Cuando eres el propietario de una empresa, necesitas preparar un plan que te permita generar más ventas, que debe incluir datos como: preferencias, edad, sexo y conductas. De esta forma, puedes obtener toda la información relevante necesaria para tu mercado. Con ello, te adelantas a las necesidades de tus clientes y puedes llegar a superar sus expectativas. Este tipo de análisis se realiza con el Big Data. Por lo tanto, conocer qué es Big Data y para qué sirve te permite realizar un análisis de un gran volumen de datos, para poder tomar decisiones más reales.

 

¿Qué es Big Data y para qué sirve? 

Su término se refiere a los datos de enorme volumen, procesada a gran velocidad. Este procesamiento de información facilita la extracción de conocimiento. Pero, ¿Cómo funciona? Las empresas recopilan un conjunto de datos estructurados y no estructurados.

Según Wikipedia, «El uso moderno del término "big data" tiende a referirse al análisis del comportamiento del usuario, extrayendo valor de los datos almacenados...». 

Utilizando esta información para crear patrones de clientes. A su vez, estos datos mejoran los procesos, funcionalidades y la toma de decisión. Por lo tanto, nuestro comportamiento diario en internet genera cada vez más datos. Veamos las diferencias de estos datos.

Tipos de datos en el Big Data:

Existen tres diferentes grupos de datos: estructurados, semiestructurados y los no estructurados. Cada uno de ellos, poseen información de valor para ser usada en estrategias o proyectos.

Estructurados: 

Poseen un formato ya predefinido. Su almacenamiento es en tabla, por lo que, conocemos su organización, tipo, etc. Por lo general la información se representa por datos elementales.  Unos ejemplos de estos datos son: sexo, salario, estudios, definición del usuario y dirección.

No estructurados: 

Son todos aquellos datos que no tienen una estructura específica. Estos datos son de difícil manipulación, por lo que no se puede almacenar en una tabla. Por lo general son contenido de mails, comentarios en redes sociales, actitudes o archivos PDF o Word.

Semi Estructurados o híbridos:

En este caso, tiene alguna estructura definida pero no es fija. Este tipo de datos son complejos en el proceso de carga, por lo que se pueden perder datos. Su información es poco regular y el tipo de archivo es XML o JSON. Un ejemplo es datos de sensores.

Qué es Big data y para qué sirve

Identificar estos tipos de datos es importante, ya que te permite acoplar tu estrategia lo más real posible. Sin embargo, existen otras características comunes, las cuales se conocen por: 

Las 3 V's del Big Data:

Volumen:

Como anteriormente se mencionó, cuando hablamos sobre ¿Qué es Big Data y para qué sirve? Se refiere a la enorme cantidad de información que se procesa. Un ejemplo es el cambio en el uso del Gigabytes a Zettabytes o Yottabytes de información. 

Velocidad:

La velocidad es lo que define al Big Data. Debido a que se requiere que la información sea procesada en un mínimo de tiempo y en algunos casos en tiempo real. Mientras, los datos se analizan más rápido, mejor se establece un plan de acción para tu negocio. Por ejemplo, si estás creando una campaña, necesitarás analizar los comentarios de tus seguidores a tiempo real, para mejorar la promoción establecida.

Variedad:

Se refiere a los diferentes tipos de formatos que se extraen. Es por lo que debes conocer las diferencias entre los datos estructurados y no estructurados. Ya conoces los tipos de datos para extraer información. Pero, es importante que conozcas cómo se integran todos estos pasos para generar una respuesta.

¿Cómo funciona un Proyecto de Big Data? 

Debes tener en cuenta cuales son los pasos para el buen funcionamiento. Para lograr gestionar ¿Qué es Big Data y para qué sirve?.

#1. Tipos de datos:

Como hemos comentado, tienes que diferenciar los tipos de datos con los que estás realizando el análisis.

#2. Calidad de datos:

La calidad de los datos depende de las decisiones que tomes y de tus objetivos propuestos. Es por ello, que debes tener en cuenta una serie de propiedades: precisión, completitud, relevancia, etc. Para que establezcas si los datos son fiables. 

#3. Gestión de los datos:

En este paso, tienes que extraer los datos en bruto de las infraestructuras que los producen. Debes buscarlos en las fuentes que te interesan. Luego lo trasladas a los sistemas de almacenamiento para posteriormente analizarlos.

#4. Almacenamiento de los datos:

Inmediatamente obtengas los datos, debes almacenarlos en una plataforma con gran capacidad de almacenamiento de datos masivos. Por lo general estos sistemas de almacenamiento tienen que almacenar, organizar, nombrar, compartir y proteger los archivos.

#5. Análisis de datos:

Finalmente, esta fase es clave para conocer el valor de los datos. Además de generar un conocimiento, que te orientará a tomar las mejores decisiones para cumplir tus objetivos. Dicho análisis engloba varios procedimientos y modelos estadísticos, para extraer la información.

Dentro de esos procedimientos, destacan la estadística, minería de datos, regresiones test A/B, factores, correlaciones, etc. El método de análisis que escojas, dependerá de la tipología de tus datos. 

Entonces, cuando hablamos sobre ¿qué es Big Data y para qué sirve? Nos referimos a enormes cantidades de información, que se reciben a diario de diferentes fuentes, las cuales son analizadas. Estos datos son tan grandes, que los métodos tradicionales no dan abasto para gestionarlos. Es por lo que se crearon tecnologías para hacerlo.

Tecnologías del Big Data

Dependiendo de las necesidades de tu empresa, tienes que seleccionar la mejor gestión de macro datos que se adapte a tus datos. Estas herramientas son:

#1. Hadpoo: 

Este Software es de código abierto. Por lo que, almacena, procesa y analiza cualquier tipo de datos.

#2. MapReduce:

Su programación permite procesar grandes conjuntos de datos mediante un algoritmo distribuido y en paralelo.

Ya que tenemos claro qué es Big Data y para qué sirve, ahora es necesario saber sus ventajas y desventajas.

¿Cuáles son sus ventajas y desventajas?

Ventajas:

Dentro de sus ventajas destacan la organización de la información para mejorar la toma de decisión. La realización de un feedback con datos en tiempo real. Además, se conoce mejor al mercado y sus necesidades. De esta forma se detectan las tendencias o los fallos de atención al cliente. 

Desventajas:

Por último, en las desventajas se recalcan el exceso de datos. Cuando no se establece un patrón para limpiar los datos, puede generar una toma de decisión errónea. También, el almacenamiento de datos está expuesto a constantes ciberataques. Por último, se requiere una política de protección de datos.