En plena era digital, cada vez existen un mayor canales de comunicación por los que se mueve toda la información, de forma que para las compañías es complicado gestionar y analizar los datos correctamente a través de los canales tradicionales.
Según las previsiones que manejan actualmente los expertos, en 2023 el número de dispositivos conectados a Internet superará la barrera de los 30.000 millones, los cuales generarán millones de datos por segundo. Aquí es donde el Big Data juega un papel esencial para empresas de todos los tamaños y sectores de actividad.
Consiste en un conjunto de tecnologías que se dedican al análisis masivo de datos de diferentes fuentes para transformarlos en información de valor que ayude en el proceso de toma de decisiones.
Gracias al Big Data, las organizaciones pueden identificar patrones de comportamiento en sus clientes y predecir tendencias que se están gestando en el mercado. Es el pilar básico de la Inteligencia Artificial, que se nutre de los datos masivos aportados por los usuarios.
La información es el activo más valioso de las empresas en la actualidad, y el Big Data ofrece la oportunidad de manejarla de forma dinámica. Las organizaciones pueden tomar decisiones rápidas e inteligentes en base a datos objetivos.
Uno de los principales ámbitos de aplicación del Big Data es el desarrollo de productos. Muchas compañías hacen uso de este conjunto de tecnologías para prever la demanda de los clientes y construir modelos predictivos. En base a datos recopilados de redes sociales, mercados de prueba y grupos de interés, planifican el desarrollo y posterior lanzamiento de nuevos productos.
Los clientes son el eje central del negocio, y gracias al Big Data las empresas pueden tener una visión mucho más amplia de lo que demanda su público objetivo. Tienen la posibilidad de crear experiencias y ofertas personalizadas.
A esto hay que sumar que gracias al Big Data las empresas tienen un control más eficaz y rápido del ecosistema de datos interno para identificar posibles amenazas, tanto internas como externas. Es posible detectar de manera anticipada información sensible que no se encuentra correctamente protegida.
Al habilitar herramientas que facilitan la búsqueda de información y digitalizar los datos, se genera una dinámica de trabajo más fluida entre los diferentes departamentos. Esto se traduce en mayores beneficios para las compañías.
Para transformar todo el volumen de datos en información, las 7 uves del Big Data son imprescindibles:
Hasta hace no mucho tiempo, los datos se obtenían de manera manual. Ahora, gracias al Big Data, los datos de diferentes fuentes se pueden captar, almacenar y clasificar automáticamente. Cada segundo se generan millones de datos en el mundo.
La velocidad hace referencia a la rapidez con la que la información es creada, almacenada y gestionada en tiempo real. Muchos de los datos que se generan se quedan obsoletos en segundos, así que es esencial que todo el proceso se lleve a cabo con la mayor rapidez posible.
Se refiere a las distintas formas y tipos en que se pueden registrar los datos. Los datos pueden provenir de un amplio abanico de fuentes diferentes, como redes sociales o páginas web. Las empresas necesitan reconocer la información en distintos formatos.
La veracidad indica el nivel de fiabilidad de la información que se ha obtenido. Es esencial que todos los datos sean veraces y de calidad, así que el Big Data elimina toda la información fraudulenta a través de distintas soluciones.
La información que se extrae de los datos debe ayudar a las compañías a generar un valor agregado para su negocio, de tal modo que la información pueda transformarse en conocimiento.
Hace referencia a la forma en la que se presentan los datos. Es importante que lo hagan de manera visual para que los responsables puedan interpretarlos de un solo vistazo.
Es la capacidad que tienen las compañías de convertir un gran volumen de datos en respuestas. Para ello, necesitan tener un buen equipo de trabajo y los sistemas informáticos más avanzados.
Las compañías también se muestran preocupadas por el hecho de que la información almacenada pueda ser vulnerada y filtrada, comprometiendo la confidencialidad de los datos más sensibles.
Data Science, o ciencia de datos, consiste en analizar grandes fuentes de datos para extraer información y hallar patrones que ayuden en la toma de decisiones. Data Science combina herramientas de matemáticas, informática y estadística.
Imágenes: Unsplash y Freepik
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