¿Qué es el Big Data?

En la actualidad, el Big Data es un término muy conocido y es que cada vez estamos más rodeados de datos, tantos los que encontramos en internet como los que los usuarios ofrecen inconscientemente.

Estos datos pueden ser útiles para las empresas, y es que, mediante el análisis de esta información, las empresas y marcas pueden conocer qué intereses tienen los usuarios, qué aspectos se pueden mejorar del negocio o qué mejoras en servicios o productos se deben realizar.

Dada la importancia que tiene el Big Data, es conveniente conocer más en profundidad su objetivo y las funcionalidades que podemos encontrar hoy en día con estos datos.

¡Aquí va nuestro artículo sobre el Big Data!

¿Qué es el big data?

El Big Data se puede definir como el conjunto de tecnologías que se utilizan para recopilar, analizar y gestionar los datos que generan y comparten los usuarios en Internet o en cualquier tipo de medio.

La finalidad de esta técnica se basa en analizar diferentes patrones y saber identificarlos, de manera que se pueden conocer diferentes comportamientos en los distintos sectores que hay.

A la hora de navegar en una web, se crean ciertos datos sobre las páginas en las que el usuario tiene interés, las búsquedas que hace, la forma en la que utiliza las herramientas que están a su alcance… estos datos no identifican a una persona concreta pero sí como usuario, generando así una gran cantidad de datos que sirven para analizarlos.

Además de esta información, el Big Data también hace referencia a los datos crudos que generan los usuarios en las aplicaciones y servicios.

El Big Data no trata de crear perfiles de los usuarios, sino que la finalidad de esta técnica es encontrar patrones generados por comportamientos unificados de los usuarios que utilizan una plataforma.

¿Qué tipos de datos se pueden utilizar?

Podemos establecer una clara clasificación sobre los tipos de datos que se pueden utilizar.

  1. Estructurados: los datos estructurados son aquellos que se pueden almacenar, acceder y procesar con un formato fijo. Con el paso del tiempo, se han ido creando nuevas técnicas que permitan trabajar con estos tipos de datos. A ojos del Big Data, son el mejor tipo de dato posible.
  2. No estructurados: los datos clasificados en esta categoría no tienen una forma conocida. Tienen un tamaño elevado y plantean muchos desafíos en cuanto al procesamiento para derivar valor de ellos. Por ejemplo, datos no estructurados pueden ser las fuentes de datos heterogéneos que tienen una combinación de archivos de texto simples, imágenes o vídeos.
  3. Semiestructurados: estos datos tienen ambas modalidades, cuyo formato se puede definir, pero no es tan fácil de comprender por parte del usuario. Es necesario aplicar reglas complejas que ayudan a leer cada pieza de información.

¿Qué son las 7 Vs del big data?

El Big Data trata de medir un conjunto de magnitudes que son conocidas como las 7 Vs, por ello, explicaremos en qué consiste cada una de estas:

  • Volumen: la cantidad de datos que se originan y se almacenan con la finalidad de procesarlos y transformarlos en acciones.
  • Velocidad: la rapidez en la que los datos son creados, almacenados y procesados en tiempo real.
  • Variedad: las diferentes formas, tipos y fuentes en las que se registran los datos, ya sean documentos de texto, audios, vídeos, correos electrónicos…
  • Veracidad: hace referencia a la calidad de los datos, si estos tienen un buen grado de fiabilidad con respecto la información recibida.
  • Viabilidad: consiste en la capacidad de las empresas y compañías para generar un uso efectivo del volumen de datos que se manejan.
  • Visualización: es la manera en la que los datos se muestran para encontrar claves ocultas y patrones a investigar.
  • Valor: datos que se transforman en información y se convierten en conocimiento para tomar una acción o decisión.

¿Para qué sirve el big data?

El objetivo del Big Data consiste en crear y diseñar nuevos productos y servicios a partir de los insights que obtenemos de nuestros usuarios y clientes. Cuando se analiza la información y se obtiene cierto valor de estos datos, se deben tomar las decisiones oportunas para conseguir cumplir con los deseos de los clientes.

El Big Data va más allá de analizar datos, y es que trata de poder tomar decisiones en base a esa información analizada. El campo del business intelligence está en un crecimiento constante, y es que hoy en día, quien tiene los datos bien analizados, va un paso por delante.

Posibles usos del big data en una empresa

A la hora de aplicar el Big Data podemos encontrar diferentes usos, sobretodo en el sector empresarial.

