Qué es el Big Data?
Los big data se refieren a los grandes y diversos conjuntos de información que crecen a un ritmo cada vez mayor. Abarca el volumen de información, la velocidad o rapidez con la que se crea y recopila, y la variedad o el alcance de los puntos de datos que se abarcan (lo que se conoce como las „tres v” del big data). Los big data suelen proceder de la minería de datos y llegan en múltiples formatos.
Puntos clave
- Los grandes datos son una gran cantidad de información diversa que llega en volúmenes cada vez mayores y con una velocidad cada vez mayor.
- Los big data pueden ser estructurados (a menudo numéricos, fáciles de formatear y almacenar) o no estructurados (más libres, menos cuantificables).
- Casi todos los departamentos de una empresa pueden utilizar los resultados del análisis de big data, pero el manejo de su desorden y ruido puede plantear problemas.
- Los big data pueden recopilarse a partir de comentarios compartidos públicamente en redes sociales y sitios web, recogidos voluntariamente en aparatos electrónicos y aplicaciones personales, mediante cuestionarios, compras de productos y registros electrónicos.
- Los big data suelen almacenarse en bases de datos informáticas y se analizan con programas específicamente diseñados para manejar conjuntos de datos grandes y complejos.
Cómo funcionan los Big Data
Los big data pueden clasificarse como no estructurados o estructurados. Los datos estructurados consisten en información ya gestionada por la organización en bases de datos y hojas de cálculo; suelen ser de naturaleza numérica. Los datos no estructurados son información que no está organizada y no se ajusta a un modelo o formato predeterminado. Incluye datos recogidos en las redes sociales, que ayudan a las instituciones a recopilar información sobre las necesidades de los clientes.
Los big data pueden recogerse a partir de comentarios compartidos públicamente en redes sociales y sitios web, recogidos voluntariamente en aparatos electrónicos y aplicaciones personales, mediante cuestionarios, compras de productos y registros electrónicos. La presencia de sensores y otras entradas en los dispositivos inteligentes permite recoger datos en un amplio espectro de situaciones y circunstancias.
Los big data suelen almacenarse en bases de datos informáticas y se analizan con programas específicamente diseñados para manejar conjuntos de datos grandes y complejos. Muchas empresas de software como servicio (SaaS) están especializadas en la gestión de este tipo de datos complejos.
Los usos de los big data
Los analistas de datos examinan la relación entre diferentes tipos de datos, como los datos demográficos y el historial de compras, para determinar si existe una correlación. Estas evaluaciones pueden ser realizadas internamente o externamente por un tercero que se dedica a procesar big data en formatos digeribles. Las empresas suelen recurrir a la evaluación de los big data por parte de estos expertos para convertirlos en información procesable.
Muchas empresas, como Alphabet y Meta (antes Facebook), utilizan los big data para generar ingresos publicitarios colocando anuncios dirigidos a los usuarios de las redes sociales y a los que navegan por la web.
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 los big data es aumentar la velocidad con la que los productos llegan al mercado, reducir la cantidad de tiempo y recursos necesarios para conseguir la adopción del mercado, dirigirse al público objetivo y asegurarse de que los clientes siguen estando satisfechos.
Ventajas y desventajas de los Big Data
El aumento de la cantidad de datos disponibles presenta tanto oportunidades como problemas. En general, disponer de más datos sobre los clientes (y clientes potenciales) debería permitir a las empresas adaptar mejor los productos y los esfuerzos de marketing con el fin de crear el mayor nivel de satisfacción y de repetición del negocio. Las empresas que recogen una gran cantidad de datos tienen la oportunidad de realizar análisis más profundos y ricos en beneficio de todas las partes interesadas.
Con la cantidad de datos personales disponibles hoy en día, es crucial que las empresas tomen medidas para proteger estos datos; un tema que se ha convertido en un debate candente en el mundo online actual, especialmente con las numerosas violaciones de datos que las empresas han experimentado en los últimos años.
Aunque un mejor análisis es positivo, el big data también puede crear sobrecarga y ruido, reduciendo su utilidad. Las empresas deben manejar mayores volúmenes de datos y determinar qué datos representan señales en comparación con el ruido. Decidir 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, formados por valores numéricos, pueden almacenarse y clasificarse fácilmente. Los datos no estructurados, como correos electrónicos, vídeos y documentos de texto, pueden requerir la aplicación de técnicas más sofisticadas antes de ser útiles.