La revolución de los datos ha llegado: ahora hasta los refrigeradores están conectados a la nube. Cada vez que una persona accede a una noticia, genera datos; cuando le pide a su smart speaker que programe una alarma, genera datos; cuando se salta una canción en su aplicación de streaming de elección, genera datos. Todos los dispositivos, desde un smartwatch hasta una caminadora o un televisor, generan y transfieren información por medio de la red.
En este sentido, se estima que la cantidad de información generada diariamente solo va a crecer y, para 2025, se habrán producido 175 zettabytes. Sin duda, es una cantidad difícil de visualizar, ya que un solo zettabyte equivale a un billón de gigabytes y se necesitan 12 ceros para escribir dicha cifra.
Teniendo esto en cuenta, no cabe duda de que el tráfico de datos no dejará de fluir, pero, para poder seguir operando en un mundo cada vez más digitalizado, se necesita seguir invirtiendo e innovando en el Big Data. Sin embargo, ¿sabes qué es Big Data y para qué sirve? Te lo explicamos todo a continuación.
Qué es Big Data
Si este es un concepto que has escuchado muchas veces, pero no sabes qué es el Big Data y para qué sirve exactamente, estás en el sitio adecuado.
El Big Data es el área dentro de la analítica computacional encargada de procesar conjuntos de datos de gran tamaño que un software tradicional no puede procesar . La meta de los científicos del Big Data es programar algoritmos capaces de capturar, guardar, analizar, transferir, visualizar y actualizar información de forma inmediata.
En este sentido, como resulta imposible que un humano trabaje la cantidad de información recolectada hoy en día, así como también es imposible programar un código que abarque todo tipo de datos habidos y por haber, los algoritmos en sí deben de poder crecer y adaptarse a la par de la información que reciben. Sin embargo, todo esto es posible gracias al uso de la inteligencia artificial y por medio del machine learning .
Hoy los programas pueden evolucionar a la par de la información que reciben. Es más, con un aprendizaje automatizado constante, el Big Data tiene el potencial de predecir y analizar el comportamiento de usuarios de forma individual o colectiva, en tiempo real.
Características del Big Data: las 7V
Las características del Big Data se conocen como “las 7V del Big Data” y son las siguientes:
- Variedad: la información que se recibe puede provenir de distintas fuentes, como las redes sociales, correos electrónicos, APIs, entre otras. Incluso, se contempla que, entre las tendencias de Big Data de 2023, los datos se recolecten a partir del Internet de las Cosas o dispositivos inteligentes e, incluso, se analicen de las interacciones generadas a través de la inteligencia artificial.
- Volumen: al necesitar una gran variedad de datos para funcionar y tomarlos de diversas fuentes, el Big Data maneja una gran cantidad de datos por segundo.
- Veracidad: no toda la información que circula en la red es veraz. Por ello, a la hora de analizar los datos, podrás crear filtros o criterios de selección que ayuden a la herramienta a discernir la información fiable y de confianza.
- Valor: a partir del análisis de los datos, es posible tomar decisiones útiles que aporten beneficios.
- Velocidad: el Big Data es capaz de recolectar y realizar cálculos complejos a partir de los datos analizados en cuestión de segundos.
- Visualización: la visualización es cómo se representan los datos analizados para su fácil comprensión.
- Variabilidad: el entorno de los macrodatos es muy cambiante, por lo que es necesario ir actualizando los modelos predictivos para evitar incoherencias en los datos.
¿Para qué sirve el Big Data?
Ya hemos visto qué es Big Data, pero ¿para qué sirve?. La tecnología del Big Data tiene como meta principal generar conocimiento de forma precisa y rápida de grandes cantidades de dato. Para las empresas, esto lleva a una toma de decisiones precisa y eficaz, al mismo tiempo que ahorran tiempo y dinero.
Veamos algunos ámbitos concretos de aplicación del Big Data:
Optimizar la estrategia de marketing
Con el Big Data, puedes monitorear el desempeño de tus campañas para descubrir qué mensajes generan mejores resultados y, a partir de aquí, hacer mucho más robustos tus esfuerzos para atraer clientes potenciales.
Identificar el comportamiento del consumidor
Toda interacción genera datos: el comportamiento de un usuario en una página web, el historial de transacciones, etc. Gracias al Big Data, es posible contar con un registro y un reporte que muestre dicha información de manera detallada .
Agilizar los análisis de mercado
Las empresas pueden analizar en tiempo real y de manera ágil la competencia , así como el sentir del mercado potencial y de sus clientes actuales.
Vigilar a la competencia
En relación con el punto anterior, la implementación de Big Data para vigilar a la competencia permitirá analizar en tiempo real sus mensajes y te ayudará a definir caminos reactivos a sus esfuerzos de comunicación, de ser el caso.
Mejorar la experiencia del cliente
Por muy satisfactoria que sea la experiencia de un cliente, siempre es mejorable. A través de las herramientas de Big Data, se puede conocer cuál es la parte del proceso de compra o prospección en el que más clientes abandonan o en el que están más tiempo .
