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NoticiasBig Data¿Cómo funciona el Big Data?

¿Cómo funciona el Big Data?

El Big​ Data ha demostrado presentar importantes aplicaciones y beneficios en el mundo de los negocios. Debido a la gran cantidad de información útil que aporta a las empresas para su crecimiento .

¿Cómo funciona el Big Data? Las características del Big Data así como su complejidad y magnitud, ocasionan que esta se trate de una forma compleja y profesional. Siempre en la búsqueda de sacar el mejor provecho de la información que porta. 

El Big Data ha demostrado presentar importantes aplicaciones y beneficios en el mundo de los negocios. Debido a la gran cantidad de información útil que aporta a las empresas para su crecimiento y logro de sus objetivos. Gracias a esta disciplina es posible detectar todas las oportunidades posibles que van surgiendo para las compañías a través del mundo digital. 

Funciones del Big Data 

La aplicación del Big Data ha permitido revolucionar el área de la mercadotecnia, pues gracias al acceso a la información, es posible diseñar estrategias y técnicas de mercadeo. Al momento en que van surgiendo las necesidades de los usuarios. 

Cuando se relaciona el Big Data con las estrategias de Marketing, se conoce como Big Data Marketing. Dicha disciplina se encarga principalmente de determinar en tiempo real el alcance y aceptación del negocio o su rechazo, pero además puede reconocer el perfil y tipo de usuarios que aceptan o rechazan los productos o servicios ofrecidos. 

Esto permite que las estrategias se enfoquen por un lado en mantener la fidelidad y llegar a más personas con las características de aquellas que han aceptado el producto. Por otro lado, desarrollar estrategias que puedan convencer al mayor número posible de personas, de que sus productos son necesarios en sus vidas.  

La disciplina del Big Data puede emplearse además en diversas áreas de interés para los seres humanos, como la ciencia, salud, sociedad, seguridad, entre otras. En estas áreas, la ciencia de los datos emplearse, para hacer predicciones sobre posibles riesgos o las ventajas de diversas decisiones. 

Organización de los datos en el Big Data

Los datos generados dentro del Big Data se organizan de acuerdo a tres categorías principales. En la primera categoría se agrupan datos cuantitativos en tablas, de información general de los clientes como fechas de uso de servicios. Aunque estos datos en algunos casos son cualitativos pues se presentan en formatos de fotos y videos. La segunda categoría incluye información más detallada que proviene de encuestas y valoraciones de los usuarios. Finalmente, la tercera categoría incluye datos provenientes de los canales digitales de la compañía. Como la interacción de los usuarios con la cuenta y otras informaciones recopiladas desde las redes sociales. 

Además de esto, los datos pueden clasificarse como estructurados y no estructurados, de acuerdo a su naturaleza. 

Datos estructurados 

Se trata de la información que es relativamente fácil de clasificar y manejar, ya que viene en un formato de texto, generalmente representado por valores que se encuentran bien definidos y organizados en matrices con columnas y filas. Podría compararse con un archivador, puesto que cada grupo de datos se encuentra identificado con un título o etiqueta definida.  

Datos no estructurados 

La información no estructurada hace referencia a aquella que viene en distintos formatos, es decir, se presenta en una gran variedad de formas entre las que se encuentran archivos de texto, emails, canales digitales, contenido streaming, audios, fotos, imágenes satelitales, datos móviles, entre otros. 

Esta gran variedad de formatos, hacen que los datos sean tratados y traducidos a un formato más manejable antes de continuar su procesamiento. 

Procedimiento del Big Data en análisis de negocios 

Para emplear el Big Data en el área de análisis de negocios, es necesario cumplir con los siguientes procedimientos: 

  • Filtrar y extraer la información relevante, lo que incluye la recepción de la información. La identificación de los datos que son de interés y utilidad para el análisis. Si el análisis de los datos son empleados para fines de marketing, es importante que sean relevantes en la información que se extrae de redes sociales. 
  • Los datos deben tratarse en el tiempo oportuno para que la información tenga validez y sea confiable. Es necesario encontrar también la mejor manera de almacenar la información. 
  • Lo recomendable es no excluir ningún tipo de información y para ello es necesario desde el comienzo tener claro qué tipo de análisis se va a realizar. Para llevar a cabo la colecta de datos ideal, teniendo en cuenta los temas de mayor relevancia que se analizarán. 
  • En relación con el punto anterior, es importante reconocer que mientras mayor conocimiento se obtenga mejor resultará la estrategia debe emplearse por la empresa para lograr sus objetivos. 
  • Finalmente, es importante investigar qué tipo de tecnología es la adecuada para realizar el trabajo de colecta, procesamiento y análisis de la información. Teniendo en cuenta el espacio con el cual se cuenta para almacenar dicha información, contar con el equipo necesario para procesar grandes cantidades de datos y por último poder distribuir la información a través de la nube. 

Herramientas del Big Data 

El Big Data se vuelve completamente inútil si no se cuentan con los conocimientos y recursos necesarios. Para procesar y darle sentido, así como, significado a los datos obtenidos. Afortunadamente, se han desarrollado diversas herramientas que permiten facilitar el proceso de manejo y análisis de los datos. Además, de ofrecer un espacio seguro y confiable para guardar grandes magnitudes de información. 

Pero, aunque existan estos recursos para manejar el Big Data, es necesario además contar con profesionales Data Scientist que se encarguen de organizar el trabajo y saquen el mayor provecho a las herramientas que se emplean en la compañía. Entre los recursos de manejo de Big Data más populares que existen se encuentran: 

  • Hadoop 
  • MongoDB 
  • Elasticsearch 
  • Apache Spark 
  • Apache Storm 
  • Lenguaje R 
  • Python 

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