BIG DATA

BIG DATA

1. 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).

   • 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.
   • La variedad concierne a todos los lugares donde los datos pueden ser almacenados y extraídos.
   • 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”.
   • 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.
   • El objetivo de tener acceso a tanta información es hacer que, de alguna manera, agregue valor a tu empresa.

2. Se pueden realizar cuatro tipos de análisis con Big Data: predictivo, prescriptivo, descriptivo y diagnóstico, cada uno con un propósito específico.

3. 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.

4. 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.

5. ¿Por qué utilizar el Big Data? Este proceso permite

   • 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

6. El Big Data se usa 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.

7. Análisis con Big Data

   • Análisis predictivo
   • Análisis prescriptivo
   • Análisis descriptivo
   • Análisis diagnóstico

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