del BI. Se enfoca en analizar datos para predecir futuros escenarios y optimizar estrategias.

• Objetivo principal:
  Utilizar modelos estadísticos, machine learning y algoritmos para entender patrones y predecir o prescribir acciones.

• Tipos de análisis:

  • Descriptivo (como BI), pero también predictivo y prescriptivo.

• Ejemplo:

  • Modelo para predecir la rotación de empleados o la demanda de un producto.