¿Cómo aprovechar el potencial del Big Data en el desarrollo de la empresa?

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Big Data es una expresión que se está volviendo cada vez más popular en todo el mundo. Los analistas los utilizan principalmente en su trabajo, pero también despiertan el interés de la gente corriente. Esto se debe a que, como herramienta de trabajo, es fuente de una serie de datos e información útiles, y en la sociedad provoca reticencias y temores de una vigilancia excesiva por parte de las corporaciones que la utilizan.

Big Data: ¿qué es?

Big Data describe la tendencia a buscar, descargar, recopilar y procesar los datos disponibles. Es un método para recopilar información legalmente de una variedad de fuentes y luego analizarla y usarla para sus propios fines. Como resultado, se crea un perfil de consumidor, que luego se utiliza para, por ejemplo, aumentar las ventas. Por tanto, lo más importante en Big Data es el tratamiento de la información y la aplicación práctica de las conclusiones extraídas de ella, y no la mera recogida de datos.

Cabe mencionar una vez más que los datos recopilados y procesados ​​por analistas se obtienen de manera lícita. La mayoría de las veces están relacionados con servicios que ya se utilizan de todos modos.

Ejemplos de uso de Big Data

Big Data es omnipresente en la actualidad. Las entidades que los utilizan en sus actividades son, por ejemplo:

  • Bancos: recopilan datos que resultan de los movimientos en las cuentas de los usuarios, por ejemplo, pagos realizados, su tamaño y tipo de artículos comprados;

  • Empresas: lanzan sus propias aplicaciones que los usuarios descargan en teléfonos inteligentes o tabletas. Al instalar el producto en un dispositivo, la mayoría de las veces da su consentimiento automáticamente para que la aplicación acceda a sus propios datos;

  • Propietarios de sitios web que también pueden recopilar dichos datos a través de los servicios que brindan. La mayoría de las veces, el consentimiento para tal acción está incluido en las regulaciones.

Canales de redes sociales y Big Data

Una fuente de datos interesante también son las redes sociales. La información que se obtiene de ellos es muy difícil de analizar, porque no contienen valores numéricos que se puedan comparar fácilmente entre sí. Sin embargo, se pueden analizar en términos de la presencia y el contenido de las palabras clave, la apariencia y la frecuencia de las publicaciones de los usuarios y su tiempo de respuesta a las publicaciones publicadas por otras personas.

Segregación de datos: métodos y herramientas

La cantidad de datos recopilados es enorme y crece con cada nueva acción realizada por los usuarios. Algunos de ellos pueden resultar menos valiosos. Por lo tanto, la siguiente etapa del trabajo de los analistas es segregar adecuadamente la información para poder utilizarla en su totalidad. La forma más eficaz es seleccionar las más importantes y utilizar herramientas analíticas conocidas y disponibles. Dado que las consultas deben ejecutarse rápidamente, todos los análisis se realizan en paralelo. El algoritmo más importante utilizado para este propósito es MapReduce. El uso de esta herramienta permite dispersar los conjuntos de datos ingresados ​​entre muchos servidores, que los organizan y seleccionan los elementos y registros apropiados de acuerdo con las reglas de consulta. Los resultados obtenidos de esta manera se recopilan y procesan en la forma resultante.El resultado final es una menor cantidad de datos, porque se han agrupado adecuadamente y se han sometido al proceso de reducción necesario. También hay otras herramientas que los analistas pueden utilizar con éxito. La elección del más adecuado depende de las preferencias del usuario y de los resultados esperados. Entre las muchas disponibles en el mercado, las herramientas de medición de Big Data más populares son:

  • Plataforma Hadoop,

  • Sistema de tormenta,

  • almacenes de bases de datos: Cassandra, MongoDB o Neo4j,

  • algoritmos de minería de datos: RapidMiner y Mahout,

  • sistemas de indexación como Lucene,

  • así como otras tecnologías, como el proyecto Sqoop, Flume, Terracotta y Avro.

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¿Vale la pena usar Big Data y cuándo? - resumen

Big Data tiene un gran potencial para generar comportamientos de los consumidores. A partir de los datos recopilados, es posible crear y definir con precisión el perfil de sus necesidades y proporcionarles de manera efectiva soluciones ideales (desde el punto de vista del vendedor). Estas actividades a largo plazo tienen la oportunidad de contribuir al surgimiento de una ventaja competitiva en el mercado en beneficio de la empresa que ha decidido utilizar herramientas de Big Data.

Big Data suscita algunas dudas señaladas por la ciudadanía. Están asociados, en particular, con el miedo a la interferencia excesiva de los analistas en su vida privada y al engaño deliberado para lograr sus propios objetivos de ventas. La frontera es delicada y en realidad solo depende de las empresas hasta dónde llegan para implementar sus propios planes. La veracidad de sus actividades es supervisada por la Unión Europea, que se ocupa cada vez más intensamente del tema de la protección de datos personales, y el Inspector General de Protección de Datos Personales.

Big Data se puede utilizar de una manera que sea beneficiosa tanto para el consumidor como para la empresa. Por ejemplo, según la información recopilada, el banco puede ofrecer al cliente un préstamo renovable en la cuenta para que pueda pagar gastos adicionales. Y la compañía de seguros, luego de un minucioso análisis de las entradas en el perfil de Facebook de un cliente que ama los deportes extremos, puede ofrecerle un paquete adicional de beneficios.

Big Data es una herramienta que ayuda a las organizaciones a comprender mejor su propio entorno y a los consumidores que utilizan sus productos o servicios. Por lo tanto, solo depende del personal calificado e informado si las empresas lograrán utilizar los datos recopilados de una manera ética que no perjudique a los usuarios actuales y futuros.