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Big Data: ¿qué es y para qué sirve? [GUÍA INTRODUCTORIA]
Por Zendesk
Última actualización en 6 octubre 2023
¿Qué es el Big Data y para qué sirve? Ante un mercado cada vez más competitivo, esta es una de las preguntas que las organizaciones deben tratar de responder.
Para responderla bien directo al grano, el Big Data consiste en un proceso que analiza e interpreta grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados. Sirve para que los datos almacenados de forma remota puedan ser utilizados por las empresas como base para su toma de decisiones.
La información extraída ayuda, por ejemplo, a mejorar estrategias y procesos, a incrementar el poder competitivo de la empresa y a comprender mejor a los consumidores, entre muchas otras aplicaciones.
- El Big Data se basa en las “5 Vs”: Volumen (cantidad de datos), Variedad (diversidad de fuentes de datos), Velocidad (análisis en tiempo real), Veracidad (exclusión de datos falsos) y Valor (generación de insights valiosos).
- Se pueden realizar cuatro tipos de análisis con Big Data: predictivo, prescriptivo, descriptivo y diagnóstico, cada uno con un propósito específico.
- Ejemplos prácticos de uso del Big Data incluyen Nike, que utiliza dispositivos wearables para mejorar la experiencia del cliente, y UPS, que optimiza sus rutas de entrega y ahorra costos con análisis de datos.
- Un profesional del Big Data se encarga de gestionar y analizar datos utilizando herramientas y software para extraer conocimientos valiosos que contribuyen al crecimiento de la empresa.
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En este artículo aprenderás:
- ¿Qué es el Big Data y para qué sirve?
- ¿Cómo funciona el Big Data?
- ¿Dónde se utiliza el Big Data?
- ¿Por qué utilizar el Big Data?
- ¿Cómo pueden utilizar el Big Data las empresas?
- ¿Cuáles son los 4 análisis que pueden hacerse con Big Data?
- ¿Cuáles son algunos ejemplos prácticos del uso de Big Data?
- ¿Qué hace un profesional del Big Data?
¿Qué es el Big Data y para qué sirve?
Saber qué es y para qué sirve el Big Data es una forma de mejorar el desempeño y el posicionamiento de tu empresa.
Esto se debe a que el Big Data es un proceso que realiza el análisis de grandes volúmenes de datos. Estos análisis, a su vez, generan información muy valiosa que se puede aplicar en diferentes ámbitos de tu negocio.
¿Cómo funciona el Big Data?
El Big Data funciona en base a las llamadas “5 Vs”: volumen, variedad, velocidad, veracidad y valor.
1. Volumen
El volumen se refiere a la cantidad de datos que genera una empresa cada segundo. Estos pueden provenir de diversas fuentes virtuales, como redes sociales, correos electrónicos, dispositivos electrónicos, etc.
2. Variedad
Según esta explicación sobre qué es el Big Data y para qué sirve, la variedad concierne a todos los lugares donde los datos pueden ser almacenados y extraídos.
3. Velocidad
La velocidad con la que el Big Data analiza los datos es muy alta, y a eso es lo que se refiere la tercera “V”.
El proceso analiza los datos en el momento exacto en que son creados. Esto ocurre, por ejemplo, con los mensajes que se viralizan en las redes sociales, las transacciones realizadas a través de tarjetas de débito y crédito, etc.
4. Veracidad
Entre los miles de datos que se generan todos los días, muchos pueden llegar a ser falsos por lo que es preciso excluirlos del análisis.
Cuando comprendes qué es el Big Data y para qué sirve, te das cuenta de que este proceso ayuda a “filtrar” lo que es real de lo que no lo es.
Uno de los principios para esta parte del proceso es que, si son varias las fuentes que apuntan a una determinada información, entonces se entiende que esa es verdadera.
5. Valor
El objetivo de tener acceso a tanta información es hacer que, de alguna manera, agregue valor a tu empresa.
El Big Data tiene precisamente este propósito: hacer un análisis preciso de todos esos datos y generar insights valiosos para los gestores que los utilizarán.
¿Dónde se utiliza el Big Data?
Para entender qué es el Big Data y para qué sirve este proceso, es fundamental saber dónde se puede utilizar.
