La importancia del Big Data para su negocio

Seguramente, usted ha escuchado mucho la expresión Big Data, ya que actualmente llamamos big data a conjuntos de datos demasiado grandes o complejos para ser analizados por sistemas de procesamiento tradicionales. 

Cada segundo se genera una gran cantidad de datos en todo el mundo a través de los teléfonos móviles y otros dispositivos tecnológicos que utilizamos a diario.

Procesar y cruzar toda esta información puede ser de gran valor para su negocio. A través de ella, es posible conocer mejor el mercado, a sus clientes y mejorar los procesos de producción, logística y ventas de su empresa. 

Las 3 V del big data

Los sistemas que procesan y almacenan big data se han convertido en un componente habitual de las arquitecturas de gestión de datos de las organizaciones, combinados con herramientas que admiten el uso de análisis de big data. El big data suele caracterizarse por las tres V:

• el gran VOLUMEN de datos en muchos entornos;
• la gran VARIEDAD de tipos de datos que suelen almacenarse en los sistemas de big data; y
• la VELOCIDAD con la que se generan, recopilan y procesan muchos de los datos.

Estas características fueron identificadas por primera vez en 2001 por el estadounidense Doug Laney, entonces analista de la consultora Meta Group Inc. Más recientemente, se han añadido otras V a las diferentes descripciones del big data, entre ellas veracidad, valor y variabilidad.

Aunque el big data no equivale a ningún volumen específico de datos, las implementaciones de big data suelen implicar terabytes, petabytes e incluso exabytes de datos generados y recopilados a lo largo del tiempo.

El big data en la ciencia y los negocios

Las empresas utilizan el big data en sus sistemas para mejorar las operaciones, proporcionar un mejor servicio al cliente, crear campañas de marketing personalizadas y llevar a cabo otras acciones que pueden aumentar los ingresos y los beneficios. Las empresas que lo utilizan de forma eficaz tienen una ventaja competitiva potencial sobre las que no lo hacen, ya que son capaces de tomar decisiones empresariales más rápidas y fundamentadas.

Por ejemplo, el big data proporciona información valiosa sobre los clientes que las empresas pueden utilizar para perfeccionar su marketing, publicidad y promociones con el fin de aumentar la participación de los clientes y las tasas de conversión. Los datos históricos y en tiempo real pueden analizarse para evaluar la evolución de las preferencias de los consumidores o compradores corporativos, lo que permite a las empresas responder mejor a los deseos y necesidades de los clientes.

Los investigadores y científicos también utilizan el big data para identificar signos de enfermedades y factores de riesgo, y los médicos lo utilizan para ayudar a diagnosticar enfermedades y afecciones médicas en los pacientes. Además, una combinación de datos procedentes de registros sanitarios electrónicos, redes sociales, Internet y otras fuentes proporciona a las organizaciones sanitarias y a los organismos gubernamentales información actualizada sobre amenazas o brotes de enfermedades infecciosas.

En el sector energético, el big data ayuda a las empresas petroleras y gasísticas a identificar posibles lugares de perforación y supervisar las operaciones de los oleoductos; del mismo modo, las empresas de servicios públicos lo utilizan para rastrear las redes eléctricas.

El origen del big data

El big data proviene de una gran variedad de fuentes, entre ellas, sistemas de procesamiento de transacciones, bases de datos de clientes, documentos, correos electrónicos, registros médicos, registros de clics en Internet, aplicaciones móviles y redes sociales. También incluye datos generados por máquinas, como archivos de registro de red y servidor, y datos de sensores en máquinas de fabricación, equipos industriales y dispositivos del Internet de las cosas.

Además de los datos de los sistemas internos, los entornos de big data suelen incorporar datos externos sobre consumidores, mercados financieros, condiciones meteorológicas y de tráfico, información geográfica, investigaciones científicas y mucho más. Las imágenes, los vídeos y los archivos de audio también son formas de big data, y muchas aplicaciones de big data implican datos de streaming que se procesan y recopilan de forma continua.

Cómo funciona el análisis de big data

Para obtener resultados válidos y relevantes de las aplicaciones analíticas de big data, los científicos de datos y otros analistas deben tener un conocimiento detallado de los datos disponibles y una idea de lo que buscan en ellos. 

Una vez recopilados y preparados los datos para su análisis, se pueden aplicar diversas disciplinas de ciencia de datos y análisis avanzados, entre ellas el aprendizaje automático (machine learning), el aprendizaje profundo (deep learning), el modelado predictivo, la minería de datos, el análisis estadístico, el análisis de streaming, etc.

Utilizando los datos de los clientes como ejemplo, los diferentes tipos de análisis que se pueden realizar con conjuntos de big data pueden incluir:

Análisis comparativo: examina las métricas de comportamiento y la interacción de los clientes en tiempo real para comparar los productos, servicios y marca de una empresa con los de sus competidores.

Segmentación en redes sociales: analiza lo que la gente dice en las redes sociales sobre un negocio o producto, lo que puede ayudar a identificar posibles problemas y públicos objetivo para campañas de marketing.

Análisis de marketing: proporciona información que puede utilizarse para mejorar las campañas de marketing y las ofertas promocionales de productos, servicios e iniciativas empresariales.

Análisis de opiniones: los datos recopilados sobre los clientes pueden analizarse para revelar cómo se sienten respecto a una empresa o marca, los niveles de satisfacción del cliente, los posibles problemas y cómo se puede mejorar la atención al cliente.

La mejor estrategia para su empresa

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Mediante un algoritmo propio y la aplicación de data stream mining (minería de flujos de datos), ofrecemos a nuestros clientes lo mejor en análisis predictivo para potenciar su gestión. Con actualizaciones en tiempo real, nuestro algoritmo garantiza la eficacia de las previsiones a lo largo del tiempo y la ventaja competitiva de nuestros clientes.