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¿Qué es el Big Data y cómo llevarlo al día a día de tu negocio?

¿Qué es el Big Data y cómo llevarlo al día a día de tu negocio?

¡Entiende de una vez por todas qué es y para qué sirve el concepto del momento!

En un mundo cada vez más poblado de datos, toman la delantera aquellas organizaciones que saben cómo aprovechar su potencial analizándolos de manera productiva y útil.

Para referirse a este inmenso flujo de informaciones, probablemente ya habrás oído hablar del término Big Data. Ya sea en tu entorno de trabajo o incluso en las noticias, este tema nunca ha estado tan en alta como en los últimos años.

Hoy en día, saber cómo analizar la gran cantidad de información disponible en el mercado le da a la empresa la oportunidad de conocer a fondo a su público y de personalizar cada vez más sus productos y servicios.

¿Quieres saber qué es el análisis Big Data y cómo funciona? Acompáñanos en este artículo.

¿Qué es el Big Data?

El término Big Data nació a principios de los años 90 en la NASA con el objetivo de describir grandes aglomerados de datos complejos que desafían la capacidad de las computadoras tradicionales para capturarlos, procesarlos, analizarlos y almacenarlos de manera organizada.

En el contexto actual de la Tecnología de la Información, el término Big Data se refiere a todos aquellos datos (estructurados o no) que se generan cada segundo. Su análisis constituye una herramienta poderosa que permite mejorar la toma de decisiones.

Información sobre el tránsito en tiempo real, cruce de datos para detectar brotes locales de enfermedades, análisis sobre el consumo de combustibles en grandes aeropuertos… Las aplicaciones del Big Data son variadísimas.

Según un estudio de BSA | The Software Alliance, en 2015 se generaron diariamente 2,5 quintillones de bytes de información. Por otro lado, la expectativa de la gigante Seagate es que el volumen de información disponible supere los 175 zettabytes en 2025, quintuplicando la cantidad de datos existente en 2018 (33 zettabytes).

De acuerdo con otros estudios, se estima que hasta el 2024 los servidores procesarán un volumen de datos equivalente al contenido de una pila de libros que alcanzaría una distancia hipotética de 4,5 años luz, distancia que iría más allá de la misma Vía Láctea.

El análisis del Big Data

Con las comparaciones y predicciones mencionadas aquí, ni que decir que el contexto del Big Data es imposible de ser abarcado e interpretado por ningún ser humano, ¿no es cierto? Pues bien, aquí es donde entra en acción el análisis Big Data.

Basta con que exista un registro en un blog, una llamada de call center, un servicio de streaming, un texto publicado en redes sociales o cualquier otra fuente de datos para que un negocio empiece a extraer interpretaciones útiles de este universo.

Además, podemos decir que el término Big Data es en realidad un concepto bastante relativo, una vez que la percepción del tamaño de una masa de datos depende de quién la esté observando. 

Por ejemplo, la base de información que el estadístico británico John Graunt analizó en 1663 para estudiar la epidemia de la peste negra en Europa bien podría considerarse un buen antecedente de Big Data por su considerable tamaño. Otro antecedente digno podrían ser los censos demográficos del siglo XIX en los Estados Unidos, que comenzaron además a ser procesados mecánicamente por máquinas de tabulación. Aunque actualmente, en nuestro escenario de transformación digital constante, la cantidad de datos que se pueden someter a análisis es mucho, mucho mayor, lo que además requerirá una serie de herramientas a la altura. 

¿Qué es lo que define el Big Data?

El simple hecho de que una base de datos contenga una gran cantidad de información no permite que podamos encajarla en la categoría de Big Data. Para ello hace falta que tenga una serie de características que la definan como tal.

Así, para considerar que los datos son lo suficientemente significativos como para llamarse Big Data, necesitamos analizar 5 características fundamentales conocidas como las 5 Vs.

Volumen

Cuando hablamos de Big Data, invariablemente estamos hablando de grandes volúmenes de información. Se trata, pues, de un gran flujo de datos generados cada segundo. Más que terabytes, el Big Data funciona en la escala zettabytes y brontobytes.

Por ejemplo, Facebook tiene un flujo de 10 mil millones de mensajes, 4,5 mil millones de “me gusta” y 350 millones de fotos compartidas por día.

Por lo tanto, el análisis Big Data se centra en tratar este gran volumen de información, categorizarlo y almacenarlo a través de softwares específicos.

Velocidad

Un conjunto de datos solo puede considerarse Big Data si los datos se crean en una frecuencia y velocidad muy altas. Por lo tanto, no es suficiente que la cantidad de información sea enorme, sino también que se incremente en un flujo continuo y muy rápido.

