Los datos límite, también conocidos como datos de borde, son datos que residen fuera de un silo de datos o base de datos tradicional, lo que los convierte en una fuente difícil de información. A menudo se encuentra en la intersección de diferentes sistemas y puede surgir de una variedad de fuentes, como actividades de los usuarios, registros de dispositivos, sensores de IoT o mensajes de error a nivel de código. Los datos límite suelen ser datos "grandes" debido a la frecuencia o el volumen de los puntos de datos que se recopilan, y pueden ser especialmente valiosos cuando se utilizan para analizar el comportamiento de los clientes y predecir resultados futuros.
La recopilación y el almacenamiento de datos de límites puede ser un desafío debido a su amplia variedad y fuentes: tipos estructurados, semiestructurados y no estructurados que viven fuera de las bases de datos tradicionales. Su cantidad y velocidad pueden hacer que el procesamiento y garantizar una precisión constante sea una tarea desalentadora. Además, cuando se recopilan o transmiten datos de límites desde sistemas o dispositivos externos con seguridad cuestionable, es fundamental que se empleen medidas de seguridad adecuadas y que los datos se manejen con sumo cuidado para evitar infracciones.
Los datos de límites se diferencian de los datos de transacciones, que se encuentran dentro de un único sistema y a menudo representan un único evento. Por el contrario, los datos de límites suelen representar docenas de eventos en múltiples sistemas que pueden estar relacionados. Esto hace que analizarlo sea un desafío único, ya que se requiere una visión más granular para realizar observaciones significativas.
Las organizaciones pueden obtener conocimientos sustanciales a partir de sus datos de límites si se analizan de forma eficaz. Hacerlo puede permitir a las empresas no solo obtener información predictiva sobre los clientes, sino también informar decisiones sobre servicio al cliente, innovación de productos, previsión de recursos y gestión de riesgos y seguridad.
A pesar de su complejidad, las soluciones de big data han hecho más viables las aplicaciones críticas de datos de límites. A través del análisis predictivo y el aprendizaje automático, se puede utilizar para abordar preguntas desafiantes y oportunidades de mejora e innovación. Los ingenieros de datos, los profesionales de TI y los científicos de datos desempeñan un papel importante a la hora de aprovechar el poder de los datos límite.
