Big Data
¿Qué es Big Data?
Big data se refiere a conjuntos de información grandes y diversos que crecen a un ritmo cada vez mayor. Abarca el volumen de información, la velocidad o velocidad a la que se crea y recopila, y la variedad o alcance de los puntos de datos que se cubren (conocidos como las «tres v» de big data). Los macrodatos a menudo provienen de la minería de datos y llegan en múltiples formatos.
Conclusiones clave
- Big data es una gran cantidad de información diversa que llega en volúmenes crecientes y con una velocidad cada vez mayor.
- Los macrodatos pueden estar estructurados (a menudo numéricos, fácilmente formateados y almacenados) o no estructurados (más de forma libre, menos cuantificables).
- Casi todos los departamentos de una empresa pueden utilizar los resultados del análisis de big data, pero manejar su desorden y ruido puede plantear problemas.
- 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 registros electrónicos.
- Los macrodatos suelen almacenarse en bases de datos informáticas y se analizan mediante software diseñado específicamente para manejar conjuntos de datos grandes y complejos.
Cómo funciona Big Data
Los macrodatos se pueden clasificar como no estructurados o estructurados. Los datos estructurados consisten en información ya administrada por la organización en bases de datos y hojas de cálculo; con frecuencia es de naturaleza numérica. Los datos no estructurados son información que no está organizada y no cae 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 registros electrónicos. La presencia de sensores y otras entradas en dispositivos inteligentes permite recopilar datos en un amplio espectro de situaciones y circunstancias.
Los macrodatos se almacenan con mayor frecuencia en bases de datos informáticas y se analizan mediante software diseñado específicamente para manejar conjuntos de datos grandes y complejos. Muchas empresas de software como servicio (SaaS) se especializan en la gestión de este tipo de datos complejos.
Los usos de Big Data
Los analistas de datos observan la relación entre diferentes tipos de datos, como los datos demográficos y el historial de compras, para determinar si existe una correlación. Dichas evaluaciones pueden ser realizadas internamente o externamente por un tercero que se enfoca en procesar macrodatos en formatos digeribles. Las empresas a menudo utilizan 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 al colocar anuncios dirigidos a los usuarios en 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. El objetivo del big data es aumentar la velocidad a la que los productos llegan al mercado, reducir la cantidad de tiempo y recursos necesarios para lograr la adopción del mercado, las audiencias objetivo 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 clientes potenciales) debería permitir a las empresas adaptar mejor los productos y los esfuerzos de marketing para crear el mayor nivel de satisfacción y la repetición del 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 se ha convertido en un debate candente en el mundo en línea actual, particularmente con las muchas violaciones de datos que las empresas han experimentado en los últimos años.
Si bien un mejor análisis es positivo, los macrodatos también pueden generar sobrecarga y ruido, lo que reduce su utilidad. Las empresas deben manejar mayores volúmenes de datos y determinar qué datos representan señales en comparación con el ruido. Decidir qué hace que los datos sean relevantes se convierte en un factor clave.
Además, la naturaleza y el formato de los datos pueden requerir un tratamiento especial antes de actuar. Los datos estructurados, que constan de 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.