Al analizar cómo se comporta el cliente, se pueden adoptar medidas orientadas a mejorar todo el proceso, así como a adaptar los productos según las necesidades detectadas.
Aumentar las ventas
Al comprender mejor a los clientes y crear perfiles detallados, las empresas pueden personalizar las ofertas y mensajes de marketing para adaptarse a las necesidades individuales de cada cliente, lo que a su vez puede aumentar las ventas. Asimismo, puede ayudar a identificar tendencias emergentes en el mercado y predecir cambios en la demanda.
¿Cómo funciona el Big Data?
A grandes rasgos, retomando el punto de qué es el Big Data y para qué sirve, su objetivo final es brindar información útil a una empresa para que esta pueda tomar decisiones que contribuyan a mejorar el negocio. Para ello, se requiere de tres acciones clave:
Integración
Al ser un sistema que recopila datos de diversas fuentes, es necesario crear una serie de parámetros que ayuden al análisis. Muchos mecanismos convencionales no funcionan, ya que tienden a retrasar el trabajo de la herramienta, por lo que se deben incorporar los datos para que puedan ser utilizados por la herramienta de análisis.
Gestión
Para poder trabajar con los datos, es necesario contar con un lugar en el que estén almacenados. Para ello, por ejemplo, existen sistemas en la nube, los cuales han visto crecer su popularidad gracias a su gran compatibilidad y posibilidad de personalización.
Análisis
Los resultados obtenidos al analizar los datos abren un nuevo panorama de oportunidades de negocio para las empresas. Es más, pueden crearse modelos de aprendizaje e inteligencia artificial para capitalizar de manera más eficiente la información.
Ventajas del Big Data
Invertir en soluciones de Big Data hace a las organizaciones más competitivas. En este sentido, algunas de las ventajas más importantes del Big Data para las empresas son las siguientes:
- Reducción de costos: muchas soluciones de procesamiento de Big Data permiten que las organizaciones almacenen una gran cantidad de datos e información sin necesidad de contar con una gran infraestructura. Además, esto contribuye a que se encuentren mejores maneras de hacer negocios.
- Toma de decisiones más rápidas: las herramientas de análisis permiten procesar la información de manera más ágil. De este modo, se vuelve más sencillo tomar decisiones informadas y fundamentadas.
- Identificación de oportunidades en el mercado: al analizar los grandes volúmenes de datos, las empresas pueden detectar un cambio en tendencias de mercado, así como necesidades de clientes no cubiertas. Esto da lugar al desarrollo de nuevos productos o servicios que resuelvan estos problemas específicos, lo que les brinda una ventaja competitiva.
- Optimización de procesos y eficiencia operativa: el análisis de Big Data puede ayudar a identificar áreas de ineficiencia en los procesos empresariales. Esto les permite realizar mejoras y optimizaciones en los procesos, lo que puede resultar en ahorros de costos, mayor productividad y una mejor asignación de recursos.
¿Qué es Big Data y para qué sirve? Ejemplos de uso en diversos sectores
Algunos ejemplos de industrias que se podrían beneficiar con el Big Data son:
Banca
Con la transición hacia la banca electrónica, la recolección de datos es más veloz que nunca. La aplicación del Big Data va más allá que la mejora de servicios, que por sí sola puede llevar a aumentos de ingresos. El Big Data tiene el potencial de detectar patrones que llevan a un cierre de cuenta y generar el conocimiento para que los bancos tomen acción y retengan clientes.
Retail
Con el auge del comercio electrónico, las oportunidades son cada vez más grandes. Cada cliente tiene una cuenta y existe un registro de sus datos demográficos, de consumo, y de productos vistos, pero no comprados. Esta información es vital para la personalización automatizada de storefronts y para un mejor manejo de inventario.
El uso del Big Data entra también a las tiendas físicas por medio de tarjetas de cliente frecuente, registros de ventas y aplicaciones de celular. Entre más información se recolecta y menor es el tiempo para procesarla, el producto y el servicio se adapta mejor a las necesidades de los clientes, aumentando las ventas.
Medicina
Los datos recolectados por el equipo médico y las bandas en las muñecas de los pacientes brindan un monitoreo preciso y rápido sin necesidad de que un doctor esté presente.
El uso del Big Data es efectivo al medir la eficacia de tratamientos y cuidados a gran escala. En conjunto con sistemas de inteligencia artificial, el tiempo y la precisión del diagnóstico, así como la recuperación, tienen el potencial de mejorar.
En esta era digital, donde las nuevas tecnologías se volverán omnipresentes, se vuelve imprescindible comprender qué es el Big Data y para qué sirve, con el fin de que las empresas no pierdan la oportunidad de conocer mejor a sus clientes, personalizar sus ofertas y mensajes de marketing, optimizar sus procesos internos para mejorar su eficiencia operativa e identificar oportunidades de mercado para el crecimiento y la innovación.
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