  • Desarrollo de productos: las empresas pueden utilizar el big data para anticiparse a los deseos y la demanda de los usuarios. De esta manera crean nuevos productos y servicios teniendo en cuenta factores actuales y del pasado.
  • Experiencia del cliente: gracias al big data se puede obtener información sobre el comportamiento del usuario, las visitas que hace, las redes sociales… con esto se puede ofrecer una experiencia mejorada optimizando el valor que se ofrece y reduciendo así las tasas de abandono.
  • Conformidad y fraude: las prácticas de big data permiten detectar patrones de datos que puedan ser fraude, mientras que a su vez se pueden generar volúmenes de información de datos para crear informes normativos.
  • Aprendizaje automático: las máquinas pueden aprender mediante el big data y con ello, crear modelos de aprendizaje automático, en vez de programarlas.
  • Impulso a la innovación: es una oportunidad de innovación para las empresas ya que pueden analizar las interdependencias entre instituciones, procesos, entidades y seres humanos. A partir de esto, se aplican técnicas y novedades con esta información.

¿Cuáles son los beneficios del Big Data?

El Big Data ofrece un amplio número de beneficios, que os definiremos a continuación. Debemos de comprender que poder optimizar al máximo la toma de decisiones en base al Big Data requiere tiempo, equipo y dinero.

  • Lo primero de todo es que las empresas y negocios pueden emplear la inteligencia exterior en el proceso de toma de decisiones. Esto es posible gracias al acceso que hay a datos de los motores de búsqueda o de redes como Facebook y Twitter, y que permiten afinar las estrategias del negocio.
  • Mejorar el servicio que se ofrece al cliente, y es que se están sustituyendo los sistemas tradicionales de retroalimentación de clientes por unos nuevos sistemas que son diseñados con las tecnologías de datos masivos. En estos nuevos sistemas se aplica el procesamiento de lenguaje natura para poder leer y evaluar a los consumidores y sus respuestas.
  • Identificar con tiempo el riesgo de determinados productos y servicios.
  • Mejorar la eficiencia operacional, gracias a que el big data se puede emplear en zonas de preparación o zonas de aterrizaje para lograr identificar que datos son necesarios mover al almacén de datos. Junto con esto, la integración de las tecnologías del big data con el almacén de datos ayuda a que se puedan descargar los datos con poca frecuencia.

Algunos conceptos clave dentro del Big Data

Como suele ser habitual en este tipo de entorno existen muchos términos que seguro que has oído, pero no tienes claro su significado, ¡ahora lo entenderás!

  • Analítica predictiva: es una técnica utilizada para poder prevenir el comportamiento de los usuarios o del mercado. Se basa en datos históricos, algoritmos estadísticos y un sistema de aprendizaje automático.
  • Business inteligence: consiste en trabajar los datos de manera productiva, tomando decisiones acorde a los resultados obtenidos. Es el principal compañero del Big Data, siempre van de la mano.
  • Data lake: es el lugar donde se encuentran almacenados todos los datos en bruto. Trabaja con una arquitectura plana y suele ser el punto de partida.
  • Minería de datos/data mining: concepto utilizado para nombrar las técnicas para la exploración del dato.
  • NoSQL: son sistemas de gestión de bases de datos y estructuras que permiten almacenar información cuando las bases de datos relacionales dan problemas.
  • SQL: se trata de un lenguaje de consulta estructurado. Es uno de los más utilizado dentro de la informática.

Estamos en un entorno donde los datos que hay en internet tienen más volumen, y esto es un aspecto positivo para las empresas, pero deben saber gestionarlos e identificarlos para poder sacar el máximo provecho y convertir estos datos en información útil que les permita mejorar la estrategia.

Gracias al Big Data, se puede manejar una gran cantidad de datos para poder conocer el comportamiento de los usuarios y ofrecerle así los servicios que estos necesitan. Como hemos explicado a lo largo del artículo, la finalidad del big data es diseñar a usuarios, pero no como una persona con identidad, sino como miembro que navega y que tiene ciertas necesidades e intereses en los productos o servicios que ve.

Confiamos en que este artículo sobre el Big Data os haya resultado de utilidad, resolviendo aquellas dudas que tuvierais al empezar a leer el artículo. Como siempre, estaremos encantados de conocer vuestra experiencia con este concepto, así como vuestras dudas, ¡os leemos!

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