¿Qué son los macrodatos y los microdatos?

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Actualmente, es de vital importancia obtener, albergar y optimizar datos fiables, precisos, actualizados y accesibles. Todo ello puede marcar la diferencia entre el simple acceso a una base de datos o la posesión de información.

No obstante, para conseguirlo es necesario comenzar un meticuloso proceso en el que entran en juego los macrodatos y los microdatos. Con la ayuda de Strategy Big Data, socio de B12, te explicamos en qué consisten.

¿Qué son los macrodatos?

Internet ha supuesto una auténtica revolución. El aumento en masa de los usuarios conectados, unidos a un despliegue inmenso de los dispositivos electrónicos generan y amplían los datos masivos.

Los macrodatos se podrían definir como ese grupo de datos masivos en el que se albergan tanto datos estructurados como no estructurados. Su amplitud es tal, que las aplicaciones y sistemas de procesamiento tradicionales no son capaces de tramitarlos.

Para ello, surgen nuevas técnicas de tratamiento y análisis de los datos. Un sistema que busca convertir simples apuntes en correlaciones de información con valor para las corporaciones.

Para entenderlo más fácilmente es preciso recurrir a las “5vs” del Big Data: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.

Volumen

Como decíamos, la cantidad de información aumenta de forma exponencial cada minuto. Este aumento considerable de los datos ha fomentado un cambio de escala pasando de terabytes a petabytes y exabytes de información.

Velocidad

Dado que los datos se generan a gran velocidad, se precisa de una rápida respuesta que haga frente a la obsolescencia de los datos. Y no solo eso, los nuevos escenarios que conforman la sociedad de la información requieren de información en tiempo real y casi de forma inmediata.

Por ello, si no hay organismos de depuración de la información adecuados o, lo que es lo mismo, aquello que no se tramite y analice a tiempo, puede perder su valor rápidamente.

Por ello, el Big Data soporta tecnologías de procesamiento distribuidas y paralelas encargadas de diseñar algoritmos que fomenten la gestión de la información a una mayor velocidad.

Por otra parte la necesidad de un Data Analyst que sepa identificar los datos para cada aplicación se determina como fundamental a la hora de rentabilizar y optimizar el uso adecuado de los mismos aumentando la precisión y calidad de los resultados.

Variedad

La información procede de diferentes fuentes y se materializa en formatos diversos. Redes sociales, transacciones bancarias, datos del CRM de una empresa, bases de datos SQL o NoSQL, hojas de cálculo, etcétera.

Por esto precisamente es prácticamente imposible utilizar una única métrica de análisis para cada tipo de dato y, además, es necesaria la presencia de una figura específica que ayude a gestionar los datos de forma eficaz (Data Scientist o científico de datos).

Veracidad

La veracidad de los datos está estrechamente relacionada con la calidad de los mismos. Esta fase del Big Data es de suma importancia para los analistas de datos, ya que determinará la confianza en los resultados.

Valor

El valor representa el aspecto más relevante del Big Data. Facilitar la explotación de los datos para la obtención de valor sigue siendo el objetivo fundamental del Business Intelligence.

De la inmensidad de datos en la que se mueven los profesionales del Big Data, deben centrarse en extraer aquellos parámetros que tengan valor para los objetivos operacionales de la corporación, es decir, aquellos que puedan ofrecer feedback en cuestiones de rentabilidad.

¿Qué son los microdatos?

Para poder llegar al Big Data se ha tenido que atravesar un largo y tedioso proceso en el que los seres humanos analizaban y optimizaban los datos. Esto es lo que hoy se conoce como Small Data o microdatos.

Por tanto, podríamos decir que los microdatos son datos de dimensiones mucho más reducidas que los tratados por los macrodatos o Big Data. Este aspecto hace posible el análisis y comprensión por parte de los seres humanos.

Actualmente, una de las labores del Small Data es facilitar la comprensión del Big Data. Esto se consigue mediante la conexión, organización y gestión de los datos con todos los miembros de una corporación.

Asimismo, el uso del Small Data en los procesos operacionales de las empresas trae consigo una serie de beneficios. Estos son algunos de ellos:

• Mayor facilidad de análisis.
• Ayuda a mejorar el ROI.
• Basa las estrategias de marketing en datos y no en predicciones.
• Ayuda a nutrir el núcleo del CRM.

Estructura de los datos

Los datos se pueden clasificar según su formato en:

• Datos estructurados. Datos ordenados y bien definidos en cuanto a su formato, tamaño y longitud. Suelen ser archivos de texto que se almacenan en formato tabla, hojas de cálculo o bases de datos relacionales. Aquí se encuadrarían los microdatos.
• Datos no estructurados. No tienen una estructura interna identificable. Se trata de un cúmulo de información que deben identificarse y almacenarse de forma organizada a través de una base de datos no relacional (NoSQL)
• Datos semiestructurados. Se trata de información no regular y que no se pueden administrar de manera estándar. En esencia, es una mezcla de los anteriores: no están perfectamente estructurados, pero sí tienen una organización definida. Algunos ejemplos son los formatos HTML, XML o JSON.

Procesamiento informático, de la recolección a la información

Como decíamos, las fuentes de producción de los datos pueden ser muy diversas: redes sociales, registros de transacciones bancarias, escáneres de biometría, cámaras de seguridad, etcétera.

La pregunta es: ¿qué hacer con dicha información? Aquí se encuentra el mayor reto tanto para el Small como para el Big Data, es decir, convertir los datos en información rentable. Para ello se utilizan herramientas computacionales centradas en la captación, procesamiento, almacenamiento y análisis.

Captación

En el ámbito de la obtención de datos se han desarrollado interfaces de programación de aplicaciones (Application Programming Interface, API), por medio de las cuáles se permite la comunicación entre diferentes plataformas que realizan una recolección de datos.

Procesamiento

En el aspecto de procesamiento, existen plataformas open source (código abierto) como Hadoop, con su sistema de archivos distribuidos HDFS (Distributed File Sys- tem) y su paradigma MapReduce, así como el lenguaje de programación JavaScript. Todos ellos centrados en tramitar los datos recolectados.

Almacenamiento

Tras una primera criba, llega el momento de almacenar aquellos datos que pueden ser de utilidad para la compañía. Para ello, se han creado bases de datos de diferentes tipos.

• SQL (Structured Query Lenguaje), como por ejemplo Oracle.
• NoSQL: Neo4J, Cassandra, Mongo DB, etcétera.

Análisis

El análisis es el último punto a tratar y dependerá del propósito que se quiera obtener de los datos recolectados. El tipo de análisis puede ir desde la estadística básica hasta algoritmos complejos. Algunos ejemplos son: análisis de regresión, redes neuronales, árboles de decisión, etcétera.