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

Última actualización 24 de Diciembre del 2020

user

Andrea Alonso

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

¬ŅSab√≠as que las empresas saben mucho m√°s de ti de lo que crees? Seguro esto no es sorpresa para nadie y ha habido m√°s de uno que cree que hasta su celular le lee los pensamientos. Pero no, no es magia, es el Big Data.

¬ŅEs posible que puedan analizar tanta informaci√≥n? S√≠, gracias al Big Data Analytics.

¬ŅQuieres saber m√°s sobre esta ciencia? En la pr√≥ximas l√≠neas te contamos todo sobre ella.

 

√ćndice

  1. ¬ŅQu√© es Big Data Analytics?
  2. ¬ŅPor qu√© es importante el Big Data Analytics?
  3. Herramientas del Big Data Analytics
  4. Ejemplos de empresas que usan Big Data

 

¬ŅQu√© 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, ¬Ņqu√© es el Big Data Analytics? Es el procesamiento de toda esta informaci√≥n, a trav√©s de softwares, con el objetivo de descubrir tendencias, relaciones, ideas, patrones y cualquier tipo de conclusi√≥n en general. Todo esto ayuda a perfeccionar el modelo de negocio, optimizar la experiencia del cliente e incrementar la eficiencia colaborativa.

big data analytics

Imagen: Unsplash

¬ŅPara qu√© 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:

‚úĒ Segmentaci√≥n de clientes y proyecci√≥n de sus comportamientos futuros.¬†

‚úĒ ÔłŹAgilizar los sistemas de tr√°nsito a trav√©s del control de los sem√°foros.

‚úĒ ÔłŹOptimizaci√≥n de dispositivos inteligentes para que consigan mayor autonom√≠a. Un ejemplo es el Google self-driving car, creado por la empresa Waymo y que, como dice su nombre, se maneja solo.¬†

‚úĒ ÔłŹMejorar el rendimiento deportivo de atletas de √©lite a trav√©s de la informaci√≥n de sus sensores o el an√°lisis 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 dir√≠a la CEO de Vmware: ‚ÄúLos datos son la ciencia. El Big Data son las respuestas‚ÄĚ. Hay que saber usarlas.

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

  • Big data en redes sociales: dan informaci√≥n de la relaci√≥n entre usuarios, as√≠ como su relaci√≥n con productos y servicios a trav√©s de, por ejemplo, sus comentarios y likes.
  • Datos m√≥viles: todo lo que uno hace con el celular, a qui√©nes llama, qu√© m√©todos de comunicaci√≥n prefiere, etc.
  • Datos transaccionales: ¬Ņqu√© compran las personas? ¬Ņcu√°ndo realizan sus compras? Y mucho m√°s‚Ķ
  • Datos de ubicaci√≥n: ¬Ņd√≥nde est√°n mis clientes? ¬Ņc√≥mo se mueven?
  • Datos internos de cada empresa como cifras de clientes que visitan diariamente, vol√ļmenes de compra, etc.
  • Visitas a p√°ginas web


En esta nota de contamos todo sobre la importancia de los datos y por qu√© los n√ļmeros s√≠ importan.

 

¬ŅPor qu√© 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. 

 

¬°Domina Google Analytics con este curso de anal√≠tica digital! ¬ŅTe animas?

 

Beneficios del Big Data Analytics

‚úĒ ÔłŹ Reducci√≥n de costos: la tecnolog√≠a ofrece diversas soluciones para reducir costos al momento de almacenar datos. Asimismo, son una gran manera de abrir nuevos caminos.

‚úĒ Mayor conocimiento del mercado: al conocer a tus clientes y su comportamiento podr√°s adelantarte a nuevas oportunidades, ya sean presentes o futuras.

‚úĒ ÔłŹ Mejora en la toma de decisiones: la evaluaci√≥n e interpretaci√≥n de datos permite tomar decisiones informadas y basadas en hechos concretos.¬†

‚úĒ ÔłŹ Retroalimentaci√≥n en tiempo real: el procesamiento de datos permite tener informaci√≥n al instante, lo cu√°l servir√° para evaluar tus acciones y estrategias.¬†

 

 

big data analytics fuente computadora

Imagen: Unsplash

Desafíos del Big Data Analytics

Si bien no es una ciencia nueva, el Big Data¬†ha ganado popularidad con los a√Īos y es que no podemos negar que el acceso a la informaci√≥n hoy en d√≠a es mucho m√°s f√°cil que antes. Si bien este an√°lisis puede resultar muy beneficioso, no es cosa f√°cil. A continuaci√≥n te contamos algunos de los desaf√≠os que experimenta actualmente:

