Qué es big data y cuáles son sus características

Las métricas son las cantidades, símbolos, caracteres y números que se encuentran en los datos.

Mientras que las dimensiones son atributos de los datos, por ejemplo, la dimensión “días de la semana” indica el nombre de uno o varios días “martes, jueves,etc…”.

¿Qué es big data?

Tipos de datos

• Datos estructurados: son los datos que se pueden tener en un formato fijo que se pueden encasillar en diferentes columnas de información, pero que encajan siempre en dicho formato, pero cuyo contenido sólo se compone de texto.
• Des-estructurados: son aquellos datos que no se encuentran necesariamente clasificados en un orden aparente y que dependen de las formas de búsqueda para encontrarlos. Estos abarcan texto, páginas web, videos, imágenes, etc. que se encuentran ubicados en cualquier servidor, por ejemplo, Google por ser un motor de búsqueda, cuenta con una big data desestructurada, que selecciona y clasifica la información con base en la búsqueda.
• Semi-estructurados: contiene una mezcla de los dos tipos de Big Data anteriores.

Ejemplos de big data

A continuación se presentan algunos ejemplos de Big Data:

• La Bolsa de Nueva York: es un ejemplo de Big Data que genera alrededor de un terabyte de nuevos datos de negociación por día.
• Las redes sociales: algunas estadísticas muestran que más de 500 terabytes de nuevos datos se introducen en las bases de datos del sitio de Facebook por día días. Estos datos se generan principalmente en términos de cargas de fotos y videos, intercambio de mensajes, comentarios, etc.
• Un solo motor a reacción puede generar más de 10 terabytes de datos en 30 minutos de tiempo de vuelo. Con miles de vuelos por día, la generación de datos llega a muchos petabytes.
• La predicción del clima es otro ejemplo de Big Data. Requiere la recolección y análisis de vastas cantidades de datos de diversas fuentes, incluyendo satélites, estaciones meteorológicas y boyas oceánicas para crear modelos de predicción del clima precisos y útiles para la toma de decisiones.

Características del big data

Características del Big Data El Big Data puede describirse por las siguientes características:

1. Volumen

El nombre Big Data en sí mismo está relacionado con un tamaño que es enorme. El tamaño de los datos juega un papel muy importante en la determinación del valor de los datos. Además, si un conjunto de datos particular puede considerarse o no como Big Data, depende del volumen de datos. Por lo tanto, “Volumen” es una característica que debe considerarse al tratar soluciones de Big Data.

2. Variedad

El siguiente aspecto del Big Data es su variedad. La variedad se refiere a fuentes heterogéneas y la naturaleza de los datos, tanto estructurados como no estructurados. En el pasado, las hojas de cálculo y las bases de datos eran las únicas fuentes de datos consideradas por la mayoría de las aplicaciones. En la actualidad, también se consideran en las aplicaciones de análisis datos en forma de correos electrónicos, fotos, videos, dispositivos de monitoreo, archivos PDF, audio, etc. Esta variedad de datos no estructurados plantea ciertos problemas para el almacenamiento, la minería y el análisis de datos.

3. Velocidad

El término “velocidad” se refiere a la velocidad de generación de datos. La rapidez con que se genera y procesa la información para satisfacer las demandas determina el potencial real de los datos.

La velocidad del Big Data se refiere a la velocidad a la que fluyen los datos desde fuentes como procesos empresariales, registros de aplicaciones, redes y sitios de redes sociales, sensores, dispositivos móviles, etc. El flujo de datos es masivo y continuo.

4. Variabilidad

Esto se refiere a la inconsistencia que puede mostrar la información en ocasiones, lo que dificulta el proceso de manejar y administrar los datos de manera efectiva.

Ventajas del procesamiento de Big Data

La capacidad de procesar Big Data en un DBMS (sistema de gestión de bases de datos) ofrece múltiples beneficios, tales como:

• Las empresas pueden utilizar inteligencia externa al tomar decisiones:

El acceso a los datos sociales de motores de búsqueda y sitios como Facebook y Twitter está permitiendo a las organizaciones ajustar sus estrategias empresariales. Esta es una de las principales ventajas de las redes sociales.

• Mejora del servicio al cliente:

Los sistemas de retroalimentación tradicionales de los clientes se están reemplazando por nuevos sistemas diseñados con tecnologías de Big Data. En estos nuevos sistemas, se utilizan tecnologías de procesamiento de lenguaje natural y Big Data para leer y evaluar las respuestas de los consumidores.

• Identificación temprana de riesgos para los productos/servicios, si los hay
• Mejora de la eficiencia operativa:

Las tecnologías de Big Data se pueden utilizar para crear una zona de preparación o de aterrizaje para nuevos datos antes de identificar qué datos deben ser trasladados al almacén de datos. Además, dicha integración de tecnologías de Big Data y almacén de datos ayuda a una organización a descargar datos de acceso poco frecuente.

Tener la capacidad de visualizar datos y analizar la big data en la actualidad, presenta muchos beneficios para las empresas ya que pueden usarlos como insumo para la toma de decisiones estratégicas, como por ejemplo obtener los datos de Facebook y Twitter permite adaptar acciones comerciales específicas.

También puede mejorar la experiencia de usuario, identificar de manera temprana el éxito o fracaso de un producto, mejorar la eficiencia en la operación comercial y en el desarrollo de estrategias de marketing digital.

