El big data y el sector energético, una relación inseparable
¿Qué es el big data?
El big data consiste en un enorme grupo de datos que resulta imposible analizar con las herramientas tradicionales ¿por qué? Muy sencillo; la dificultad de gestionar el big data con la tecnología común de base de datos viene dada por las conocidas como cinco Vs. Estas cinco cualidades del big data son:
- El volumen, es decir, la enorme cantidad de datos que forman los conjuntos. La cantidad de datos suficiente para hablar de big data varía con el paso del tiempo, pero los expertos sitúan los límites entre los 30 o 50 Terabytes hasta varios Petabytes.
- La velocidad, o la rapidez con la que se reciben, se analizan y la empresa toma las decisiones pertinentes con respecto a estos. Si las compañías que se sirven del big data quieren sacarle el máximo partido posible, deben tomar estas decisiones y actuar en tiempo real.
- La veracidad, o la fiabilidad de los datos.
- El valor, es decir, qué datos le sirven a la empresa en cuestión y qué uso puede hacer de estos.
- La variabilidad, es decir, la variedad y la complejidad de los datos. El big data lo conforma una gran cantidad de datos de muy distinta naturaleza entre sí, datos que provienen de fuentes que no se habían contemplado con anterioridad.
La complejidad de los datos que forman estos conglomerados corresponde principalmente a uno de los tres tipos de big data: los datos no estructurados, aquellos que generan las últimas tecnologías, como las búsquedas en Google, el uso de redes sociales como Facebook o Twitter y la información que se deriva de los ordenadores portátiles, los smartphones e incluso los GPS. Estos datos no estructurados también pueden ser PDFs, imágenes o vídeos y correos electrónicos.
También se generan datos no estructurados cuando compramos algo por Internet, accedemos a alguna red wifi pública, utilizamos lectores biométricos como escáneres de retina o de huella o, incluso, simplemente con navegar por la Red —hay webs que registran el movimiento del ratón o la cantidad de tiempo que pasamos en determinadas páginas—.
La naturaleza de estos datos, como has podido comprobar, es tan variada y caótica que, para poder servirnos del big data, tenemos que combinarlos con datos estructurados —las bases de datos tradicionales— y semiestructurados —hojas de cálculo y archivos HTML—.
Intérpretes del big data
Para que sea posible analizar el big data, debemos utilizar una serie de determinadas herramientas o software como Cassandra, el aprendizaje automático o Hadoop, uno de los sistemas operativos más extendidos que permite analizar grandes cantidades de datos. La principal ventaja de Hadoop es que puede trabajar sobre otros sistemas operativos como Linux y Windows.
El big data y las empresas
Hemos hablado de la naturaleza del big data, de las distintas fuentes de las que surgen estos datos y de la tecnología necesaria para aprovecharlos pero ¿para qué los utilizan las empresas?
El análisis del big data proporciona a las empresas respuestas a preguntas que no siquiera sabían formular, trabajando de ese modo de forma más rápida, ágil y eficiente. Esto permite, además, prever problemas y actuar en consecuencia, antes de que estos supongan un descenso real en sus ganancias.
El estudio de los macrodatos también permite registrar la reacción de los clientes a un determinado producto y modificar las acciones de la compañía en consecuencia. Y no solo eso, también aporta la posibilidad de descubrir nuevas oportunidades, nichos de mercado y a un nuevo público potencial que no estuviese explotado.
Pero el big data no es solo útil para negocios privados. El análisis de estos datos también son utilizados en la política en la elaboración de campañas presidenciales, en los medios de comunicación para transmitir un mensaje acorde al espectador en el momento oportuno e incluso en la investigación y la prevención de pandemias —prediciendo su avance gracias a las búsquedas de síntomas en Internet—.
El macrodato y el sector energético
Evidentemente, el sector energético no es una excepción. Las empresas de este mercado también analizan el big data con una serie de fines tales como:
La predicción de producción de energía renovable. Gracias al análisis del big data, las empresas pueden utilizar sistemas de predicción y ofrecer al mercado una oferta de energía muchísimo más precisa.
La predicción de la demanda de electricidad. Utilizando los datos del consumo energético, las compañías pueden predecir la demanda de electricidad hora a hora, hasta 10 días en el futuro.
Descubrir fraudes. Haciendo uso del historial de consumo energético de los clientes, se pueden descubrir fraudes en los datos de gasto de electricidad.
La predicción de la demanda que conlleva la carga del coche eléctrico. De este modo, las compañías pueden prever la demanda de energía que requerirá la carga del motor eléctrico de este modelo de vehículo cada vez más popularizado.
Por supuesto, las ventajas del análisis del big data no se ciñen únicamente a las productoras y comercializadoras; nosotros como clientes y consumidores, también podemos beneficiarnos. Los ahorros conseguidos por las empresas energéticas gracias al big data se pueden reflejar en nuestra tarifas en un descenso del precio de hasta un 10 %.
Además, con el estudio de los macrodatos, las compañías eléctricas nos pueden ayudar a hacer un uso mucho más responsable y eficiente de la energía gracias a un servicio más personalizado y, de ese modo, alcanzar ese ahorro tan deseado en nuestra factura.
En definitiva, el análisis del big data supone la mejora sin precedentes —en cuanto a eficiencia y servicios— de la relación que se establece entre empresas y consumidores. Y en lo que respecta al sector energético, gracias al estudio de estos numerosos datos tan complejos, podemos disfrutar de un suministro más preciso y barato.
