{"id":6610,"date":"2022-10-30T18:06:35","date_gmt":"2022-10-31T00:06:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pabisretail.com\/?p=6610"},"modified":"2024-01-05T21:48:13","modified_gmt":"2024-01-06T00:48:13","slug":"big-data-analitica-tradicional-5-diferencias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.teamcore.com\/uy\/articulos-estrategias\/big-data-analitica-tradicional-5-diferencias\/","title":{"rendered":"Big data y anal\u00edtica tradicional: 5 diferencias, un futuro"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"6610\" class=\"elementor elementor-6610\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-3ddfea4 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"3ddfea4\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-eda484a\" data-id=\"eda484a\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7010855 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7010855\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Big data ofrece gestionar cantidades masivas de informaci\u00f3n a las empresas y la ventaja de poder aprovechar grandes oportunidades, como lo es todo lo relacionado al comportamiento del cliente, predicciones m\u00e1s precisas acerca de las tendencias del mercado y lograr una mejor eficiencia a todo lo ancho y largo de las organizaciones. Actualmente, entre las personas y las empresas, est\u00e1n generando anualmente, seg\u00fan un informe IDC, 1.2 zettabytes (1.2\u00a0billones de gigabytes) que el 2025, podr\u00eda aumentar a 175 zettabytes (175\u00a0billones de gigabytes) o tal vez m\u00e1s.<\/p><p>En la medida que las empresas tengan acceso a estos recursos a trav\u00e9s del <a href=\"https:\/\/www.pabisretail.com\/analisis-predictivo-7-acciones-supply-chain\/\"><strong><u>an\u00e1lisis predictivo<\/u><\/strong><\/a> y la <a href=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Miner%C3%ADa_de_datos\"><strong><u>miner\u00eda de datos<\/u><\/strong>,<\/a>\u00a0el mercado de Big data tambi\u00e9n incrementar\u00e1 exponencialmente y algunos estudios predicen que el mercado se duplicar\u00e1 en 2027.<\/p><p>Esto significa que el <a href=\"https:\/\/www.pabisretail.com\/que-medir-a-traves-de-big-data-6-casos-de-uso\/\"><strong><u>Big data<\/u><\/strong><\/a>\u00a0desplazar\u00e1 aceleradamente el uso de la anal\u00edtica tradicional, impactando directamente el almacenamiento de datos, procesamiento y tecnolog\u00eda de an\u00e1lisis actual. Pero vale la pena entender los diferentes prop\u00f3sitos de cada tipo de datos, mientras visualizamos la importancia de una estrategia que planifique el uso de Big data como el de la anal\u00edtica tradicional.<\/p><h2><span style=\"font-size: x-large;\"><strong>Anal\u00edtica tradicional <\/strong><\/span><\/h2><p>La anal\u00edtica tradicional son datos estructurados y relacionales que las organizaciones han almacenado y procesado por d\u00e9cadas. Este tipo de informaci\u00f3n sigue siendo la mayor parte de datos del mundo. Las empresas usan datos tradicionales para realizar un seguimiento de las ventas o administrar las relaciones o flujos de operaci\u00f3n con sus clientes. Por lo general, estos datos son m\u00e1s f\u00e1ciles de gestionar y se administran con un software de procesamiento de datos bastante convencional. Es por esto por lo que, tambi\u00e9n en lo general, proporcionan informaci\u00f3n menos sofisticada y beneficios limitados respecto de Big data.<\/p><h2><span style=\"font-size: x-large;\"><strong>Big data<\/strong><\/span><\/h2><p>Big data es, al mismo tiempo, un conjunto de datos masivos y complejos, y el concepto incluye los m\u00e9todos usados para procesar este tipo de datos. Big data tiene cuatro caracter\u00edsticas principales conocidas como \u201clas cuatro V\u201d:<\/p><ul><li><b>Volumen: <\/b>Es masivo y, aunque no solo se distingue por su tama\u00f1o, por naturaleza se trata de grandes vol\u00famenes.<\/li><li><strong>Variedad:\u00a0<\/strong>Un conjunto de datos \u201cBig data\u201d, generalmente contiene datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.<\/li><li><b>Velocidad: <\/b>Se genera r\u00e1pidamente y, por lo general, se procesa en tiempo real.<\/li><li><strong>Veracidad:<\/strong>\u00a0No es intr\u00ednsecamente de mejor calidad que los datos tradicionales, pero su veracidad (precisi\u00f3n) es extremadamente importante. Cualquier anomal\u00eda, sesgo o ruido puede impactar de forma significativa en la calidad.