Imagínate lo que sucede en un proceso de viralización de mensajes en las redes sociales, durante la verificación de transacciones de las compañías de tarjetas de crédito o cuando se calculan los valores de negociación de las acciones en la bolsa, que varían a cada segundo.

En este sentido, el Big Data se refiere a un gran flujo de datos creado casi instantáneamente, lo que va alterando además la forma en que debe ser analizado.

Variedad

Antiguamente gran parte de los datos generados por las organizaciones se consideraba estructurada. Estos datos podían tabularse y relacionarse fácilmente.

Hoy en día, más del 80 % de los datos generados se consideran no estructurados, siendo compuestos por fotos, vídeos, audios y mensajes.

Tal variedad en la composición de las informaciones hace que el análisis del Big Data sea necesario para administrar este universo tan heterogéneo de datos, lo que permitirá su colocación lado a lado con los datos más tradicionalmente generados.

Veracidad

En cualquier tipo de análisis de datos es fundamental que las informaciones administradas sean verdaderas. En tiempos de fake news (noticias falsas) como los nuestros, el tratamiento de datos falsos puede conducir a resultados erróneos y a una toma de decisiones verdaderamente desastrosa.

En el Big Data es imposible controlar cada pieza de información falsa disponible en la red, pero podemos utilizar el análisis estadístico de grandes volúmenes de informaciones para compensar los datos incorrectos.

Es decir, que a partir de comparaciones es posible alcanzar niveles de veracidad satisfactorios, adquiriéndose así una base de informaciones más cercana a la realidad que nos ayude en nuestra planificación futura.

Valor

Finalmente, la última V considera los datos relevantes. No sirve de nada tener una gran cantidad de información generada cada segundo si no es posible hacer que tenga algún valor.

Otorgarles valor y significado a los grandes volúmenes de datos es lo que hace del Big Data una herramienta importante para tu negocio.

Por esto, ten siempre en cuenta que no solo existe un coste relacionado con la captura y análisis de las informaciones, sino también un coste necesario para hacer que estas sean valiosas.

¿Cuáles son los tipos de Big Data?

Cuando hablamos de Big Data, podemos clasificar los datos básicamente en dos tipos, según su forma: estructurados y no estructurados.

Datos estructurados

Los datos que se consideran estructurados son aquellos que presentan una estructura definida, por lo que pueden incluir, por citar algunos ejemplos, informaciones sobre categorías, definiciones, localización, ventas, informaciones de perfil de clientes, etc.

Muy frecuentes en los bancos de datos tradicionales, se basan en la necesidad de estos de almacenar la información de manera organizada, permitiendo así la fácil localización de cada tipo de información y la identificación de patrones en la distribución de dichos datos.

Prácticamente toda empresa utiliza algún software de almacenamiento de datos estructurados, como lo de tipo ERP o CRM, que administran datos sobre finanzas, Recursos Humanos, ventas, etc.

Datos no estructurados

A su vez, los datos no estructurados son aquellos que presentan una alta complejidad a la hora de ser utilizados porque no es posible encontrar ningún tipo de estructura en ellos, lo que requiere preparativos previos a su análisis.

Buena parte de los datos generados hoy en día no están estructurados, entre los que podemos incluir todos los presentes en las redes sociales o portales de noticias, entre otros.

Las imágenes, vídeos, comentarios, audios y textos son informaciones extremadamente complejas de analizar, pero al mismo tiempo completamente relevantes para comprender al público de una empresa.

¿Cómo realizar el monitoreo de los datos no estructurados?

Actualmente ya es posible analizar y monitorear las redes sociales para extraer informaciones relevantes, por ejemplo, referidas a una determinada palabra clave.

Gracias a ello se hace fácil averiguar qué dice la gente sobre tu negocio, o incluso realizar un estudio de mercado completo sobre tu nicho de actuación.

Dada la complejidad de este tipo de informaciones, los datos deben recibir un tratamiento previo, ya que los softwares de análisis no pueden, por ejemplo, distinguir los comentarios positivos de los que expresan sarcasmo o ironía.

Además, los datos no estructurados requieren la creación de etiquetas, que clasifiquen ciertas informaciones de acuerdo con el contexto analizado.

Este tipo de trabajo, por ahora, debe ser realizado por personas, lo que hace que el procesamiento de datos de esta naturaleza sea extremadamente laborioso y complejo en comparación con aquellos otros de tipo estructurado.

¿Cuáles son las categorías del Big Data?

Ahora que ya sabes cuáles son los tipos de Big Data – estructurados y no estructurados -, ha llegado la hora de entender cómo se categorizan las informaciones para su análisis.

