BigData_Que Es y Como Funciona

Big Data: ¿Qué es y cómo funciona?

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El Big Data implica el aprovechamiento de gran cantidad de datos no estructurados, estructurados y semi estructurados recolectados de diversas fuentes. Dichos datos son analizados utilizando Machine Learning y otras técnicas avanzadas, con la finalidad de obtener información valiosa para la toma de decisiones.

Para dimensionar la cantidad de datos disponibles hay que considerar que cada minuto:

  • 64, 140 historias de Instagram se publican.
  • 5,365, 260 videos de Youtube se visualizan.
  • 5,500, 560 de búsquedas se realizan en Google.
  • 181,331, 340 de correos se envían.

En esta guía conocerá todo lo necesario sobre Big Data:


Big Data ¿Qué es y cómo sirve?

El Big Data se puede definir como el proceso de recopilar, almacenar, analizar y utilizar grandes volúmenes de datos, los cuales son obtenido a través de diversas fuentes internas, externas y alternas. Esto con la finalidad de desarrollar aprendizaje automatizado, modelos predictivos y análisis detallados para la toma de decisiones.

Aunque el término Big Data suena como algo reciente, en realidad la idea de almacenar, acceder y analizar grandes cantidades de datos tiene ya algunas décadas. El concepto «Big Data» comenzó a tomar forma cuando el analista Douglas Laney definió las conocidas «3 V´s del Big Data».

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Volumen

Una de las principales características del Big Data es el volumen. La inmensa cantidad de datos generados, tanto internamente, como de manera externa, abren un mundo de posibilidades para obtener información valiosa. Por otro lado, también generan nuevos retos para utilizar la data de forma correcta.


Dato curioso: Cada día se generan 2.5 quintillones de bytes de información cada día


Velocidad

Hoy en día la data se mueve a una velocidad increíble. Los avances tecnológicos han hecho que varias empresas dependan de información en tiempo real, que sea confiable, y les permita tomar decisiones clave todos los días.

Variedad

La información no viene de un solo lugar, sino de varias fuentes. Desde base de datos, archivos en word, excel y csv, hasta videos, imágenes, gráficos, redes sociales e incluso de dispositivos móviles y wearables.

Antes de que las empresas puedan poner el Big Data a «trabajar» para ellos, primero deben considerar cómo éste fluye entre una multitud de ubicaciones, fuentes, sistemas, propietarios y usuarios.»

SAAS

Veracidad y Valor

Se han agregado dos elementos más a los propuestos por Douglas Laney: La variabilidad y la veracidad. De nada sirve recolectar grandes volúmenes de información si éstos no son confiables y de gran calidad. A esto hace referencia la veracidad; las empresas deben poder administrar data diaria, estacional y desencadenadas por eventos.

El valor hace referencia al proceso de tener información que realmente ayude a las empresas a tomar mejores decisiones.

Gráfico sobre las 5v's del Big Data

Tipos de Big Data

El Big Data se clasifica principalmente en tres tipos: Datos estructurados, datos no estructurados y datos semi estructurados.

Datos estructurados: Este tipo de información tiene un formato, tamaño y longitud bien definido, por lo que resulta fácil de procesar y analizar. Algunos ejemplos de datos estructurados puede ser una base de datos con nombres, fechas, direcciones, teléfonos y ubicaciones.

Datos no estructurados: Éstos requieren clasificarse, ordenarse y almacenarse de forma correcta para poder sacarles valor. Pueden generarse en tiempo real y a gran escala.

Comúnmente provienen de dispositivos móviles, imágenes, video y audio, aplicaciones transaccionales, web, correos electrónicos y redes sociales.

Datos semi estructurados: Los datos semi estructurados son aquellos que tienen metadatos adjuntos y los cuales se pueden «heredar». Incluso se les puede agregar una etiqueta semántica adjunta.

Estos tres tipos de Big Data se pueden aplicar en todos los niveles de análisis. La clave del éxito consiste en comprender cuáles serán las fuentes de los datos y el tipo de tratamiento que se les dará.


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La importancia del Big Data Analytics

Para utilizar los diferentes tipos de Big Data, es necesario emplear analítica avanzada.

El Big Data Analytics consiste en el proceso de recopilar, examinar y analizar grandes cantidades de datos con el fin de descubrir tendencias, conocimientos y patrones del mercado que puedan ser útiles para la toma de decisiones de las empresas. Es importante que la información esté disponible de manera rápida y eficiente para que las empresas puedan reaccionar a cualquier oportunidad o amenaza lo antes posible.