  • El crecimiento continuo de datos, a pasos agigantados: cada vez hay m√°s y m√°s informaci√≥n y, para poder usarla, las empresas tienen que ser capaces de procesarla.¬†

 

  • Integraci√≥n de datos: las fuentes de datos y aplicaciones para obtenerlos son miles. Por ejemplos, vienen de CRMs, e-commerces, softwares de gesti√≥n, etc. Integrar todo esto no resulta cosa f√°cil.¬†

 

  • Los datos no estructurados: como mencionamos anteriormente, son datos que se encuentran en bases no tradicionales. Si bien tienen informaci√≥n bastante rica, son m√°s dif√≠ciles de recopilar, por ejemplo, los correos electr√≥nicos. Para que los almacenes de datos de las empresas encuentren esta informaci√≥n es necesario el uso de tecnolog√≠a m√°s avanzada como la inteligencia artificial.¬†

 

¡Aprende cómo manejar los datos de tu negocio con este curso de Big Data!

 

Herramientas de Big Data para empezar a analizar datos

Como ya sabemos, la informaci√≥n disponible es casi infinita. Es aqu√≠ donde entran las preguntas: ¬Ņqu√© informaci√≥n es relevante para mi? ¬Ņcu√°les son los datos que necesito? ¬Ņd√≥nde los encuentro? Si no definimos esto, vamos a estar frente a cosas que no nos aportan nada y no sabremos qu√© hacer con ellas.¬†

En primer lugar, veamos los tipos de datos existen:

  • Datos estructurados: podemos decir que son los ‚Äútradicionales‚ÄĚ y dan una visi√≥n 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 opci√≥n m√ļltiple.¬†

 

  • Datos no estructurados: representan casi el 80% de datos que tienen las empresas. No pueden estructurarse debido a que no entrar√≠an en una base de datos tradicional. El an√°lisis de datos no estructurados permite conocer de una manera m√°s 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 alg√ļn tipo de estructura y organizaci√≥n. A diferencia del almacenamiento de datos no estructurados, √©stos 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 vol√ļmenes de datos de los que estamos hablando, es necesario contar con la tecnolog√≠a, las herramientas y los softwares adecuados.¬†

 

Herramientas para manejar Big Data

ūüďĆ 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.

ūüďĆ 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.

python programming big data analytics

Imagen: Unsplash

ūüďĆ Elasticsearch

Esta es una herramienta de Big Data para buscar datos complejos pues permite indexar y analizar grandes vol√ļmenes informaci√≥n en tiempo real. Una de sus ventajas es que te dan gr√°ficos que permite entender mejor los datos obtenidos.

 

¬ŅQuieres aprender a usar los datos a tu favor? Este curso te puede interesar

 

Si quieres saber cómo usar el Big Data para incrementar tus ventas B2B, te recomendamos leer esta nota.

 

membresía premium Crehana

 

Ejemplos de empresas que usan Big data

Google y el uso de Big Data en sus b√ļsquedas

Google es una de las empresas que usa¬†Big Data. Aqu√≠ podemos ver dos ejemplos concretos. El primero, en la publicidad que nos aparece al hacer alguna b√ļsqueda, ya que est√°n relacionados a cosas que hemos buscado previamente. Es decir, recopilan nuestros datos y los usan cada vez que utilizamos la plataforma, especialmente Chrome.

Google Analytics big data

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 ‚Äúte persigan‚ÄĚ. Si buscas algo una vez, esa misma cosa te aparecer√° varias veces, sin importar si la b√ļsqueda es relacionada o no.

Un gran ejemplo del uso de Big Data en Amazon es la secci√≥n personalizada en la que te dan recomendaciones. Estas son basadas en b√ļsquedas previas por lo que la empresa nos conoce y sabe qu√© nos gusta y es probable que compremos. ¬†

Ahora que sabes m√°s sobre el Big Data Analytics, qu√© es, para qu√© sirve y por qu√© es importante, es momento de comenzar a utilizarlo¬†a tu favor. Establece tus objetivos, identifica tus fuentes de datos, elige cu√°les son los m√°s importantes para tu negocio y hacia adelante. ¬ŅYa sabes por d√≥nde empezar?

Recomendados para ti