Uso de big data
El análisis de datos se refiere al proceso de recopilación, limpieza, definición y procesamiento de datos en bruto para descubrir información valiosa y procesable que le permitirá a usted (y a su equipo) tomar decisiones mejor informadas y respaldadas por hechos en lugar de suposiciones.
En un nivel más profundo, el análisis de sus datos le facilita determinar el ROI de sus esfuerzos de marketing y ventas, comprender los patrones de comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado, tomar decisiones basadas en datos y mucho más.
Pero no es sólo la falta de habilidad lo que hace que el análisis de datos sea tan difícil. Jenny Rankin, de Mensa, lo explica: «Llevé a cabo un estudio cuantitativo en el que participaron 211 adultos con estudios universitarios y descubrí que su precisión a la hora de interpretar los datos era, de media, de sólo un 11% de acierto, y que los que interpretaban mal los datos no solían ser conscientes de que los estaban interpretando mal.»
Seguro que hay docenas (¿y docenas?) más de métricas de GA que podrías seguir. Pero empezar con las 10 mencionadas en este post te dará una visión de muy alto nivel de cómo está funcionando tu marketing, empezando por algunas de las más comunes…
¿Qué tipo de análisis se puede hacer con los big data?
Las empresas pueden utilizar técnicas analíticas avanzadas, como el análisis de textos, el aprendizaje automático, el análisis predictivo, la minería de datos, la estadística y el procesamiento del lenguaje natural, para obtener nuevos conocimientos a partir de fuentes de datos no explotadas anteriormente, de forma independiente o junto con los datos empresariales existentes.
¿Cuáles son los 3 pasos para analizar los datos?
Estos pasos y muchos otros se engloban en tres etapas del proceso de análisis de datos: evaluar, limpiar y resumir.
¿Por qué necesitamos analizar los big data?
¿Por qué es importante el análisis de big data? La analítica de big data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Esto, a su vez, conduce a movimientos empresariales más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores beneficios y clientes más felices.
Aplicaciones de big data
La analítica de big data es el proceso de análisis de grandes y complejas fuentes de datos para descubrir tendencias, patrones, comportamientos de los clientes y preferencias de mercado que permitan tomar mejores decisiones empresariales. La complejidad del análisis de big data requiere varios métodos, como el análisis predictivo, el aprendizaje automático, el análisis de flujo y técnicas como el análisis en la base de datos y en el clúster.
El análisis de big data se produce cuando las entradas de datos son tan vastas y voluminosas que se requieren mayores capacidades informáticas para procesar todos los datos procedentes de múltiples fuentes. Los big data se caracterizan generalmente por las cuatro V:
Más allá del mero volumen de datos, la complejidad de los datos que se recopilan presenta desafíos en la disposición de las arquitecturas de datos, la gestión de datos, la integración y el análisis. Sin embargo, las organizaciones que reúnen fuentes de datos no estructurados, como el contenido de las redes sociales, el vídeo o los registros de operaciones, con datos estructurados ya existentes, como las transacciones, son capaces de añadir contexto y generar nuevas perspectivas, a menudo más ricas, para obtener mejores resultados empresariales.
¿Qué hacen los analistas de big data?
Los analistas de Big Data recopilan datos de múltiples fuentes y almacenes de datos de la empresa y analizan e interpretan los datos para extraer esa información que puede ser beneficiosa para las empresas. Deben visualizar y comunicar sus hallazgos elaborando informes completos, gráficos, tablas, etc.
¿Cuáles son algunos ejemplos de análisis de datos?
Un ejemplo sencillo de análisis de datos es cuando tomamos cualquier decisión en nuestro día a día es pensando en lo que ocurrió la última vez o en lo que ocurrirá al elegir esa decisión concreta. Esto no es más que analizar nuestro pasado o futuro y tomar decisiones en base a ello.
¿Cuáles son las 8 etapas del análisis de datos?
El proceso de análisis de datos sigue ciertas fases, como el planteamiento del problema empresarial, la comprensión y adquisición de los datos, la extracción de datos de diversas fuentes, la aplicación de la calidad de los datos para su limpieza, la selección de características mediante la realización de un análisis exploratorio de los datos, la identificación y eliminación de valores atípicos, la transformación de los datos, la creación de …
Ejemplos de big data
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J Big Data 6, 54 (2019). https://doi.org/10.1186/s40537-019-0217-0Download citationShare this articleAnyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard
¿Es fácil aprender el análisis de big data?
Los analistas de datos dependen de habilidades como la programación en R o Python, la consulta de bases de datos con SQL y la realización de análisis estadísticos. Aunque estas habilidades pueden ser un reto, es totalmente posible aprenderlas (y conseguir un trabajo de analista de datos) con la mentalidad y el plan de acción adecuados.
¿Cuáles son las 4 Vs del big data?
Las 4 V del Big Data en infografía
Los científicos de datos de IBM dividen los big data en cuatro dimensiones: volumen, variedad, velocidad y veracidad. Esta infografía explica y da ejemplos de cada una de ellas.
¿Qué son las V de big data?
Los big data son una colección de datos procedentes de muchas fuentes diferentes y suelen describirse con cinco características: volumen, valor, variedad, velocidad y veracidad.
Herramientas de análisis de big data
La analítica de big data es el uso de técnicas analíticas avanzadas contra conjuntos de big data muy grandes y diversos que incluyen datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, de diferentes fuentes y en diferentes tamaños, desde terabytes hasta zettabytes.
¿Qué son exactamente los big data? Puede definirse como conjuntos de datos cuyo tamaño o tipo supera la capacidad de las bases de datos relacionales tradicionales para capturar, gestionar y procesar los datos con baja latencia. Las características de los big data incluyen un alto volumen, una alta velocidad y una gran variedad. Las fuentes de datos se están volviendo más complejas que las de los datos tradicionales porque están siendo impulsadas por la inteligencia artificial (IA), los dispositivos móviles, los medios sociales y el Internet de las cosas (IoT). Por ejemplo, los diferentes tipos de datos proceden de sensores, dispositivos, vídeo/audio, redes, archivos de registro, aplicaciones transaccionales, web y medios sociales, muchos de ellos generados en tiempo real y a muy gran escala.
Con la analítica de big data, puede impulsar una toma de decisiones mejor y más rápida, la modelización y predicción de resultados futuros y la mejora de la inteligencia empresarial. A la hora de crear su solución de big data, considere el software de código abierto como Apache Hadoop, Apache Spark y todo el ecosistema Hadoop como herramientas de procesamiento y almacenamiento de datos rentables y flexibles, diseñadas para manejar el volumen de datos que se genera hoy en día.