¿Qué es el Big Data?
En EstrategiaBI nos gusta decir que el Big Data no va de tener datos, sino de hacer algo rentable con ellos. Cada día tu negocio genera información —estructurada y caótica— que, bien tratada, se convierte en decisiones más rápidas, operaciones más finas y clientes más contentos. Aquí va la guía clara (sin humo) para entenderlo y aplicarlo. 1) ¿Qué es Big Data? Definición práctica: Big Data es el manejo y análisis de conjuntos de datos muy grandes, muy variados y que cambian muy rápido (las famosas 3V a las que hoy sumamos 5V: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor).Cuando el tamaño y la complejidad superan a las herramientas tradicionales (SQL “de toda la vida”, hojas de cálculo y BI básico), hablamos de Big Data. ¿De qué tamaños? Depende del caso de uso y del coste/tiempo de procesarlo, pero hoy es habitual moverse entre decenas de TB y varios PB.¿De dónde sale? Sensores IoT, logs web, ERP/CRM, apps móviles, redes sociales, call centers, maquinaria, vehículos, buscadores, etc. La mayoría es no estructurada y exige preparación antes de analizar. La clave: mezclar lo nuevo con lo de siempre. Big Data cobra sentido cuando lo conectas con datos de negocio “canónicos” (ERP, CRM, finanzas, inventario). 2) ¿Por qué es importante? Porque responde preguntas que aún no sabías formular. Te permite ver patrones, anticipar problemas y actuar antes que la competencia. Impactos típicos que vemos en clientes Costes más bajos: almacenamiento y cómputo elástico en la nube; menos procesos manuales. Decisiones más rápidas y mejores: analítica en tiempo (casi) real y modelos que priorizan lo que importa. Nuevos ingresos: productos/servicios basados en datos y experiencias personalizadas. Casos de uso por sector (con enfoque peninsular) Turismo y ocio: detectar a tiempo experiencias negativas y activar recovery en estancia. Salud: acelerar analítica de historiales y señales para apoyar diagnóstico (con gobernanza y anonimización, por favor). Administración: operar con presupuestos ajustados con visión end-to-end del servicio. Retail: predicción de demanda, recomendadores y pricing dinámico. Industria: telemetría de equipos para mantenimiento predictivo y mejoras de diseño. Publicidad/geo: activaciones por proximidad y segmentación contextual responsable. Extra: logs de TI para detección de incidentes, sentimiento de clientes en social, fraude en transacciones, riesgo en mercados… la lista crece si el gobierno del dato acompaña. 3) Desafíos de calidad de datos (las 5V con los pies en la tierra) Muchas fuentes y formatos. Integrar IoT, ficheros, APIs y bases relacionales sin morir en el intento. Volumen tremendo. Limpiar y transformar rápido es tan importante como almacenar. Volatilidad. Lo que hoy vale, mañana caduca. Procesamiento streaming o micro-batch para no llegar tarde. Estándares heterogéneos. ISO 8000 existe, pero tu estándar interno es el que marca la diferencia en la práctica. Veracidad y sesgos. Sin controles, una decisión “basada en datos” puede ser una decisión basada en malos datos. Moraleja: sin calidad, el Big Data solo es Big Ruido. 4) Cómo construir un plan de Data Governance que funcione La gobernanza no es burocracia; es hacer que los datos sean confiables, seguros y utilizables por quien debe, cuando debe. 4.1 Acceso granular (Zero Trust bien aplicado) Control por roles/atributos y vistas enmascaradas. Enmascaramiento dinámico para PII y datos sensibles. Trazabilidad de quién ve qué y por qué. 4.2 Seguridad integrada (sin inventar otra isla) Autenticación con tus directorios existentes (LDAP/AD, SSO, MFA). Políticas consistentes desde la ingesta hasta el consumo (catálogo, ETL/ELT, BI). 4.3 Cifrado y tokenización end-to-end En reposo y en tránsito; tokenización para PII. Capacidad de analítica sobre datos protegidos cuando aplique (p. ej., column-level encryption). 4.4 Auditoría continua Data lineage y logs legibles (sí, JSON pero con vida). Alertas sobre accesos anómalos, rotación de claves y cambios de esquema. 4.5 Arquitectura unificada y escalable Lago/Lakehouse con gobierno desde el diseño (catálogo, metadatos, calidad, costos). Estándares de calidad de datos (reglas, SLAs de frescura, data contracts). Observabilidad de pipelines (latencia, coste, fallos, dropped records). Cómo te ayudamos desde EstrategiaBI Descubrimiento de valor (4–6 semanas): inventariamos casos de uso, calculamos ROI y priorizamos un roadmap realista. Arquitectura & plataforma: nube o híbrido, lakehouse, catálogo, seguridad y costes controlados. Datos listos para negocio: ingesta (batch/stream), modelado semántico, calidad automatizada y métricas certificadas. Analítica aplicada: cuadros de mando accionables, predicción, optimización y experimentación. Gobernanza viva: políticas, roles, data lineage, comité de datos y formación de equipos. Acompañamiento: medimos impacto y ajustamos. Sin humo, con entregables. Resultado esperado: menos tiempo “cazando datos”, más tiempo decidiendo. Y resultados que se ven en la P&L.