La importancia del big data en marketing

La importancia del big data en el marketing no se traduce automáticamente en una mejora en la estrategia de marketing, pero el potencial está ahí. Piensa en el big data como tu ingrediente secreto, tu materia prima, tu elemento esencial. No es el dato en sí lo que es importante, sino las ideas que se obtienen a partir del big data, las decisiones que se toman y las acciones que se llevan a cabo.

Al combinar el big data con una estrategia integrada de gestión de marketing, las organizaciones de marketing pueden tener un impacto sustancial en estas áreas clave:

1. Compromiso (engagement) del cliente

El big data puede ofrecer información no sólo sobre quiénes son tus clientes, sino también dónde están, qué quieren, cómo quieren ser contactados y cuándo.

2. Retención y fidelización del cliente

El big data puede ayudarte a descubrir qué influye en la fidelidad del cliente y lo que los mantiene volviendo una y otra vez.

3. Optimizaciónde marketing

Con el big data, puedes determinar el gasto óptimo en marketing en múltiples canales, así como optimizar continuamente los programas de marketing a través de pruebas, medición y análisis.

Tres tipos de big data que son importantes para el marketing

1. Datos de cliente

La categoría de big data más familiar para el marketing puede incluir métricas conductuales, actitudinales y transaccionales de fuentes como campañas de marketing, puntos de venta, sitios web, encuestas de clientes, redes sociales, comunidades en línea y programas de lealtad.

2. Datos operativos

Esta categoría de big data generalmente incluye métricas objetivas que miden la calidad de los procesos de marketing relacionados con las operaciones de marketing, la asignación de recursos, la gestión de activos, los controles presupuestarios, etc.

3. Datos financieros

típicamente alojado en los sistemas financieros de una organización, esta categoría de big data puede incluir ventas, ingresos, ganancias y otros tipos de datos objetivos que miden la salud financiera de la organización.

Desafíos del big data en maketing

Los desafíos relacionados con el uso efectivo de big data pueden resultar especialmente intimidantes para el marketing. Esto se debe a que la mayoría de los sistemas analíticos no están alineados con los datos, procesos y decisiones de la organización de marketing. Para el marketing, tres de los mayores desafíos son:

1. Saber qué datos recopilar

Hay datos por todas partes. Tienes enormes volúmenes de datos de clientes, operativos y financieros con los que lidiar. Pero más no siempre es mejor: tienen que ser los datos correctos.

2. Saber qué herramientas analíticas usar

A medida que crece el volumen de big data, el tiempo disponible para tomar decisiones y actuar sobre ellas se reduce. Las herramientas analíticas pueden ayudarte a agregar y analizar datos, así como a asignar de manera adecuada información e decisiones relevantes a lo largo de la organización, pero ¿cuáles?

3. Saber cómo pasar de los datos a la información útil y luego al impacto

Una vez que tienes los datos, ¿cómo los conviertes en información útil? ¿Y cómo usas esa información para tener un impacto positivo en tus programas de marketing?

Pasos para pasar de big data a un mejor marketing

Big data es muy importante en el marketing. Pero hay algunas cosas que todo vendedor debe tener en cuenta para garantizar que big data conduzca a un gran éxito:

1. Usa big data para obtener una comprensión más profunda.

Big data te brinda la oportunidad de profundizar más y más en los datos, desglosándolos para revelar insights más ricos. Los insights que obtienes de tu análisis inicial se pueden explorar aún más, con insights más ricos y profundos que surgen cada vez. Este nivel de comprensión puede ayudarte a desarrollar estrategias y acciones específicas para impulsar el crecimiento.

2. Proporciona insights de big data a quienes puedan usarlos

los CMO necesitan insights significativos que big data pueda proporcionar; pero también los necesitan los gerentes de tiendas, el personal de atención telefónica, los asociados de ventas, y así sucesivamente. ¿De qué sirve un insight si se queda en los confines de la sala de juntas? Haz que llegue a manos de aquellos que puedan actuar sobre él.

3. No intentes salvar al mundo

Abordar big data a veces puede parecer abrumador, así que comienza enfocándote en unos pocos objetivos clave. ¿Qué resultados te gustaría mejorar? Una vez que decidas eso, puedes identificar qué datos necesitarías para respaldar el análisis relacionado. Cuando hayas completado ese ejercicio, pasa al siguiente objetivo. Y al siguiente.

4. Contrata expertos

A medida que las empresas recopilan y almacenan grandes cantidades de datos, es necesario tener expertos en big data que puedan analizarlos y extraer insights útiles para el negocio. Los datos brutos son inútiles si no se pueden analizar y convertir en información útil, y la ciencia de datos y el análisis avanzado son necesarios para realizar esta tarea.

Además, el campo del big data está en constante evolución, y los expertos en esta área están capacitados para seguir el ritmo de los cambios y adaptarse a las nuevas tecnologías y herramientas. También pueden ayudar a las empresas a identificar los conjuntos de datos más relevantes y aplicables para sus necesidades de marketing específicas.

Los expertos en big data también pueden ayudar a abordar los desafíos que surgen al trabajar con grandes conjuntos de datos, como problemas de calidad de los datos, privacidad y seguridad, y la complejidad de la integración de datos de diferentes fuentes.

miércoles, 22 de marzo de 2023