Big Data Analytics: qué es y por qué necesitas aplicarlo ya

¿Sabías que las empresas saben mucho más de ti de lo que crees? Seguro esto no es sorpresa para nadie y ha habido más de uno que cree que hasta su celular le lee los pensamientos. Pero no, no es magia, es el Big Data.

¿Es posible que puedan analizar tanta información? Sí, gracias al Big Data Analytics.

¿Quieres saber más sobre esta ciencia? En la próximas líneas te contamos todo sobre ella.

 

Índice

1. ¿Qué es Big Data Analytics?
2. ¿Por qué es importante el Big Data Analytics?
3. Herramientas del Big Data Analytics
4. Ejemplos de empresas que usan Big Data

 

¿Qué es Big Data Analytics?

Para saber qué es Big Data Analytics primero tenemos que hablar del Big Data. Empecemos por ahí.

El Big data se refiere a las grandes cantidades de información que existe. Esta información no tiene una estructura ni formato definido y viene de muchísimas fuentes distintas. El análisis de la misma sirve para que los negocios puedan tomar decisiones estratégicas como, por ejemplo, el tema de los precios.

Entonces, ¿qué es el Big Data Analytics? Es el procesamiento de toda esta información, a través de softwares, con el objetivo de descubrir tendencias, relaciones, ideas, patrones y cualquier tipo de conclusión en general. Todo esto ayuda a perfeccionar el modelo de negocio, optimizar la experiencia del cliente e incrementar la eficiencia colaborativa.

Imagen: Unsplash

¿Para qué sirve el Big Data?

En términos generales, el big data te permite conocer mejor a tus clientes. Pero veamos algunos ejemplos del uso de big data:

✔ Segmentación de clientes y proyección de sus comportamientos futuros. 

✔ ️Agilizar los sistemas de tránsito a través del control de los semáforos.

✔ ️Optimización de dispositivos inteligentes para que consigan mayor autonomía. Un ejemplo es el Google self-driving car, creado por la empresa Waymo y que, como dice su nombre, se maneja solo. 

✔ ️Mejorar el rendimiento deportivo de atletas de élite a través de la información de sus sensores o el análisis de grabaciones.  

Fuentes de Big Data

Para conocer mejor al cliente y poder tomar decisiones estratégicas, como mencionamos anteriormente, es necesario contar con muchísima información. Las fuentes de datos son un montón, por eso es necesario ser capaz de diferenciar la relevante de la que no lo es.

Como diría la CEO de Vmware: “Los datos son la ciencia. El Big Data son las respuestas”. Hay que saber usarlas.

Existen fuentes de información internas y externas. Aquí te dejamos algunas de las principales.

• Big data en redes sociales: dan información de la relación entre usuarios, así como su relación con productos y servicios a través de, por ejemplo, sus comentarios y likes.
• Datos móviles: todo lo que uno hace con el celular, a quiénes llama, qué métodos de comunicación prefiere, etc.
• Datos transaccionales: ¿qué compran las personas? ¿cuándo realizan sus compras? Y mucho más…
• Datos de ubicación: ¿dónde están mis clientes? ¿cómo se mueven?
• Datos internos de cada empresa como cifras de clientes que visitan diariamente, volúmenes de compra, etc.
• Visitas a páginas web

En esta nota de contamos todo sobre la importancia de los datos y por qué los números sí importan.

 

¿Por qué es importante el Big Data Analytics?

El análisis de Big Data es importante para procesar y analizar la información que tenemos a nuestro alcance. Al hacer eso, es posible detectar comportamientos y patrones que nos llevaran a tomar decisiones dentro del negocio, las cuales pueden resultar muy favorables ya que están sustentadas. 

Dentro de este análisis se pueden identificar tres tipos de análisis que permitirán mejorar la productividad dentro de las empresas, así como los beneficios: el análisis descriptivo, el prescriptivo y el predictivo.

Recolectar y analizar los datos disponibles es importante para la cadena de valor de las empresas ya que mejora su funcionamiento en el mercado. Además, esta información permite identificar nuevas oportunidades de negocios. 

 

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Beneficios del Big Data Analytics

✔ ️ Reducción de costos: la tecnología ofrece diversas soluciones para reducir costos al momento de almacenar datos. Asimismo, son una gran manera de abrir nuevos caminos.

✔ Mayor conocimiento del mercado: al conocer a tus clientes y su comportamiento podrás adelantarte a nuevas oportunidades, ya sean presentes o futuras.

✔ ️ Mejora en la toma de decisiones: la evaluación e interpretación de datos permite tomar decisiones informadas y basadas en hechos concretos. 

✔ ️ Retroalimentación en tiempo real: el procesamiento de datos permite tener información al instante, lo cuál servirá para evaluar tus acciones y estrategias. 

 

 

Imagen: Unsplash

Desafíos del Big Data Analytics

Si bien no es una ciencia nueva, el Big Data ha ganado popularidad con los años y es que no podemos negar que el acceso a la información hoy en día es mucho más fácil que antes. Si bien este análisis puede resultar muy beneficioso, no es cosa fácil. A continuación te contamos algunos de los desafíos que experimenta actualmente:

• El crecimiento continuo de datos, a pasos agigantados: cada vez hay más y más información y, para poder usarla, las empresas tienen que ser capaces de procesarla. 

