Big Data
Big data se refiere a los grandes y diversos conjuntos de información que crecen a tasas cada vez mayores. Abarca el volumen de información, la velocidad o la velocidad a la que se crea y recopila, y la variedad o alcance de los puntos de datos que se cubren. Big data a menudo proviene de múltiples fuentes y llega en múltiples formatos.
Cómo funciona el Big Data
Los grandes datos 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.
Tres V caracterizan tradicionalmente los grandes datos: el volumen (cantidad) de datos, la velocidad (velocidad) a la que se recopilan y la variedad de la información.
Se pueden recopilar grandes datos 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 grandes datos se almacenan con mayor frecuencia en bases de datos informáticas y se analizan utilizando un 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 analizan la relación entre los 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 dentro de una empresa o externamente por un tercero que se concentre en procesar grandes datos en formatos digeribles. Las empresas a menudo utilizan la evaluación de big data por parte de dichos expertos para convertirla en información procesable.
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 de Big Data es aumentar la velocidad a la que los productos llegan al mercado, reducir la cantidad de tiempo y recursos necesarios para obtener la adopción del mercado, audiencias objetivo y garantizar que los clientes sigan satisfechos.
Para llevar clave
- Big data es una gran cantidad de información diversa que llega en volúmenes crecientes y con una velocidad cada vez mayor.
- Los grandes datos pueden ser estructurados (a menudo numéricos, fácilmente formateados y almacenados) o no estructurados (más 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.
Ventajas y desventajas de Big Data
El aumento en la cantidad de datos disponibles presenta oportunidades y problemas.
En general, tener más datos sobre los clientes (y clientes potenciales) debería permitir a las empresas adaptar mejor sus productos y esfuerzos de marketing para crear el más alto nivel de satisfacción y repetir los negocios. Las empresas que pueden recopilar una gran cantidad de datos tienen la oportunidad de realizar análisis más profundos y completos.
Si bien un mejor análisis es positivo, los grandes datos también pueden crear sobrecarga y ruido. Las empresas tienen que poder manejar grandes volúmenes de datos, al tiempo que determinan qué datos representan señales en comparación con el ruido. Determinar 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 sobre ellos. Los datos estructurados, que consisten en 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.
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