¿Por qué es tan importante el Big Data?

Inicio » ¿Por qué es tan importante el Big Data?

Fuentes de big data

¿Pero qué es el big data? En pocas palabras, es una colección masiva de conjuntos complejos de datos que no pueden ser procesados, analizados o compartidos por la potencia de cálculo humana. El análisis de big data le permite encontrar tendencias y patrones y formar ideas que pueden influir en sus estrategias de marketing.

Recopilar datos es una cosa, pero muchas organizaciones pueden tener dificultades para gestionar y analizar grandes conjuntos de datos. El análisis de big data y la ciencia de los datos pueden proporcionar a las empresas tendencias, comportamientos y predicciones reveladoras que pueden utilizarse en beneficio de los planes de marketing y de la organización en su conjunto.

Entender las necesidades de sus clientes y saber lo que hacen sus competidores son objetivos importantes para todos los profesionales del marketing. Pero su objetivo principal como vendedor es saber cómo captar la atención de sus clientes potenciales y convertirlos en clientes de pago.

Cada segundo que pasa, las empresas compiten por la atención de los clientes. Al utilizar el análisis de big data en sus campañas de marketing, puede reunir información útil y relevante sobre sus clientes objetivo. Por ejemplo, puede determinar qué anuncios funcionan mejor para dirigirlos a su sitio web y cuántos clics hacen falta para que se conviertan.

Impacto de los big data

El uso actual del término big data tiende a referirse al uso de la analítica predictiva, la analítica del comportamiento del usuario o algunos otros métodos avanzados de análisis de datos que extraen valor de los big data, y rara vez a un tamaño concreto del conjunto de datos. “Hay pocas dudas de que las cantidades de datos disponibles ahora son realmente grandes, pero esa no es la característica más relevante de este nuevo ecosistema de datos”[4].

El tamaño y el número de conjuntos de datos disponibles han crecido rápidamente a medida que los datos son recogidos por dispositivos como los móviles, los baratos y numerosos dispositivos de detección de información del Internet de las cosas, los aéreos (teledetección), los registros de software, las cámaras, los micrófonos, los lectores de identificación por radiofrecuencia (RFID) y las redes de sensores inalámbricos. [8][9] La capacidad tecnológica per cápita del mundo para almacenar información se ha duplicado aproximadamente cada 40 meses desde la década de 1980;[10] en 2012 [actualización], cada día se generaban 2,5 exabytes (2,5×260 bytes) de datos[11] Según la predicción de un informe de IDC, se preveía que el volumen mundial de datos crecería exponencialmente de 4,4 zettabytes a 44 zettabytes entre 2013 y 2020. Para 2025, IDC predice que habrá 163 zettabytes de datos[12]. Una cuestión para las grandes empresas es determinar quién debe ser el propietario de las iniciativas de big data que afectan a toda la organización[13].

Beneficios de los big data

Los big data son datos estructurados y no estructurados de enorme volumen y diversidad, así como métodos para procesarlos, que permiten el análisis distribuido de la información.  El término Big Data apareció en 2008.  Fue utilizado por primera vez por el editor de la revista Nature, Clifford Lynch.  Habló del crecimiento explosivo de la información mundial y señaló que las nuevas herramientas y las tecnologías más avanzadas ayudarán a dominarlos y controlarlos.

En palabras sencillas, big data es un nombre común para grandes conjuntos de datos y métodos para procesarlos.  Dichos datos se procesan eficazmente mediante herramientas de software escalables que aparecieron a finales de la década de 2000 y se han convertido en una alternativa a las bases de datos tradicionales y a las soluciones de Business Intelligence.

Minería de datos: proceso de procesamiento y estructuración de datos, etapa de la analítica para identificar patrones. (Estructurar información diversa, buscar conexiones ocultas y poco evidentes para llevarlas a un denominador común)

En 2007, se popularizó un nuevo tipo de aprendizaje automático: el aprendizaje profundo.  Permitió mejorar las redes neuronales hasta el nivel de la inteligencia artificial limitada.  En el aprendizaje automático ordinario, el ordenador adquiría experiencia a través de los ejemplos de un programador, mientras que en el Deep Learning, el propio sistema crea cálculos de varios niveles y saca conclusiones.

Valor de los grandes datos

El análisis de big data examina grandes cantidades de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otros conocimientos. Con la tecnología actual, es posible analizar los datos y obtener respuestas casi de inmediato, un esfuerzo que es más lento y menos eficiente con las soluciones de inteligencia empresarial más tradicionales.

El concepto de big data existe desde hace años; la mayoría de las organizaciones entienden ahora que si capturan todos los datos que llegan a sus empresas, pueden aplicar la analítica y obtener un valor significativo de ellos. Pero incluso en los años 50, décadas antes de que nadie pronunciara el término “big data”, las empresas utilizaban la analítica básica (esencialmente números en una hoja de cálculo que se examinaban manualmente) para descubrir ideas y tendencias.

Sin embargo, las nuevas ventajas que aporta el análisis de big data son la velocidad y la eficiencia. Mientras que hace unos años una empresa recopilaba información, ejecutaba análisis y descubría información que podía utilizarse para tomar decisiones en el futuro, hoy esa empresa puede identificar ideas para tomar decisiones inmediatas. La capacidad de trabajar más rápido -y mantenerse ágil- da a las organizaciones una ventaja competitiva que no tenían antes.

Ir arriba