 

• Integración de datos: las fuentes de datos y aplicaciones para obtenerlos son miles. Por ejemplos, vienen de CRMs, e-commerces, softwares de gestión, etc. Integrar todo esto no resulta cosa fácil. 

 

• Los datos no estructurados: como mencionamos anteriormente, son datos que se encuentran en bases no tradicionales. Si bien tienen información bastante rica, son más difíciles de recopilar, por ejemplo, los correos electrónicos. Para que los almacenes de datos de las empresas encuentren esta información es necesario el uso de tecnología más avanzada como la inteligencia artificial. 

 

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Herramientas de Big Data para empezar a analizar datos

Como ya sabemos, la información disponible es casi infinita. Es aquí donde entran las preguntas: ¿qué información es relevante para mi? ¿cuáles son los datos que necesito? ¿dónde los encuentro? Si no definimos esto, vamos a estar frente a cosas que no nos aportan nada y no sabremos qué hacer con ellas. 

En primer lugar, veamos los tipos de datos existen:

• Datos estructurados: podemos decir que son los “tradicionales” y dan una visión general de los clientes. Cuentan con un formato y estructura definida y son claros. Algunos ejemplos de datos estructurados son las tablas de excel, los formularios web y los cuestionarios de opción múltiple. 

 

• Datos no estructurados: representan casi el 80% de datos que tienen las empresas. No pueden estructurarse debido a que no entrarían en una base de datos tradicional. El análisis de datos no estructurados permite conocer de una manera más profunda a los clientes y su comportamiento.

Algunos ejemplos son la ubicación actual de una persona o los lugares que ha visitado, las conversaciones en redes sociales, las imágenes o los archivos de audio como grabaciones telefónicas. 

 

• Datos semi estructurados: como lo dice su nombre, son los que tienen algún tipo de estructura y organización. A diferencia del almacenamiento de datos no estructurados, éstos pueden llegar a organizarse con mayor facilidad si son procesados, aunque contienen bastantes metadatos.

Los datos semi estructurados no tienen una estructura fija, pero sí tienen cierto nivel de estructura y jerarquía. Algunos ejemplos son los correos electrónicos, archivos comprimidos, paquetes TCP/IP. 

 

Para procesar y analizar los enormes volúmenes de datos de los que estamos hablando, es necesario contar con la tecnología, las herramientas y los softwares adecuados. 

 

Herramientas para manejar Big Data

📌 Hadoop

Se trata del framework estándar para el almacenamiento, análisis y procesamiento de datos en grandes cantidades. Sus modelos de programación son simples, pero tiene un enorme poder de almacenamiento. Se basan en aprovechar todo lo disponible y tienen alta escalabilidad.

📌 Python

Python es un lenguaje de programacion bastante avanzado, sin embargo, es simple de usar a pesar de no estar muy familiarizado. Entre sus ventajas está su popularidad, ya que cuenta con una variedad de librerías creadas por otros usuarios lo que lo hace muy eficiente.

Si quieres descargar Python, puedes hacerlo aquí.

Imagen: Unsplash

📌 Elasticsearch

Esta es una herramienta de Big Data para buscar datos complejos pues permite indexar y analizar grandes volúmenes información en tiempo real. Una de sus ventajas es que te dan gráficos que permite entender mejor los datos obtenidos.

 

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Ejemplos de empresas que usan Big data

Google y el uso de Big Data en sus búsquedas

Google es una de las empresas que usa Big Data. Aquí podemos ver dos ejemplos concretos. El primero, en la publicidad que nos aparece al hacer alguna búsqueda, ya que están relacionados a cosas que hemos buscado previamente. Es decir, recopilan nuestros datos y los usan cada vez que utilizamos la plataforma, especialmente Chrome.

Imagen: Unsplash

El segundo es un ejemplo más macro, a nivel empresa en sí. Se trata de Google self driving car que mencionamos anteriormente, ya que usan el Big Data para circular de manera autónoma de manera segura. Esto lo hacen a través de datos de GPS, cámaras, sensores e Internet, los cuales procesan para identificar sus rutas.

Amazon aplica Big Data en sus recomendaciones

Amazon es otra de las importantes empresas que usan Big Data. Cuando uno entra a la plataforma, es inevitable darse cuenta que los productos “te persigan”. Si buscas algo una vez, esa misma cosa te aparecerá varias veces, sin importar si la búsqueda es relacionada o no.

Un gran ejemplo del uso de Big Data en Amazon es la sección personalizada en la que te dan recomendaciones. Estas son basadas en búsquedas previas por lo que la empresa nos conoce y sabe qué nos gusta y es probable que compremos.  

Ahora que sabes más sobre el Big Data Analytics, qué es, para qué sirve y por qué es importante, es momento de comenzar a utilizarlo a tu favor. Establece tus objetivos, identifica tus fuentes de datos, elige cuáles son los más importantes para tu negocio y hacia adelante. ¿Ya sabes por dónde empezar?