Contenido
- Definición de Big Data
- Características de Big Data
- Importancia de Big Data
- Cómo funciona la tecnología de Big Data
- Análisis de datos
- Big Data en marketing
- Big Data y datos personales
Definición de Big Data
Big Data se refiere a enormes volúmenes de información diversa almacenada en soportes digitales. Esto incluye tanto estadísticas de mercado generales como datos personales de los usuarios: información sobre transacciones, pagos, compras, movimientos y preferencias de la audiencia. El volumen de Big Data puede alcanzar terabytes e incluye documentos de texto, imágenes y código de máquina. El análisis de tal cantidad de información es imposible sin el uso de herramientas especializadas, ya que los métodos y tecnologías tradicionales no pueden manejar una tarea tan compleja.
Características de Big Data
Big Data se puede distinguir de los datos comunes por la presencia de varias características clave, conocidas como "VVV":
- Volumen — tamaño físico de los datos y cantidad de espacio que ocupan. El flujo de estos datos puede alcanzar los 100 GB por día.
- Velocidad — la rapidez con la que aumenta el volumen de información requiere un procesamiento y análisis rápidos.
- Variedad — los datos llegan en diferentes formatos: texto, imágenes, audio. Pueden ser estructurados, semi-estructurados o no estructurados.
Algunas empresas de TI añaden algunos aspectos más a estas características:
- Variabilidad — el flujo de información puede ser inestable, lo que complica su procesamiento.
- Valor — la importancia y complejidad del procesamiento de datos, especialmente para los negocios.
- Visualización — la capacidad de representar visualmente los resultados del análisis.
- Veracidad — la precisión de los datos y la corrección de los métodos de obtención.
Importancia de Big Data
Big Data se aplica en diversas industrias: banca, seguros, retail, salud, logística, ciencia y marketing. En todas partes donde es posible recopilar y analizar grandes volúmenes de información, Big Data aporta ventajas significativas.
Tres tareas globales que enfrenta Big Data:
- Construir modelos — sistematización de datos y detección de relaciones causales, lo que hace que los sistemas complejos sean más transparentes.
- Optimizar procesos — automatización de operaciones rutinarias, aumento de la precisión de los cálculos y ahorro de recursos.
- Hacer pronósticos — predicción del comportamiento de los compradores y planificación de ventas mediante análisis.
Cómo funciona la tecnología de Big Data
El trabajo con Big Data pasa por varias etapas:
- Recolección de información — los datos provienen de diversas fuentes, incluidas redes sociales, motores de búsqueda y dispositivos.
- Almacenamiento de datos — grandes volúmenes de información requieren capacidades significativas para su almacenamiento, lo que puede ocurrir en servidores propios, en almacenamiento en la nube o en servidores públicos.
- Procesamiento y análisis — los datos son procesados y analizados utilizando diversos métodos y tecnologías.
Las fuentes de Big Data se pueden dividir en tres categorías principales: datos sociales, transaccionales y de máquinas. Los datos sociales son generados por los usuarios, los datos transaccionales surgen al realizar operaciones, y los datos de máquinas provienen de sensores y dispositivos.
Análisis de datos
El análisis de Big Data se puede dividir en cuatro tipos principales:
- Analítica descriptiva — describe la situación actual mediante operaciones aritméticas simples.
- Analítica diagnóstica — identifica patrones y causas de eventos.
- Analítica predictiva — prevé eventos basándose en datos históricos y algoritmos.
- Analítica prescriptiva — sugiere acciones óptimas basándose en el análisis de diferentes escenarios.
Para trabajar con Big Data se aplican diversos métodos y técnicas, como el crowdsourcing, la visualización, el aprendizaje automático y la simulación.
Big Data en marketing
En marketing, Big Data tiene una importancia especial, ya que permite:
- Segmentar el mercado y dividir a los consumidores en grupos precisos.
- Crear un perfil de la audiencia objetivo basado en los datos recopilados.
- Personalizar la publicidad para aumentar la tasa de clics y la efectividad de las campañas publicitarias.
- Prever el comportamiento de los consumidores y sus reacciones a las ofertas.
- Optimizar costos y gestionar inventarios.
Big Data y datos personales
Los datos personales constituyen una parte significativa de Big Data. Esta es la información que se puede atribuir a un usuario específico. Las empresas deben obtener el consentimiento de los usuarios para la recopilación y procesamiento de estos datos, lo que a menudo se implementa a través de notificaciones y consentimientos en los sitios web. Es importante destacar que la seguridad de los datos personales es una tarea críticamente importante, especialmente considerando la frecuencia de las filtraciones de datos.
