El análisis de datos es un campo cada vez más importante y que requiere de nuevos profesionales formados y especializados. La cantidad de información que se maneja es cada vez mayor y el Big Data se nutre de la estadística para poder operar. En este artículo vamos a ver, de manera introductoria, algunos conceptos sobre Big Data y estadística para que tengas nociones sobre como interactúan estos ámbitos antes de lanzarte a estudiar Big Data para trabajar en el sector con más futuro del momento. ¡Empezamos!

Introducción al mundo del Big Data: conceptos básicos

El Big Data hace referencia a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que son difíciles de procesa empelando herramientas tradicionales. Estos datos pueden ser, además, de distintos tipos: texto, imágenes, audio, video, datos de sensores, registros de transacciones o información procedente de redes sociales, entre otras opciones. Se trata de un concepto que ha ido ganando importancia en la última década y que ha cambiado la forma en la que interactuamos con la información.

Esta pequeña revolución en el manejo de datos ha abierto diversas posibilidades en una gran variedad de campos, desde la atención médica al marketing, pasando por distintas ciencias y su aplicación en varios tipos de tecnologías asociadas al control de la información. El Big Data se basa en tres puntos fundamentales:

• Volumen. Es la cantidad de datos que se generan y almacenan.
• Velocidad. Hace referencia a la velocidad a la que se generan y recopilan todos los datos en tiempo real.
• Variedad. Es la diversidad de fuentes de las que se obtiene la información, tanto datos estructurados como no estructurados.

Con esto en mente es necesario que se usen distintas herramientas y técnicas para el procesamiento y análisis de toda la información. En este contexto es donde entra en juego la aplicación de métodos de estadística dentro de Big Data.

La estadística en la era del Big Data

Como decimos, la estadística desempeña un papel importante en el trabajo de Big Data ya que da las herramientas y las técnicas necesarias para extraer la información relevante de conjuntos de datos grandes y densos. Estos son algunos de los puntos que son cruciales en la relación de Big Data y estadística:

Muestreo

Una de las formas de trabajar en el análisis de datos masivos es usar técnicas de muestreo para extraer la información más significativa y representativa de los datos y hacer el análisis sobre esa pequeña parte de ellos. Esto ayuda a reducir el tiempo y los recursos necesarios para el análisis y no compromete mucho el resultado obtenido si el muestreo se ejecuta adecuadamente. Esto es, en esencia un método estadístico aplicado al contexto del Big Data.

Estadística bayesiana

La estadística bayesiana tiene la capacidad de manejar de manera efectiva la incertidumbre y actualizar a medida que se obtienen nuevos datos. Esto es útil en el contexto de Big Data porque permite trabajar con conjuntos de datos grandes y cambiantes. Ten en cuenta que con este tipoi de datos la información previa y las hipótesis iniciales necesitan ser actualizadas de manera iterativa.

Aprendizaje automático

Muchos métodos de aprendizaje automático, como la regresión, la clasificación y el clustering, se basan en principios estadísticos. El Big Data se relaciona directamente con esto y estos métodos se emplean para el trabajo con datos destinados a la extracción de patrones de comportamiento para su uso en aplicaciones de aprendizaje automático.

Procesamiento distribuido

Los conjuntos de datos en Big Data son muy grandes para que se puedan procesar en un único sistema. Por este motivo, se han desarrollado técnicas para distribuir el análisis en servidores de datos, en un clúster de ordenadores interconectados. Esto implica que es necesaria la creación y adaptación de algunos algoritmos estadísticos que funcionen de manera eficiente en este tipo de entornos.

Visualización de datos

La estadística y los datos deben tener una representación visual para poder ser analizada. En este sentido, en Big Data se emplean métodos estadísticos para la visualización de la información para representar de manera efectiva la complejidad de los datos y facilitar la interpretación de los resultados.

Herramientas y técnicas esenciales para el análisis de Big Data

A la hora de trabajar en Big Data existen distintas herramientas que se pueden usar para hacerlo de manera efectiva. Estas son algunas de las más importantes:

• Hadoop. Es un framework de código abierto que permite el procesamiento distribuido de grandes cantidades de datos usando un modelo de programación simple.
• Apache Spark. Basada en Java, Python, R o Scala, es una plataforma para el procesamiento de datos en memoria y disco de forma eficiente.
• SQL distribuido. Existen diversas herramientas que permiten ejecutar consultas SQL en grandes conjuntos de datos distribuidos almacenados en sistemas de archivos como Hadoop.
• NoSQL database. Sirven para almacenar y consultar datos no estructurados o semiestructurados a gran escala.
• Machine learning. Se usan algoritmos de aprendizaje automático para analizar y extraer información de grandes conjuntos de datos
• Visualización de datos. Existen distintas herramientas con las que se pueden crear visualizaciones interactivas y gráficos para entender y comunicar los resultados de los análisis.

Esto son solo algunos ejemplos de lo que se puede hacer de forma básica con Big Data y estadística. Existen otras técnicas más complejas que se usan, por ejemplo, en el procesamiento del lenguaje natural o en la gestión de datos en la nube, procesamiento de imágenes y vídeo, etc.

Aplicaciones prácticas de Big Data y estadística

Son varios los campos en los que el Big Data se está asentando acompañado del uso de diversos métodos de estadística y computación. Estos son algunos de los más importantes:

• En medicina, el análisis de grandes conjuntos de datos de pacientes puede ayudar a identificar patrones para diagnóstico y tratamiento de ciertas enfermedades
• Otra de las aplicaciones es el marketing, donde se usa Big Data y estadística para comprender mejor el comportamiento de los clientes o personalizar las ofertas, entre otras cosas
• En el sector financiero, el Big Data se usa, para detectar fraudes, predecir tendencias en el mercado o evaluar el riesgo de inversiones y créditos.
• La logística y transporte son otro campo de aplicación para la estadística y el Big Data. Son importantes para optimizar rutas, prevenir averías o mejorar la planificación y la capacidad de respuesta empresarial.
• En distintas ciencias, como biología, climatología o astronomía, el Big Data se puede usar para analizar las grandes cantidades de datos recopilados por el instrumental científico para modelar fenómenos complejos.

Con el paso del tiempo y el avance de la tecnología, los ámbitos de aplicación de Big Data irán incrementándose. Esto es algo muy a tener en cuenta si quieres orientar tu carrera profesional hacia esta disciplina. Como verás, para lograrlo es importante formarse, ¡te contamos como!

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