La mayoría de datos en bruto, particularmente Big Data, no ofrecen demasiado valor si no se han procesado. Pero aplicando las herramientas y técnicas adecuadas, somos capaces de extraer valiosas ideas. Por ello, independientemente del tipo de analítica Big Data que empleemos, el primer paso siempre es capturar una gran cantidad de información.
Con los datos en la mano es posible empezar a usar la analítica. Pero, ¿cómo empezar? Y sobre todo, ¿qué tipo de analítica es la más apropiada para tu entorno Big Data?
Podemos establecer diferentes posibilidades en función de los tres tipos de analítica Big Data interrelacionados entre sí: descriptiva, predictiva y prescriptiva. Una vez que tenemos suficientes datos, empezamos a vislumbrar patrones. Por tanto, podemos empezar a construir un modelo de cómo se relacionan esos datos. Teniendo el modelo, podemos predecir el futuro.
Primer paso: analítica Big Data descriptiva
Se trata del tipo de analítica más simple. El que permite condensar el Big Data en datos más pequeños, con piezas de información más manejable.
La mayoría de los datos en brutos no son aptos para el “consumo” humano, pero la información derivada de los mismos sí lo es. Por ello, el propósito de la analítica descriptiva es resumir lo que ha pasado. Y es eso precisamente lo que analizan la mayoría de empresas.
Segundo paso: analítica Big Data predictiva
La analítica predictiva es el siguiente paso para “reducir” datos. Ésta utiliza una gran variedad de estadísticas, modelos, minería de datos y técnicas de aprendizaje automático para estudiar datos recientes e históricos. De este modo, permite a los analistas hacer predicciones sobre el futuro.
El objetivo de la analítica Big Data predictiva, sin embargo, no es mostrar lo que pasará en el futuro. Eso es algo que no puede lograr la analítica. Pero sí puede plantear un escenario que podría darse, porque todos los análisis predictivos son probabilísticos por naturaleza.
En la mayoría de casos reales en las empresas, la analítica predictiva se utiliza para predecir datos que no se tienen en base a los datos con los que cuentan.
Tercer paso: analítica Big Data prescriptiva
La tecnología emergente de la analítica prescriptiva va más allá de los modelos descriptivos y predictivos, recomendando uno o varios itinerarios de acción y mostrando las posibles consecuencias de cada decisión.
No deja de ser un tipo de analítica predictiva para cuando el decisor de negocio necesita utilizar la información y actuar. En cualquier caso, no se predice un futuro posible, sino varios dependiendo de las acciones y la toma de decisiones.
Por tanto, este tipo de analítica necesita un modelo predictivo con dos componentes adicionales: datos procesables y un sistema de realimentación que rastree las consecuencias de las acciones sugeridas. Un modelo prescriptivo es capaz de predecir consecuencias basándose en diferentes opciones de acción; pero también puede recomendar el mejor camino para cualquier consecuencia preestablecida.
Bibliografía:
Big Data Analytics: descriptive vs predictive vs prescriptive, de Jeff Bertolucci en Information Week.
Big Data Reduction, de Mike Wu en Lithium.