Big data analytics es un concepto relativamente nuevo. Aunque ya lleva tiempo entrando a formar parte de las conversaciones de negocio, los planes empresariales y, cómo no, las búsquedas por Internet; sus raíces se hallan en la década de los cincuenta. En aquel momento nadie hablaba de big data analytics, puesto que la explosión de grandes datos estaba casi a años luz de producirse. Sin embargo, fue entonces cuando comenzó a comercializarse con la analítica de negocio.
Los métodos eran muy arcaicos, las técnicas casi rudimentarias y el alcance de las conclusiones nada comparable al potencial del big data analytics. Los análisis se centraban en modelos predictivos simples, que buscaban orientar las decisiones logísticas o financieras de las empresas.
El periodo transcurrido entre los setenta y la década de los noventa marca el camino de la evolución que la analítica de negocios tomaría en el futuro. De ser un ámbito casi restringido a grandes multinacionales e instituciones orientadas a la investigación, pasó a abrirse al gran público. Start ups de corte tecnológico y pequeñas y medianas empresas comenzaban, tímidamente, a probar suerte con analytics.
Esta era marcó la llegada de la analítica en tiempo real y la modalidad de análisis prescriptivo que supuso la antesala de las simulaciones que se aplican hoy día. La minimización del riesgo, la detección del fraude o la creación de modelos estaban al alcance de algunas organizaciones, que experimentaban sus ventajas al tiempo que se apoyaban en ellas para aumentar la distancia con la competencia y mejorar su posicionamiento en los mercados.
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La llegada de big data analytics
Poco después de que el uso de la analítica comience a ser algo habitual en empresas de todo tipo, la explosión de los grandes datos traza una línea divisoria entre pasado y futuro en lo relativo al procesamiento de la información.
Big data analytics es coetáneo del comienzo de la incorporación de los datos no estructurados al análisis, del surgimiento de la figura del científico de datos y del procesamiento y almacenamiento "low cost". La suma de todos estos fenómenos, unidos a los avances en la tecnología transforman totalmente la realidad, no sólo de los negocios, sino de la sociedad en general por:
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La conectividad que impulsa la movilidad.
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La aceleración del ritmo de innovación.
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La dependencia creciente de los datos y la preocupación por el aseguramiento de su calidad.
Big data analytics: el futuro
El futuro de big data analytics está inspirado por el ideal de la ubicuidad, que tiene mucho que ver con:
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La colaboración: resultado de la globalización y fuente esencial para la innovación continua.
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La personalización: que busca garantizar que cualquier persona, en cualquier parte pueda obtener información fiable, actualizada y de calidad sobre los temas de su interés.
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La accesibilidad: no sólo en términos físicos (volumen, velocidad y autorización), sino también en lo concerniente al aspecto económico del acceso a este tipo de análisis.
La tendencia más esperada en big data analytics, no obstante, se desliga por primera vez del entorno empresarial para centrarse en las personas. Serán los propios individuos quienes, a través de sus necesidades e inquietudes, dicten el camino por el que la analítica big data avanzará para ayudarles en su toma de decisiones diarias acerca de la salud, las finanzas, el trabajo o la educación.
