Innovación

¿Qué es exactamente tan grande en Big Data?

¿Qué es exactamente tan grande en Big Data?

Qué Qué es Big Data?

Si está leyendo esto, probablemente ya sepa que Big Data es una palabra de moda en estos días, y ha recibido mucho interés y atención de los medios. Pero el término en sí es algo vago: las dos palabras juntas no explican del todo el concepto.

En pocas palabras, Big Data es información y datos a gran escala generados por actividades comerciales, junto con fuentes como las redes sociales y los dispositivos móviles. Los macrodatos típicos incluyen información de fuentes como terminales de puntos de venta minoristas, cajeros automáticos de bancos, publicaciones de Facebook y videos de YouTube. Debido a su escala y complejidad, las empresas buscan capturar, procesar, almacenar, buscar, compartir y analizar estos datos de manera efectiva utilizando software sofisticado. El análisis de Big Data puede revelar correlaciones ocultas entre dos puntos de datos y puede descubrir tendencias u otros conocimientos que se pueden utilizar para comercializar productos y servicios a los clientes, anticipar la demanda o mejorar el rendimiento.

[Fuente de imagen:Pexels]

Un ejemplo simple, hipotéticamente: si un minorista analizara las canastas de la compra de sus clientes, podría darse cuenta de que los compradores de una botella de champú de tamaño de viaje tienden a gastar mucho más que el cliente promedio en comida para mascotas. Este patrón, que de otro modo es casi imposible de adivinar, podría abrir el camino para una estrategia para ofrecer cupones relevantes a los compradores de la botella de champú. Estos cupones pueden ser para accesorios para mascotas, juguetes, etc.

Es casi imposible encontrar tendencias y patrones como estos con los métodos tradicionales de análisis de datos, a menos que los esté buscando, y ahí es donde entra la tecnología.

Por qué Deberías preocuparte

Generar nuevos conocimientos a través del aprovechamiento de la plétora de datos en constante expansión que se crea mediante una mayor digitalización se cita ampliamente como la clave para la ventaja competitiva. La firma estadounidense de investigación y asesoría Gartner predice que "Big Data brindará beneficios transformadores ... y ... permitirá a las empresas que adopten esta tecnología superar a sus competidores en un 20% en todas las métricas financieras disponibles". Y no solo en las empresas, la adopción generalizada de análisis de Big Data cambiaría todo, desde la atención médica hasta la educación y la formulación de políticas gubernamentales.

Aquí hay un breve video del Foro Económico Mundial que lo ayudará a comprender esto mejor:

Dónde Big Data puede ayudar

Los cambios de comportamiento, especialmente los relacionados con las nuevas tecnologías, siempre requieren mucho tiempo y esfuerzo. Sin embargo, una vez que una empresa sea capaz de adoptar el estilo de trabajo de Big Data, descubriría fácilmente sus amplias aplicaciones.

Un sólido equipo de análisis de Big Data puede ayudar a las empresas a subir el listón en:

- Ventaja competitiva

- Nuevas oportunidades de ingresos

- Mayor rentabilidad

- Cadena de suministro y demanda optimizada / fabricación predictiva

- Mejor desarrollo, innovación y calidad de productos

- Servicio al cliente mejorado

- Eficiencias operativas / optimización de procesos

Y Cómo!

Imagine dirigir un negocio en el que el marketing y la promoción se adapten al 100% a los consumidores individuales al tener una imagen completa de sus movimientos, intereses y comportamiento recopilados de los teléfonos inteligentes y las actualizaciones de las redes sociales.

Imagine un mundo en el que el análisis de los datos de registros y sensores de la máquina permite tomar medidas preventivas para que las líneas de producción y los sistemas de TI nunca se estropeen.

Imagínese si los datos transmitidos en tiempo real desde fuentes como Twitter, videos en vivo de Facebook y Snapchat se analizan para evaluar y maximizar el impacto de cada campaña de marketing.

Está bien, tiene que haber un reverso

Trabajar con Big Data no es exactamente un sistema plug-and-play. ¿Recuerdas a Gartner de hace unos párrafos? Esto es lo que recomiendan: El enfoque de la disciplina en este espacio es la pregunta: "¿Qué valor podemos generar a partir de estos datos? ¿Es más de lo que nos cuesta acumularlos, administrarlos y aplicarlos?" La clave es pasar del descubrimiento de conocimientos a la implementación y la institucionalización de manera oportuna. Esto requiere agilidad y velocidad, y es importante identificar todas las fuentes de datos relevantes necesarias para generar información.

La clave del éxito está en comprender cómo adquirir, procesar y analizar de forma rápida y rentable las fuentes de datos adecuadas para encontrar la señal entre el ruido. (Por lo que usted sabe, los dueños de mascotas que compran mini-champús son un grupo demográfico demasiado pequeño e impredecible para gastar energía o dinero en marketing). Esto puede incluir el descubrimiento de patrones y relaciones aún desconocidas, o incluso el uso y desarrollo de algoritmos. para predecir eventos futuros. La puntualidad es clave: la información debe estar disponible en el momento adecuado para la necesidad que está cubriendo.

[Fuente de imagen: Pixabay]

Y, por supuesto, la gran cuestión de la privacidad: de vez en cuando oímos hablar de violaciones de datos. La piratería de tarjetas de crédito de alto perfil de Target ocurrió hace más de tres años, sin embargo, la pérdida para la empresa y sus clientes, monetaria y de otro tipo, probablemente nunca se recuperará por completo.

Los sistemas de datos seguirán siendo más seguros, pero ¿qué pasa con la privacidad de los datos centrados en las personas? Esto sigue siendo una gran preocupación porque hay áreas grises morales que cruzar cuando se usa información sobre la vida personal de las personas, incluso para sus propios beneficios.

Entonces, ¿los robots consumirán también los trabajos de análisis de datos?

Hoy en día, el mercado de las tecnologías de Big Data está fragmentado, es confuso y se mueve rápidamente. Es necesario realizar inversiones millonarias para perseguir resultados que no son suficientes las personas que comprenden por completo. Entonces, por supuesto, el software sofisticado será crucial en Big Data Analytics, pero nada puede reemplazar completamente el conocimiento y la creatividad humanos. De hecho, la interpretación humana de los resultados arrojados por el software de análisis de Big Data puede mejorar significativamente las acciones que surgirían solo del software o del conocimiento humano.

[Fuente de imagen:Pexels]

Aquí tienes una situación simple: acabas de regresar de vacaciones y permites que un amigo use tu computadora para buscar destinos de escapadas de verano, mientras que en otra pestaña, tu cuenta de Facebook está conectada. Imagina el desperdicio de recibir ideas de viajes y ofertas en tus noticias. durante los próximos días!

El pedigrí y la confiabilidad de los datos de origen pueden ser difíciles de determinar, especialmente para fuentes como las redes sociales, y es necesario implementar nuevos enfoques para el gobierno y la calidad de los datos, que por diseño no pueden automatizarse completamente.

A medida que las organizaciones, tanto las empresas como otras, navegan por el océano de posibilidades con Big Data, deben intentar adoptar un enfoque pragmático basado en comenzar con algo pequeño y simple para demostrar el valor y luego escalar una vez probado.

VEA TAMBIÉN: El Congreso de los Estados Unidos acaba de votar para legalizar la venta de sus datos de Internet

Escrito por Sudeep Kaur Bansi

Ver el vídeo: Qué es Big Data? (Octubre 2020).