BIG DATA

BIG DATA

1. TIPOS

   • Con tantas fuentes, tipos de datos y estructuras complejas, la dificultad de integración de datos aumenta.
     • Las fuentes de datos de Big Data son muy amplias:
       • Datos de internet y móviles. Datos de Internet de las Cosas. Datos sectoriales recopilados por empresas especializadas. Datos experimentales.
     • Y los tipos de datos también lo son:
       • Tipos de datos no estructurados: documentos, vídeos, audios, etc. Tipos de datos semi-estructurados: software, hojas de cálculo, informes. Tipos de datos estructurados

2. DIMENSIONES

   • Las dimensiones del Big Data o las llamadas V’s del Big Data y que definen cuáles son las características que delimitan a aquellos datos que pueden ser considerados macrodatos de otros. Estas 5 V son: Volumen, Variedad, Velocidad, Veracidad y Valor.
     • Volumen
       • El incremento exponencial de los datos fruto de las nuevas tecnologías y la facilidad de generar datos digitales es una realidad palpable.
     • Velocidad
       • El flujo de datos es masivo y constante. En el entorno del Big Data, los datos se generan y almacenan a una velocidad sin precedentes. Este gran volumen provoca que los datos queden desfasados rápidamente y que pierdan su valor cuando aparecen otros nuevos. Las empresas, por lo tanto, deben reaccionar muy rápido para poder recopilarlos, almacenarlos y procesarlos.
     • Variedad
       • Si algo caracteriza al Big Data es las distintas tipologías formatos y estructuras de los datos procediendo de fuentes muy diversas. Así el éxito de una organización dependerá en gran medida de resaltar el conocimiento que le propician los distintos tipos de datos de los que dispone.
     • Veracidad
       • Una de las características más difíciles de cumplir en los análisis de datos es la veracidad. Eliminar los datos tomados de manera incorrecta y detectar patrones reales es todo un reto del Big Data.
     • Valor
       • Se refiere al valor agregado obtenido por las organizaciones, lo cual se traduce en la generación de productos y servicios personalizados, es decir, al final poder generar o que el cliente realmente desea o necesita.

3. APLICACIONES

   • El día a día se ve afectado por la utilización del Big Data, como por ejemplo en las sugerencias que muestran aplicaciones como Spotify, Netflix, Facebook, etc. Detrás de todas esas sugerencias están algoritmos de Machine Learning que procesan los datos relativos a las acciones en esas plataformas y que, en base a ellos, generan sugerencias.
     • Sus usos serían
       • Big Data para la lucha contra el crimen
         • En Estados Unidos los cuerpos y fuerzas de seguridad disponen de aplicaciones que, haciendo uso del Big Data, pueden predecir la probabilidad de que se produzca un crimen en una zona determinada.
       • Big Data en Deportes
         • En la NBA y la NFL se emplean aplicaciones que hacen uso del Big Data para definir las estrategias a utilizar en cada partido, prevenir lesiones de los jugadores, conocer las preferencias de los aficionados, etc.
       • Big Data en Telecomunicaciones
         • Algunos operadores de telefonía móvil utilizan el Big Data para analizar qué se dice de ellas en las redes sociales, examinar los datos de sus tickets de soporte a clientes o sus quejas. Esto posibilita implementar estrategias que permiten reducir el número de portabilidades o incrementar la captación de nuevos clientes.

4. BENEFICIOS

   • Velocidad en la toma de decisiones
   • Planes estratégicos Inteligentes de Marketing
   • Mejora en la eficiencia…. y en costes
   • Vinculación de clientes
   • Variables del entorno
   • Feedback y retroalimentación

5. QUÉ ES

   • Big Data describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día. Con Big Data se hace referencia a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos.
     • SU IMPORTANCIA
       • Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. En otras palabras, proporciona un punto de referencia.
       • La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente.
       • El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades.