Como su nombre lo indica, el término “big data” se refiere a datos tan grandes, rápidos o complejos que es difícil o imposible procesarlos con los métodos tradicionales. El acto de acceder y almacenar grandes cantidades de información para la analítica ha existido desde hace mucho tiempo.
Lo que nosotros normalmente manejamos es el Small Data, los Gigabytes y Terabytes. La diferencia que esto tiene con el Big Data es que se manejan Petabytes y Exabytes, los cuales contienen una cantidad de datos inimaginable para nosotros los humanos, pero no para una máquina.
Tipos de big data
- Estructurados
Son los datos que se pueden almacenar, acceder y procesar en formato fijo. Los expertos en informática han logrado mejores resultados en el desarrollo de técnicas de trabajo con ese tipo de datos (donde ya se conoce el formato) y se ha derivado valor.
- No estructurados
Es cualquier dato de forma desconocida o no estructurada. El cual plantea múltiples desafíos con respecto a su procesamiento para derivar valor del mismo.
Un ejemplo de datos no estructurados son las fuentes de datos heterogéneos que tienen una combinación de archivos de texto simples, imágenes, videos, entre otros.
En la actualidad, las organizaciones cuentan con una gran cantidad de datos disponibles. Pero, desafortunadamente, no saben cómo derivar valor de ellos porque estos datos se encuentran en su forma cruda o formato no estructurado.
- Semiestructurados
Son una mezcla de los anteriormente mencionados. Suelen tener un formato que se puede definir, pero el usuario no los puede comprender fácilmente y requiere el uso de reglas complejas que ayuden a determinar cómo leer cada pieza de la información. Un ejemplo de un dato semiestructurado es un dato representado en un archivo XML (XML son las siglas de Extensible Markup Language, que se traduce como Lenguaje de Marcas Extensibles).
Características del big data
Volumen. Los sistemas de producción de datos crecen día a día, van desde las redes sociales hasta objetos como asistentes de voz para el hogar o pulseras smart y relojes inteligentes. Ante el alto nivel de obtención de información que crece de gran manera, también se han mejorado los sistemas de almacenamiento, por ejemplo a través de servicios en la nube.
Velocidad. Ritmo al que crece y se procesa la información. Así como el mundo espera que todo se haga de inmediato, el procesamiento de datos debe ser rápido y eficaz. Si no, debido al alto volumen existente, quedan obsoletos en poco tiempo y pueden generar errores a la hora de establecer una estrategia.
Veracidad. Es un factor clave a la hora de llevar a cabo el análisis de datos. Por lo que es necesario concretar un criterio de selección que garantice la fiabilidad y confianza de los resultados obtenidos.
Variedad. La información recolectada puede venir de diferentes fuentes y ser de diversos tipos (estructurados, no estructurados). Esto aporta una gran riqueza en la investigación que se realice, pero a su vez dificulta el procesamiento de datos y su almacenamiento.
Valor. Es fundamental en el análisis de datos, porque si bien puede tener una gran cantidad de información, pocas veces ofrece contenido útil. Por lo que es importante establecer métodos que permitan saber qué fuentes pueden ser de mayor interés.
Visualización. Es necesario establecer conclusiones sobre los datos obtenidos, creando gráficos que muestren de manera rápida y sencilla los resultados.
Variabilidad. El trabajo del big data no termina al obtener conclusiones, porque la información va cambiando constantemente, debido al comportamiento del consumidor y a la aparición de nuevos sistemas de obtención de datos. Por este motivo, se requiere de un control periódico para actualizar la información.
El Big Data Marketing
Es una disciplina dentro del marketing que hace uso de técnicas, procesos, herramientas y tecnologías aplicadas al procesamiento de grandes volúmenes de datos e información en tiempo real, útiles para analizar diferentes aspectos relacionados para la marca, la empresa o el negocio que se está trabajando, con el fin de apoyar las decisiones estratégicas para captar nuevos clientes y mejorar las ventas.
El Big Data Marketing es el encargado de procesar la creciente cantidad de datos que se genera a través de diferentes fuentes (navegación por la Red, compras en comercio electrónico, dispositivos conectados, redes sociales, etc.) para así poder extraer de su análisis información relevante y de valor para la empresa.
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