Andrea Alonso
¿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
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.
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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.
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.
En esta nota de contamos todo sobre la importancia de los datos y por qué los números sí importan.
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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✔ ️ 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.
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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:
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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:
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.
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.
📌 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.
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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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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.
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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 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?