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En el artículo anterior, hablamos sobre IoT (Internet de las Cosas) y del impacto que ha generado en múltiples industrias, las cuales están obteniendo grandes beneficios económicos mediante la integración de nuevos datos (apps móviles, redes sociales, sensores) a sus procesos de negocio, dentro de un contexto geográfico.

Sin embargo, esta tendencia tecnológica ha traído consigo grandes retos para las mismas, entre ellos la necesidad de administrar y procesar de manera eficiente estos datos.

Es en este contexto que la frase “Big Data” es cada vez más común en el sector corporativo.

En palabras simples, Big Data es un gran conjunto de datos estructurados y no estructurados, relacionados a su empresa, que por su volumen y complejidad requieren de métodos no tradicionales para su almacenamiento y análisis.

Uno de los problemas más comunes a los que las empresas se ven enfrentadas cuando se trata de Big Data es el tiempo de procesamiento.

Pensemos por ejemplo en el proceso para determinar el lavado de dinero en el sector bancario. Una técnica común usada por los delincuentes es visitar diferentes cajeros automáticos y enviar sumas de dinero que no sobrepasen un monto que pueda ser reportado.

Este patrón, puede ser detectado entre nuestros datos, mediante el uso de ArcGIS. Ahora bien, si lo que necesitamos es analizar las transacciones realizadas históricamente, es decir explorar entre miles de millones de registros, con el propósito de encontrar patrones parecidos, nos enfrentamos a un proceso que podría tomar días ejecutándose de manera tradicional en un servidor.

Sin embargo, empleando mecanismos de análisis orientados a Big Data, tales como análisis paralelo, es decir, distribuir el procesamiento en múltiples servidores, el tiempo de análisis se reduce de días a horas o hasta solo minutos de procesamiento en ArcGIS.

Como resultado, podemos ver para el ejemplo anterior, cómo se han detectado aquellas zonas desde donde se han hecho transacciones consecutivas, similares al patrón inicial de lavado de dinero.

Otro de los problemas al que se enfrentan las empresas, es la correcta administración de datos no estructurados.

Los datos no estructurados son aquellos que por su naturaleza son complejos de administrar en una base de datos convencional. Un claro ejemplo de ellos son el conjunto de publicaciones de nuestros clientes en redes sociales tales como Twitter y Facebook.

La velocidad, volumen y variedad de estas publicaciones, hacen de su administración, un proceso de alta complejidad.

Sin embargo, ArcGIS cuenta con un conjunto de herramientas orientadas al manejo de Big Data, mediante las cuales podemos obtener el mejor provecho de estos datos.

Por ejemplo, una empresa de Retail puede analizar todas estas publicaciones e identificar la cantidad de menciones de su marca durante el día.

Inclusive, en función de palabras clave, podría identificar cuántas de estas menciones son positivas y cuántas son negativas, así como identificar y contabilizar si estas fueron realizadas por hombres o mujeres.

Sin duda, esta es una potente herramienta para múltiples propósitos, tales como abrir nuevas sucursales, identificar con mayor precisión el target de clientes e incluso monitorear el alcance de nuestros competidores.

IoT y Big Data son tendencias que están generando grandes beneficios económicos a las empresas, como recientemente ha publicado la organización global de investigación Software.org.

Estas tendencias tecnológicas tienen el potencial  de impulsar un impacto económico global de hasta $ 11.1 billones de dólares anuales para el 2025. [2]

Sea parte de la comunidad de empresas que están obteniendo los beneficios de Big Data mediante la implementación de la plataforma ArcGIS en sus organizaciones.

Mediante ArcGIS usted podrá darles contexto a sus datos. Ya sean estructurados o no estructurados, sus datos podrán ser relacionados mediante el contexto geográfico, permitiéndole así convertirlos en sabiduría corporativa capaz de transformar su organización.

Si quiere saber cómo puede integrar ahora mismo ArcGIS y Big Data a su organización, contáctenosy un asesor GIS atenderá su solicitud a la brevedad posible.


César Garrido-Lecca

Consultor GIS