Porque es importante el big data en las empresas

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Ventajas y desventajas del Big Data

Big Data es el término que explica el gran volumen de datos, tanto estables como inestables, que inunda la empresa a diario. Para poder calificarlo como tal, los datos en cuestión deben presentar las categorías conocidas como las cuatro V: Por Matthew Meehan

Este concepto existe desde hace muchos años y la mayoría de las organizaciones entienden que capturar todos los datos conlleva un importante valor potencial para la empresa. Incluso antes de que el Big Data se convirtiera en un concepto en la década de 1950, las empresas utilizaban análisis básicos como hojas de cálculo y cálculos para supervisar el desarrollo de tendencias y conocimientos antes de desarrollar el concepto inicial de Big Data. Aunque este concepto supuso un aumento de la velocidad y la eficiencia, el tiempo empleado no permitía más que realizar predicciones futuras. En comparación con la actualidad, las tendencias son ahora identificables al instante, lo que permite un desarrollo estratégico inmediato que facilita flujos de trabajo más rápidos, permaneciendo ágil a su entorno y siendo constantemente competitivo.

Sin embargo, el principal factor para utilizar estos datos también depende de la comprensión de por qué el Big Data es realmente tan importante para las empresas en primer lugar, especialmente teniendo en cuenta que no es realmente la cantidad lo que importa, sino lo que las organizaciones hacen con él.

Impacto de los 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 permite encontrar tendencias y patrones y formar ideas que pueden influir en las 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.

Ejemplos de big data

Tiendas de comercio electrónico alojadas frente a las propias Tiendas de Comercio Electrónico Las compras en línea se han convertido en la norma hoy en día, y cada vez son más los individuos que las prefieren a las compras habituales en las tiendas. Esto ha dado lugar no sólo a nuevas tiendas de comercio electrónico, sino que también ha hecho que los negocios existentes empiecen a expandirse en línea. Así que, tanto si tienes una excelente idea para empezar una tienda de comercio electrónico, como si quieres llevar tu negocio existente a Internet, una de las primeras decisiones que tendrás que tomar es elegir entre plataformas alojadas o autoalojadas.

Guía para principiantes sobre los chatbots Los chatbots existen desde hace muchos años; sin embargo, no muchos propietarios de negocios son conscientes de los mismos y de los beneficios que pueden proporcionar. De hecho, también se cree que los chatbots tienen el potencial de reemplazar los sitios web y las aplicaciones móviles.

Qué es el análisis de 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 en el mundo y señaló que nuevas herramientas y 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.

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