ÂŋQuÃĐ es el Big Data y para quÃĐ sirve?
Cuando hablamos de Big Data, nos estamos refiriendo a una combinaciÃģn o conjunto de datos cuyo tamaÃąo (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestiÃģn, procesamiento o anÃĄlisis mediante tecnologÃas y herramientas convencionales, tales como base de datos, relaciones y estadÃsticas convencionales o paquetes de visualizaciÃģn, dentro del tiempo necesario para que sean Útiles.
ÂŋEn quÃĐ consisten el volumen, la variabilidad y la velocidad?
Conocidas como las 3 vâs se definen como:
Volumen:Â Hace referencia al tamaÃąo de los datos que pueden provenir de diversas fuentes.
Velocidad:Â Define la rapidez con que llegan los datos usando unidades como tra, peta o exa bytes.
Variedad:Â Cuando hablamos de variedad estamos hablando de datos:
1. Estructurados.
2. Semi-estructurados.
3. No estructurados.
Una caracterÃstica que es muy importante acerca de los datos, es que son considerados como la fuente de verdad, es decir, no se alteran durante su tratamiento.
ÂŋPor quÃĐ el Big Data es importante?
Lo que hace que el Big Data tenga tanta importancia y sea tan Útil para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que surgen en las empresas incluso cosas que ni sabÃan que tenÃan. En otras palabras, el Big Data proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de informaciÃģn, todos los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere que sea adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar todos los problemas de una forma mÃĄs comprensible.
La recopilaciÃģn de una gran cantidad de datos y la bÚsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan de una manera mÃĄs rÃĄpida y sin problemas, con total eficiencia. TambiÃĐn les permite eliminar las ÃĄreas que son problemÃĄticas antes de que todos estos problemas acaben con sus beneficios o reputaciÃģn.
El anÃĄlisis de Big Data ayuda a las empresas a utilizar sus datos de manera provechosa y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos de negocios que resultarÃĄn mÃĄs inteligentes, las operaciones serÃĄn mÃĄs eficientes, obtendrÃĄn mayores ganancias, y los clientes estarÃĄn mucho mÃĄs satisfechos.
ÂŋQuÃĐ beneficios puede tener una empresa teniendo un Big Data?
Una empresa con Big Data puede conseguir los siguientes beneficios:
ReducciÃģn de coste: Las grandes tecnologÃas de datos, aportan importantes ventajas en tÃĐrminos de costes cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, ademÃĄs de identificar maneras mÃĄs eficientes de hacer negocios.
Mejor toma de decisiones y en menor tiempo: Con la velocidad y la analÃtica en memoria, combinada con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la informaciÃģn inmediatamente y tomar decisiones basadas en lo que se ha aprendido.
ObtenciÃģn de nuevos productos y servicios: Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y tambiÃĐn la satisfacciÃģn a travÃĐs de anÃĄlisis viene el poder de darle a los clientes lo que realmente quieren. Con la analÃtica de Big Data, mÃĄs empresas estÃĄn creando nuevos productos que son capaces de satisfacer todas las necesidades que tienen sus clientes.
ÂŋEn quÃĐ ÃĄreas es recomendable utilizar un Big Data?
AdministraciÃģn: La administraciÃģn tiene una gran responsabilidad que viene siendo mantener la calidad y la productividad con unos presupuestos ajustados. El uso de la tecnologÃa agiliza las operaciones mientras que da a la administraciÃģn de la empresa una visiÃģn mÃĄs profunda de su estado.
Turismo: La clave en la industria del turismo es siempre mantener felices a sus clientes, pero tambiÃĐn la satisfacciÃģn de los clientes puede ser de difÃcil mediciÃģn. El anÃĄlisis de Big Data ofrece a este tipo de empresas la capacidad de recopilar todos los datos de los clientes, aplicar anÃĄlisis e identificar inmediatamente cuales son los posibles problemas antes de que sea demasiado tarde.
Empresas manufactureras: Estas empresas despliegan sensores en sus productos para recibir datos de telemetrÃa.
Esta telemetrÃa tambiÃĐn revela patrones de uso, tasas de fracaso y otras oportunidades de mejora de productos que pueden reducir los costos de desarrollo y montaje.
Publicidad: El constante uso de los Smartphones, ofrece a los anunciantes la oportunidad de dirigirse a los consumidores cuando estÃĄn cerca de una tienda, hotel, cafeterÃa o restaurante. Esto abre nuevos ingresos para los proveedores de servicios y ofrece a muchas empresas la oportunidad de conseguir nuevos prospectos.
Otro gran ejemplo que podemos mencionar acerca del uso efectivo de Big Data es en:
El uso de registro de logs de TI, para mejorar la resoluciÃģn de problemas de TI, asà como la detecciÃģn de infracciones de seguridad, velocidad, eficacia y prevenciÃģn de sucesos que puedan surgir en un futuro.
Uso de la voluminosa informaciÃģn histÃģrica de un Call Center de forma rÃĄpida, con el fin de mejorar la interacciÃģn con el cliente y aumentar su satisfacciÃģn.
Uso de contenido de medios sociales para mejorar y comprender mÃĄs rÃĄpidamente el sentimiento del cliente y mejorar los productos, los servicios y la interacciÃģn con el cliente.
DetecciÃģn y prevenciÃģn de fraudes en cualquier industria que procese transacciones financieras online, tales como compras, actividades bancarias, inversiones, seguros y atenciÃģn mÃĐdica.
Uso de informaciÃģn de transacciones de mercados financieros para evaluar mÃĄs rÃĄpidamente el riesgo y tomar medidas correctivas.
ÂŋQuÃĐ obstÃĄculos puede presentar un Big Data?
Muchas fuentes y tipos de datos:
Las fuentes de datos de big data son muy amplias:
1. Datos de internet y mÃģviles.
2. Datos de Internet de las Cosas.
3. Datos sectoriales recopilados por empresas especializadas.
4. Datos experimentales.
Y los tipos de datos tambiÃĐn lo son:
1. Tipos de datos no estructurados: documentos, vÃdeos, audios, etc.
2. Tipos de datos semi-estructurados: software, hojas de cÃĄlculo, informes.
3. Tipos de datos estructurados.
4. Excesivo volumen de datos.
Mucha volatilidad:
Los datos cambian rÃĄpidamente y eso hace que tengan una validez muy corta. Para poder solucionarlos se necesita un poder de procesamiento muy alto.
No existen del todo estÃĄndares de calidad de datos unificados:
La calidad de datos de Big data es clave, no solo para poder obtener ventajas competitivas sino tambiÃĐn impedir que incurramos en graves errores estratÃĐgicos y operacionales basÃĄndonos en datos errÃģneos con consecuencias que pueden llegar a ser muy graves.