Aquí mezclaremos los datos, independientemente de su estructura, para que los tipos presentados previamente puedan integrarse a cada una de las siguientes categorías.

Social Data

En esta categoría se encuentran informaciones sobre individuos que pueden identificar sus modos de comportamiento. Es decir, que a través del Social Data es posible identificar patrones y reconocer perfiles de personas para trazar estrategias comerciales de una manera más direccionada.

Cuando entramos en contacto, por ejemplo, con el sistema de búsqueda de Google, podemos ver cuán predecibles tienden a ser las personas. Esto hace que encontrar patrones de comportamiento sea una tarea posible.

Enterprise Data

Aquí reunimos los datos generados por las organizaciones cada segundo. Esta categoría incluye informaciones de los sectores financieros, recursos humanos, actividad operacional y de varias otras áreas existentes en un negocio.

Aunque algunas personas no valoran la generación y existencia en sí de tales informaciones como datos válidos, el hecho es que pueden ser esenciales para medir fenómenos como los ciclos de productividad de los equipo de funcionarios o incluso identificar estrangulamientos en procesos de producción.

Personal Data (o Data of Things)

Se trata de un concepto relativamente nuevo en todo el mundo, se refiere a los datos generados por objetos “smart“, como neveras, televisores, automóviles, teléfonos celulares y otros que se encuentren conectados en la misma red y “conversen” entre sí.

Mejor conocido como Internet de las Cosas (o IoT), constituye una tendencia importante para los próximos años. Su aplicación ya puede ser fácilmente observada en aplicaciones de tránsito automotor como Waze.

En este caso, con la aplicación activa en una ciudad, la información generada automáticamente por cada smartphone —distancia recorrida y velocidad, por ejemplo— es capaz de crear una compleja red de informaciones sobre las condiciones del tráfico en tiempo real, pudiendo incluso difundirse en paneles en los principales puntos de un centro urbano.

Cruce de datos

El cruce de estas tres categorías del Big Data es lo que hace que las informaciones a analizar se vuelvan útiles para un negocio. Sin embargo, hay que tener cuidado para no perderse en la infinidad de datos existentes en este universo.

¿Cómo utilizar el Big Data en tu negocio?

Como ya habrás notado, más útil que Big Data en sí es el análisis y uso que hacemos de la información disponible. Así, este trabajo de cruzamiento e interpretación de datos es lo que llamamos Big Data Analytics.

En este sentido, la aplicación del análisis del Big Data dependerá en gran medida de la realidad de tu negocio y, obviamente, no podrás prescindir de la ayuda de herramientas tecnológicas para la recopilación y el filtrado de los datos, especialmente cuando su uso sea más dirigido.

Marketing

Cabe destacar que el marketing es una de las áreas que más potencial encuentra en el uso de las informaciones que provienen del análisis Big Data. En un mundo donde la necesidad de atención, servicios y productos personalizados crece cada vez más, conocer a tu público es fundamental para el éxito.

Por lo tanto, analizar el Big Data te permitirá encontrar patrones de comportamiento en el consumo de tu público, además de identificar los efectos de las acciones de marketing de acuerdo con los canales de divulgación utilizados, la época del año, el tipo de abordaje o el producto anunciado, entre otros.

Un excelente ejemplo de análisis Big Data aplicado al marketing es el de McDonald’s, la mayor red de comida rápida del planeta, con más de 37 mil puntos de venta en todo el mundo que generan datos de consumo con una frecuencia monumental, las 24 horas del día, 7 días por semana.

Y claro que la empresa le saca partido al Big Data para analizar y combinar informaciones, para así entender los patrones de consumo de su público. Por este medio ya se han creado incluso opciones de refrescos basadas en las reacciones del público en las redes sociales.

Control de calidad

Evitar fallas en la producción es uno de los objetivos principales de cualquier negocio. Con el Big Data es posible analizar los datos generados en la cadena de producción sobre defectos por unidad, tasas de llenado de envases o rendimiento de procesos, entre otros.

De esta forma es posible identificar estrangulamientos en la cadena producción y verificar qué factores son los responsables de la lentitud de los procesos, aumentándose así la productividad y la calidad de los productos.

Sector Financiero

Sin lugar a dudas, uno de los sectores que recibe mayor cantidad de datos en las grandes organizaciones es el sector financiero, ya que se relaciona con prácticamente todas las demás áreas de negocios.

Aún así, muy a menudo las empresas pasa por alto estas relaciones, haciendo que, por ejemplo, los vendedores desconozcan los costes de producción o profesionales de marketing ignoren los márgenes de beneficio de los productos.

