Es innegable que la palabra «Big Data» lleva ya tiempo con nosotros y está de moda. Su uso no ha parado de crecer desde mediados de 2012, que es cuando aparecen varios artículos que comienzan a popularizar el paradigma.

Es tanto su uso, que ha dado un salto desde los foros más tecnológicos a los más populares. Son varios periódicos generalistas que se atreven a encabezar sus noticias con titulares como éstos:

Este tipo de titulares, ha provocado que ahora todo el mundo diga que «hace Big Data» o que todos los problemas de una empresa «se arreglen haciendo Big Data«. Ojo, no con esto se debe quitar valor a lo que hacen. Lo que ocurre, es que quizás no estén poniendo en valor el paradigma del Big Data. Sino que puede que estén haciendo un proyecto de Data Mining o Minería de datos de toda la vida. Pero de eso, no se habla en las noticias. En la siguiente gráfica de Google Trends podéis ver cómo para la categoría de «Noticias», últimamente se cita mucho «Big Data», pero bastante menos «Data Mining» o «Minería de Datos».

Creo que debiéramos empezar a ser un poco más rigurosos en su uso. Es decir, debiéramos empezar a preguntarnos si es «Big Data» todo lo que decimos que lo es. Y es que sino a este paso, ocurrirá como ya pasó con términos como «calidad» o «innovación«, que de tanto uso, ahora la gente se muestra reacia al valor que aportan disponer de importantes equipos de calidad e innovación.

Y es que el uso de los métodos de análisis de datos para la mejora de la competitividad y el día a día de las organizaciones no es nada nuevo. Hace décadas que llevamos haciendo uso de estas técnicas. Quizás no en todos los sectores (lo que ahora sí podemos decir está ocurriendo). Pero en el sector financiero o asegurador, llevan décadas empleando técnicas de minería de datos para sacar valor de sus grandes volúmenes de datos. Lo han empleado siempre para la detección de fraudes, perfiles de propensión al impago o para el scoring en la concesión de créditos.

Sí que es cierto que estos métodos, ahora son más sofisticados. Pero eso realmente no se debe a la evolución de los algoritmos solo, sino a la existencia de una mayor cantidad de datos, de muy diferentes fuentes, almacenados en muy diferentes formatos y sobre todo, generados a gran velocidad. Y esto último sí que hace distinguir un proyecto de Big Data de otro que no lo es.

Lo que ocurre en un momento determinado en el tiempo es que se empieza a popularizar el término «Big Data» cuando otro tipo de empresas no financieras ni aseguradoras, especialmente las grandes tecnológicas, comienzan a aplicar esas técnicas de minería de datos. Pero se dan cuenta que muchas de las técnicas que se venían empleando no son válidas. Básicamente por:

• El gran volumen de datos que disponen
• La gran variedad de formatos de datos
• La velocidad a la que generan nuevos datos

Sí, estamos hablando de las famosas 3 «V» que se concibieron inicialmente, que son las 3 (por mucho que ahora haya una burbuja de «V») que creo siguen caracterizando y definiendo mejor a este paradigma del «Big Data». Volumen, Variedad y Velocidad. Y son estas 3 «V», las que hace que nos demos cuenta que lo que veníamos haciendo hasta la fecha no es válido. Se necesitan nuevas tecnologías. Y se desarrollan varias nuevas tecnologías que hacen más fácil tan ardua labor, especialmente el modelo MapReduce y los sistemas de ficheros distribuidos. Y, el trabajo que anteriormente era imposible o muy difícil hacerlo, ahora se hace posible gracias a un conjunto de máquinas (clústers) que se distribuyen el trabajo, y que en agregado, superan a cada máquina que anteriormente existía.

Por todo ello, creo que es compartido por todos afirmar que no todas las empresas que hagan uso de técnicas de minería de datos están haciendo uso del Big Data. Como paradigma que es, existen una seria de condicionantes del problema que lo hacen singular y diferente.  Y por ello, es importante dejar claro que, por favor, no usemos el término allí donde no aplique. Y aplica, en aquellos contextos que se rigen por ese paradigma de las 3 «V» que caracterizan muy bien los retos que tienen muchas empresas por delante.