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¿Qué es Big Data?

Big data se refiere a los diversos grandes conjuntos de información que están creciendo a un ritmo cada vez mayor. Incluye la cantidad de información, la velocidad o la velocidad a la que se crea y recopila, y la variedad o el alcance de los puntos de datos que se cubren (conocidos como las «tres v» del big data). Los macrodatos a menudo provienen de la minería de datos y vienen en múltiples formatos.

Conclusiones clave

  • Big data es una gran cantidad de información diversa que viene con volúmenes crecientes y una velocidad cada vez mayor.
  • Los macrodatos pueden estar estructurados (a menudo numéricos, fácilmente formateados y almacenados) o no estructurados (más formas libres, menos cuantificables).
  • Casi todos los departamentos de una empresa pueden utilizar los resultados del análisis de macrodatos, pero puede haber problemas si se maneja su desorden y ruido.
  • Los macrodatos se pueden recopilar a partir de comentarios compartidos públicamente en redes sociales y sitios web, recopilados voluntariamente de aplicaciones y dispositivos electrónicos personales, a través de cuestionarios, compras de productos y cheques electrónicos.
  • Los datos grandes a menudo se almacenan en bases de datos informáticas y se analizan mediante software diseñado específicamente para manejar grandes conjuntos de datos complejos.

Cómo funciona Big Data

Los macrodatos se pueden clasificar como datos estructurados o no estructurados. Los datos estructurados son información que la organización ya gestiona en bases de datos y hojas de cálculo; a menudo es numérico. Los datos no estructurados son información que no está organizada y no se incluye en un modelo o formato predeterminado. Incluye datos recopilados de fuentes de redes sociales, que ayudan a las instituciones a recopilar información sobre las necesidades de los clientes.

Los macrodatos se pueden recopilar a partir de comentarios compartidos públicamente en redes sociales y sitios web, recopilados voluntariamente de aplicaciones y dispositivos electrónicos personales, a través de cuestionarios, compras de productos y cheques electrónicos. La presencia de sensores y otras entradas en dispositivos inteligentes permite recopilar datos en un amplio espectro de escenarios y circunstancias.

Los datos grandes a menudo se almacenan en bases de datos informáticas y se analizan mediante software diseñado específicamente para manejar grandes conjuntos de datos complejos. Muchas empresas de software como servicio (SaaS) se especializan en la gestión de este tipo de datos complejos.

Utiliza Big Data

Los analistas de datos observan la relación entre diferentes tipos de datos, como los datos demográficos y el historial de compras, para ver si existe una correlación. Estas evaluaciones pueden ser llevadas a cabo interna o externamente por un tercero con el objetivo de procesar grandes datos en formatos digeridos. Las empresas suelen utilizar la evaluación de macrodatos por parte de estos expertos para convertirlos en información procesable.

Muchas empresas, como Alphabet y Facebook, utilizan big data para generar ingresos publicitarios mediante la colocación de anuncios dirigidos a los usuarios de las redes sociales y a quienes navegan por la web.

Casi todos los departamentos de una empresa pueden utilizar los resultados del análisis de datos, desde recursos humanos y tecnología hasta marketing y ventas. Big data tiene como objetivo aumentar la velocidad a la que los productos salen al mercado, la cantidad de tiempo y recursos necesarios para lograr la aceptación del mercado, dirigirse a una audiencia y garantizar que los clientes permanezcan satisfechos.

Ventajas y desventajas de Big Data

El aumento en la cantidad de datos disponibles presenta tanto oportunidades como problemas. En general, tener más datos sobre los clientes (y los clientes potenciales) debería permitir a las empresas adaptar mejor los productos y los esfuerzos de marketing para crear el más alto nivel de satisfacción y repetir el negocio. Las empresas que recopilan una gran cantidad de datos tienen la oportunidad de realizar un análisis más profundo y rico en beneficio de todas las partes interesadas.

Con la cantidad de datos personales disponibles sobre las personas en la actualidad, es fundamental que las empresas tomen medidas para proteger estos datos; un tema que ahora es un debate candente en el mundo en línea actual, especialmente con la gran cantidad de violaciones de datos que las empresas han sufrido en los últimos años.

Si bien un mejor análisis es positivo, los macrodatos pueden crear sobrecarga y ruido, y reducir su conveniencia. Las empresas necesitan manejar grandes cantidades de datos y determinar qué datos muestran señales en comparación con el ruido. Lo que hace que los datos sean relevantes es un factor determinante clave.

Además, el tipo y formato de los datos pueden requerir un manejo especial antes de actuar. Los datos estructurados, que contienen valores numéricos, se pueden almacenar y ordenar fácilmente. Los datos no estructurados, como correos electrónicos, videos y documentos de texto, pueden requerir la aplicación de técnicas más sofisticadas antes de que sean útiles.