¿Cómo funciona el Big Data? Los 5 pasos para comenzar

Existen cinco pasos fundamentales para comenzar a implementar una estrategia basada en análisis de datos con Big Data, la cual incluye la sinergia entre data tradicional y data alternativa:

  1. Implementar las bases para la estrategia de Big Data.
  2. Identificar las fuentes de información que más se alinean a las necesidades de información.
  3. Generar un plan y una metodología para acceder, manejar, depurar y almacenar data.
  4. Desarrollar modelos de machine learning que puedan analizar la data de manera correcta.
  5. Recolectar los insights de mayor valor para tomar mejores decisiones.

Tener tanta información disponible a través de distintos tipos de datos, de diversas fuentes y en tiempo real requiere el involucramiento de personal y equipos personalizado que sepa darle sentido a la data. Aunque esto pueda parecer difícil, empresas como PREDIK Data-Driven facilitan la adopción de estrategias basadas en Big Data, con resultados realmente positivos.

Cómo tomar mejores decisiones con Big Data

Ventajas de utilizar Big Data

El valor del Big Data no radica en la cantidad de datos que se recolectan, sino en el provecho que se le saca a éstos y la manera en que se utilizan. El uso de técnicas y herramientas de Big Data en las empresas permite a los tomadores de decisiones obtener las respuestas necesarias para resolver problemas complejos.

Algunas ventajas del análisis de Big Data sería:

  • Descubrir nuevas oportunidades de negocio e identificar mercados poco atendidos.
  • Mejorar la relación con los clientes y entregar una mejor experiencia de marca.
  • Generar oferta de productos o servicios alineadas a las necesidades verdaderas de los usuarios.
  • Mejorar la eficiencia operativa y reducir costos de producción.
  • Desarrollar estrategias de marketing y ventas con mayores retornos de inversión.
  • Generar estrategias de expansión más exitosas.
  • Mejorar la eficiencia en la cadena de suministros.
  • Mejorar la toma de decisiones y la productividad de cada área de la empresa.
Insights del consumidor con Big Data

Big Data: Ejemplos reales

Mucho se habla de cómo empresas como Netflix, Amazon y Walmart obtienen grandes resultados gracias al uso de Big Data. Más allá de este tipo de ejemplos, quisiéramos compartir algunos casos de empresas con las que hemos desarrollado soluciones basadas en Big Data:

Ejemplo 1. Big Data para identificar zonas con alto potencial de éxito

Una importante cadena de gasolineras estaba en un proceso de expansión, por lo que necesitaba evaluar las ubicaciones idóneas para colocar nuevos puntos de venta. Nuestros especialistas desarrollaron un modelo de pronósticos de venta que permitió identificar zonas con alto potencial de éxito para la marca. Lea el caso completo

Ejemplo 2. Análisis del mercado e insights del consumidor

Una empresa dedicada a producir alimentos estaba planeando lanzar una nueva línea de productos, por lo que necesitaba conocer cuál sería el impacto esperado en el mercado. Para este caso, nuestro equipo de inteligencia desarrolló una metodología especializada para identificar patrones de preferencias y hábitos de compra para el consumidor meta.

Caso de éxito, uso de Big Data para empresas y negocios

Ejemplo 3. Identificar nuevas oportunidades de negocio

Una de las universidades más importantes de América Latina necesitaba conocer la demanda de servicios educativos para identificar nuevas oportunidades de mercado. Nuestros analistas crearon una plataforma de información interactiva, en donde se podía conocer las tendencias de demanda por tipo de servicio educativo. Lea el caso completo

¿Para qué sirve el Big data en los estudios de mercado?

Papel del Big Data en los estudios de Mercado

Si algo es claro es que el Big Data y la investigación de mercado hacen una sinergia perfecta. En lugar de tomar en cuenta una pequeña muestra de análisis (como se hacía antes), el Big Data permite tomar información de todo el mercado meta disponible, permitiendo tener mayor información para tomar decisiones clave.

¿Cómo se utiliza el Big Data en Estudios de Mercado?

Los dos principales beneficios de utilizar Big Data en las investigaciones de mercado sería:

  1. Mayor información valiosa disponible para los tomadores de decisiones.
  2. Conocimiento más integral del mercado meta. Al tomar en cuenta diferentes fuentes de información se puede conocer con mayor profundidad al consumidor.

¿Cómo empezar a utilizar el Big Data a su favor?

En PREDIK Data-Driven contamos con más de 14 años desarrollando una metodología especializada basada en Big Data, Machine Learning y Ciencia de Datos. Actualmente contamos con casos de éxito a través de diversas industrias.

Nuestras innovadoras soluciones personalizadas nos han permitido generar grandes resultados con marcas como Adidas, Panasonic, Shell, Total Energies y PPG.

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