<\/li><\/ul><h2><span style=\"font-size: x-large;\"><strong>Diferencias entre el Big data y la anal\u00edtica tradicional<\/strong><\/span><\/h2><ul><li>El tama\u00f1o y volumen de datos.<\/li><li>C\u00f3mo se organizan los datos.<\/li><li>La arquitectura requerida para administrar los datos.<\/li><li>Las fuentes de origen desde las cuales derivan los datos.<\/li><li>Los m\u00e9todos utilizados para analizar los datos.<\/li><\/ul><p><strong>1.-Tama\u00f1o<\/strong><\/p><p>Los conjuntos que maneja la anal\u00edtica tradicional suelen contarse por gigabytes y terabytes, as\u00ed que su tama\u00f1o permite almacenarlos centralizadamente, por lo general, en un servidor.<\/p><p>Como Big data se distingue no solo por su tama\u00f1o sino por su volumen. Big data tiende a contarse en petabytes, zettabytes o exabytes. El tama\u00f1o cada vez m\u00e1s masivo de Big data es una de las razones de la demanda de soluciones de almacenamiento de datos basado en la nube, de vanguardia, seguro y de alta capacidad.<\/p><p><strong>2.-Organizaci\u00f3n<\/strong><\/p><p>La anal\u00edtica tradicional, por lo general, gestiona datos estructurados y organizados en registros, archivos y tablas. Sus conjuntos de datos son relacionales para calcular la relaci\u00f3n y manipular los datos seg\u00fan sea necesario. Las bases de datos tradicionales usan un esquema fijo que es est\u00e1tico y preconfigurado, como SQL, Oracle DB y MySQL.<\/p><p>Por el otro lado, Big data usa un esquema din\u00e1mico. En almacenamiento permanece sin procesar ni estructurar. Cuando se accede a Big data, el esquema din\u00e1mico se aplica a los datos sin procesar. Las bases de datos son no relacionales o NoSQL, como Cassandra y MongoDB, ideales para datos no estructurados, debido a la forma en que almacenan datos en archivos.<\/p><p><strong>3.-Arquitectura<\/strong><\/p><p>La anal\u00edtica tradicional se administra usando una arquitectura centralizada que, en su mayor parte, puede ser m\u00e1s rentable y segura para conjuntos de datos m\u00e1s peque\u00f1os y estructurados. Por lo general, un sistema centralizado consiste en uno o m\u00e1s nodos de clientes (ejemplo: computadoras o dispositivos m\u00f3viles) conectados a un nodo central (ejemplo: un servidor). El servidor central controla la red y monitorea su seguridad. A esta escala y complejidad, no es posible administrar Big data de forma centralizada. Se requiere de una arquitectura distribuida.<\/p><p>Los sistemas distribuidos vinculan varios servidores o computadoras a trav\u00e9s de una red, y funcionan como nodos co-iguales. La arquitectura se puede escalar de forma horizontal (escalabilidad horizontal) y continuar\u00e1 funcionando incluso si fallara un nodo individual. Los sistemas distribuidos pueden aprovechar el poder de c\u00f3mputo de productos b\u00e1sicos para reducir costos.<\/p><p><strong>4.-Origen<\/strong><\/p><p>La anal\u00edtica tradicional generalmente deriva de la planificaci\u00f3n de recursos empresariales (ERP), la administraci\u00f3n de la relaci\u00f3n con el cliente (CRM), transacciones en l\u00ednea y otros datos empresariales, mientras Big data procede de fuentes m\u00e1s diversas de datos a nivel empresarial y no empresarial, que pueden incluir informaci\u00f3n obtenida de redes sociales, datos de dispositivos y sensores y datos audiovisuales (datos no estructurados).\u00a0<\/p><p>Todos estos datos de son din\u00e1micos, evolucionan y crecen cada d\u00eda. Aprovechar este tipo de datos no es posible usando columnas y filas, como lo hace la anal\u00edtica tradicional. Debido a que una cantidad significativa cada vez m\u00e1s grande de datos son no estructurados y provienen de varias fuentes, se requieren los m\u00e9todos de an\u00e1lisis de Big data para extraer valor de ellos.<\/p><p><strong>An\u00e1lisis<\/strong><\/p><p>La anal\u00edtica de datos tradicional se da de forma creciente: Se presenta un evento, se generan datos y se lleva a cabo el an\u00e1lisis de esos datos despu\u00e9s del evento. El an\u00e1lisis de datos tradicionales puede ayudar a las empresas a comprender los impactos de estrategias o cambios determinados sobre un rango limitado de m\u00e9tricas en un periodo especifico.<\/p><p>El an\u00e1lisis de Big data puede darse en tiempo real. Debido a que los datos se generan segundo a segundo, el an\u00e1lisis se puede dar a medida que se recopilan los datos. El an\u00e1lisis de Big data les ofrece a las empresas una comprensi\u00f3n m\u00e1s din\u00e1mica y hol\u00edstica de sus necesidades y estrategias.