Así, el Big Data se puede usar en los más variados sectores de una empresa, por ejemplo, en marketing, finanzas, atención al cliente, ventas, entre otros.
¿Por qué utilizar el Big Data?
Otra forma de comprender mejor qué es el Big Data y para qué sirve es entendiendo por qué deberías utilizar este proceso en tu empresa.
El Big Data es una de las mejores formas en la que una empresa puede aprovechar todos los datos que se generan a diario para favorecer su crecimiento.
Este proceso permite, por ejemplo:
- Prevenir posibles fraudes financieros
- Identificar nuevas oportunidades comerciales
- Identificar procesos cuyos costos pueden ser reducidos
- Satisfacer las necesidades de los clientes de forma más puntual, aumentando su nivel de satisfacción
- Tomar decisiones más asertivas
¿Cómo pueden utilizar el Big Data las empresas?
Por todas las posibilidades y ventajas mencionadas anteriormente, el Big Data se puede utilizar para:
- Mejorar las estrategias de marketing
- Hacer un análisis de mercado en el sector que opera una empresa
- Analizar la competencia
- Comprender mejor el comportamiento del consumidor e identificar patrones de comportamiento
- Mejorar la experiencia de compra de tus clientes
- Incrementar el volumen de ventas.
¿Cuáles son los 4 análisis que pueden hacerse con Big Data?
Si la idea es entender completamente qué es el Big Data y para qué sirve, es muy importante que conozcas los 4 tipos de análisis que se pueden hacer con este proceso.
Los análisis que se pueden realizar con Big Data son:
- Análisis predictivo
- Análisis prescriptivo
- Análisis descriptivo
- Análisis diagnóstico
1. Análisis predictivo
También conocido como ciencia de datos o data science, el análisis predictivo hace una predicción sobre posibilidades futuras, basándose en patrones encontrados en los datos de la empresa que fueron analizados.
2. Análisis prescriptivo
El propósito del análisis prescriptivo es presentar las posibles consecuencias que cada acción puede generar para el negocio.
Esto ayuda a elegir las estrategias más adecuadas, que generarán más y mejores resultados para la empresa.
3. Análisis descriptivo
El análisis descriptivo tiene como objetivo aportar información sobre la situación presente a partir de datos históricos. Es decir, este tipo de análisis contribuye a las decisiones que deben tomarse en tiempo real.
4. Análisis diagnóstico
Este tipo de análisis permite analizar los resultados y evolución de determinadas acciones. Con esto, es posible realizar ajustes a las estrategias que se están aplicando.
¿Cuáles son algunos ejemplos prácticos del uso de Big Data?
Algunas de las áreas que utilizan el Big Data que pueden mencionarse son la de bancos, salud, educación, comercio, gobierno, entre otros.
Como ejemplos prácticos de uso del Big Data podemos mencionar a Nike y UPS (United Parcel Service).
Nike
Asociada a una empresa de tecnología, Nike comenzó a ofrecer a sus clientes dispositivos wearables (del inglés, “vestibles” o “llevables”) que monitorean los datos generados mientras se hace ejercicio.
Así, los usuarios pueden obtener diferentes datos, como la velocidad, la frecuencia cardíaca, la distancia recorrida, entre otras, e incluso compartir toda esta información en sus redes sociales.
La estrategia aumenta el interés y compromiso del cliente con la marca, su fidelización y contribuye a que la empresa conozca mejor las expectativas de los consumidores y, con ello, mejore sus productos y servicios.
UPS (United Parcel Service)
UPS, United Parcel Service, es una empresa de logística cuya casa central se encuentra en Atlanta, Georgia, Estados Unidos.
El uso del Big Data permitió la optimización de sus rutas de entrega, lo que resultó en un considerable ahorro en combustible y disminución del tiempo de entrega, incluso impactando positivamente en la calidad de vida de sus empleados.
¿Qué hace un profesional del Big Data?
Conocer en profundidad qué es el Big Data y para qué sirve es también entender qué profesional está detrás de este proceso.
El profesional del Big Data se encarga de hacer la gestión y el análisis de los datos, utilizando para esto herramientas (softwares) que contribuyen a este proceso.
La idea es que este colaborador extraiga datos y conocimientos valiosos que, de hecho, pueden contribuir al crecimiento de la empresa.
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