Uno de los bancos más grandes de los Estados Unidos, JP Morgan, busca evitar este tipo de problemas mediante la aplicación del análisis del Big Data para, mediante complejos algoritmos, realizar previsiones de tendencias en la bolsa, pudiendo informar así a los inversores sobre los mejores momentos para la negociación de acciones.

Básicamente es posible aplicar esta lógica a empresas de cualquier tamaño, integrando en ellas el análisis financiero con otros sectores mediante la comparación de índices específicos.

¿Cuáles son las principales herramientas para el análisis del Big Data disponibles en la actualidad?

En un escenario de aplicación constante del análisis Big Data, es natural que haya varias herramientas orientadas a este tipo de trabajo. Se trata de softwares y plataformas esenciales para realizar un análisis de datos eficiente y productivo, capaz de fundamentar el proceso de la toma de decisiones.

Separamos a continuación las principales herramientas de análisis de Big Data disponibles en la actualidad. ¡Fíjate!

1. Import.io

Import.io es una plataforma destinada a extraer datos open source (código abierto) sin tener que utilizar claves de acceso. En la práctica, todo el entorno de la web se ve como una gran base de datos.

Esta herramienta funciona de manera simple: el usuario ingresa una dirección de Internet e Import.io extrae automáticamente todos los datos considerados relevantes del sitio, permitiendo su exportación en varios formatos.

2. Apache Hadoop

La extracción de datos es importante pero lo es igualmente su almacenamiento, y cuando se trata de administrar grandes volúmenes es fundamental ahorrar espacio.

Apache Hadoop no es otra cosa que un software potente que puede manipular de modo fácil y rápido el tamaño de cualquier archivo.

3. Oracle Data Mining

El proceso de “minería” y filtrado de los datos es una de las etapas de acción más masiva del análisis Big Data. Entonces, para ayudar con la tarea, nada mejor que confiar en Oracle Data Mining, una poderosa herramienta que ofrece algoritmos de minería que pueden proporcionar insigths y predicciones sobre las informaciones disponibles.

Con él es posible crear modelos predictivos y hacer proyecciones sobre el comportamiento del público, así como trazar perfiles e identificar oportunidades, anomalías y posibilidades de fraude.

4. Statwing

Cuando hablamos de Big Data, invariablemente necesitamos tocar el tema del análisis estadístico, y Statwing es una de las herramientas más útiles para este tipo de tarea.

El software permite importar una hoja de cálculo a tu plataforma realizando la verificación de sus datos automáticamente. Así, es posible hacer un análisis detallado de la información disponible, comparar, crear tablas y generar gráficos fácilmente.

5. Tableau

Visualizar fácilmente la información es fundamental para cualquier análisis. Para satisfacer esta necesidad, el software Tableau es una de las mejores opciones del mercado.

Con él puedes crear fácilmente mapas, gráficos, tablas y otros recursos visuales para facilitar la comprensión de la información proyectada.

La gran ventaja del Tableau es su agilidad para crear los gráficos y la posibilidad de actualizarlos en tiempo real. Esto hace que el análisis Big Data, al presentarse de modo mucho más visual, se haga más fácil de interpretar.

6. Chartio

Una opción que puedes utilizar para crear y generar informes es Chartio. Con este software es posible combinar diferentes bases de datos y finalizar el trabajo exportando los informes directamente en PDF.

Las características de Chartio varían según el plan que elijas, pues ofrece opciones gratuitas y de pago.

Entonces, ¿es realmente importante el Big Data?

El proceso del análisis del Big Data es, hoy en día, uno de los más importantes para comprender la avalancha de informaciones disponibles para cualquier negocio en el mercado.

Por ello es fundamental entender qué se puede hacer con este tipo de tecnología y, por supuesto, determinar con exactitud cuál será la utilidad del Big Data en el caso específico de tu negocio.

El hecho es que con la evolución de la tecnología de la información se han abierto varias posibilidades que permiten a las empresas transformarse radicalmente cuando usan las herramientas adecuadas para los objetivos correctos.

El análisis del Big Data es solo uno de los muchos elementos que conforman hoy el motor de las transformaciones digitales que actúan ante nuestros ojos, pero está influyendo tanto sobre la forma en que las organizaciones operan que la toma de decisiones ya difícilmente se da al margen de él.

¿Te ha gustado nuestro artículo? ¿Quieres saber un poco más sobre el Big Data y el análisis de datos? Entonces, échale ahora un vistazo a nuestro post: Qué es el Data Science y cómo utilizarlo en tu negocio.  

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