<\/p><h2><span style=\"font-size: x-large;\"><strong>Big data frente a la anal\u00edtica tradicional: Un futuro complementario<\/strong><\/span><\/h2><p>El Big data y la anal\u00edtica tradicional tiene diferentes prop\u00f3sitos que est\u00e1n relacionados. Con todo lo que hemos descrito, parecer\u00eda que el Big data tiene mayores beneficios potenciales, pero no siempre resultan apropiados o necesarios en todos los casos y organizaciones:<\/p><h2><span style=\"font-size: x-large;\"><strong>Trabajar con Big data:<\/strong><\/span><\/h2><ul><li><strong>Puede ofrecer un an\u00e1lisis m\u00e1s detallado de las tendencias del mercado y el comportamiento de los consumidores<\/strong>. La anal\u00edtica tradicional puede ser m\u00e1s reducida y muy restringida para ofrecer la informaci\u00f3n significativa.<\/li><li><strong>Ofrece informaci\u00f3n de forma m\u00e1s r\u00e1pida<\/strong>. Las organizaciones pueden aprender de Big data en tiempo real. En muchos contextos empresariales, esto puede proporcionar una ventaja competitiva.<\/li><li><strong>Es m\u00e1s eficiente<\/strong>. La naturaleza cada vez m\u00e1s digital de nuestra sociedad implica que varias personas y empresas est\u00e9n generando cantidades masivas de datos cada segundo. Big data nos permite aprovechar estos datos e interpretarlos de forma significativa.<\/li><li><strong>Requiere una preparaci\u00f3n avanzada<\/strong>. Para aprovechar estos beneficios, las organizaciones deben prepararse para Big data a trav\u00e9s de nuevos protocolos de seguridad, pasos de configuraci\u00f3n y aumentos en el poder de procesamiento.<\/li><\/ul><h2><span style=\"font-size: x-large;\"><strong>Trabajar con Anal\u00edtica tradicional:<\/strong><\/span><\/h2><ul><li><strong>Los datos se conservan en un ambiente seguro de forma m\u00e1s sencilla<\/strong>. Esto puede ser una mejor opci\u00f3n para datos muy sensibles, personales o confidenciales. Debido a que no son masivos, no requieren de arquitectura distribuida y es menos probable que se requiera el almacenamiento de terceros.<\/li><li><strong>Se pueden procesar usando un software de procesamiento de datos convencional<\/strong> <strong>y una configuraci\u00f3n de sistema normal.<\/strong> No hay necesidad de incrementar recursos y costos, en los casos en los que m\u00e9todos de gesti\u00f3n de anal\u00edtica tradicional son suficientes.<\/li><li><strong>Son f\u00e1ciles de gestionar e interpretar.<\/strong> Debido a que los datos tradicionales son m\u00e1s simples y relacionales por naturaleza, pueden ser procesados usando funciones normales, e incluso, pueden ser totalmente accesibles para aquellos que no son expertos.<\/li><\/ul><p>Esto significa que el futuro no pasa por elegir entre Big data y la anal\u00edtica tradicional. En una empresa existen datos que se generan de manera muy estructurada y gestionable bajo m\u00e9todos tradicionales, pero tambi\u00e9n est\u00e1 claro que las organizaciones cada m\u00e1s generan datos masivos, no estructurados y que requieren de ser gestionados con herramientas de vanguardia en tiempo real<a href=\"https:\/\/www.pabisretail.com\"><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>(Pabis Retail)<\/strong><\/span><\/a>, para permitir tomar decisiones efectivas, oportunas y que ofrezcan ventajas competitivas. Comprender c\u00f3mo y cu\u00e1ndo usar ambos modelos es fundamental para crear una estrategia que est\u00e9 lista para el mundo que nos espera, ya en el corto plazo.<\/p><p>En <b>Pabis Retail<\/b> te ayudamos a\u00a0 lograr la madurez anal\u00edtica, convertir tus datos de retail en ventas y rentabilidad\u00a0<u><\/u><br \/><u><\/u><b>\u00a1Con\u00f3cenos y solicita una demo!\u00a0<\/b><a href=\"https:\/\/www.pabisretail.com\/contacto-pabis-retail\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">da clic aqu\u00ed<\/a><\/p><p>Autor: Ricardo C\u00e1rdenas, CMO Pabis Retail<\/p><p>\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Big data ofrece gestionar cantidades masivas de informaci\u00f3n a las empresas y la ventaja de poder aprovechar grandes oportunidades, como lo es todo lo relacionado al comportamiento del cliente, predicciones m\u00e1s precisas acerca de las tendencias del mercado y lograr una mejor eficiencia a todo lo ancho y largo de las organizaciones. 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