El big data consta de datos que son tan grandes o complejos que no pueden manejarse con los métodos tradicionales de procesamiento. En general, también se lo conoce por sus «Siete Vs»: volumen, variedad, velocidad, veracidad, viabilidad, visualización y valor.
Las siete Vs del big data
El big data se fundamenta en la medición de las siguientes magnitudes:
- Volumen: Cantidad de datos que son originados y almacenados con el objetivo de procesarlos y transformarlos en acciones.
- Velocidad: La rapidez en la que los datos son creados, almacenados y procesados en tiempo real.
- Variedad: Formas, tipos y fuentes en las que se registran los datos: documentos de texto, correos electrónicos, audios, vídeos o imágenes que residen en un dispositivo móvil, perfiles de redes sociales, etc.
- Veracidad: Es la calidad de los datos, es decir, el grado de fiabilidad de la información recibida.
- Viabilidad: Capacidad que tienen las compañías de generar un uso eficaz del gran volumen de datos que manejan.
- Visualización: Modo en el que los datos son mostrados para encontrar claves ocultas y patrones en el tema a investigar.
- Valor: Datos que se transforman en información, que a su vez se convierte en conocimiento y a su vez en una acción o decisión.
¿Por qué es importante el big data y cuáles son los beneficios?
Los datos son valiosos, pero sólo si se pueden proteger, procesar, comprender y utilizar. El objetivo de aprovechar el big data es poder ofrecer información rápida que le permita mejorar su negocio. La información del big data le permite reducir costos, ser más eficiente y descubrir nuevas formas de impulsar los beneficios y obtener nuevos clientes.
Existen muchas herramientas de análisis de datos que reducen el costo de almacenamiento. Esto es relevante porque aumenta la eficiencia de los negocios. También, gracias a estas herramientas la analítica es más fácil, lo que lleva a una toma de decisiones que ahorra esfuerzo y tiempo, al realizarse con mayor rapidez. ¿Qué otros beneficios puedes encontrar?
- El servicio mejora: Una circunstancia que generará una mayor tasa de conversión e ingresos adicionales.
- En caso de error: se podrá conocer en tiempo real, lo que permitirá minimizar sus efectos en las operaciones y evitar que un cliente deje de utilizar esos productos.
- Mejora en la toma de decisiones: Al tener disponible un gran volumen de datos estructurados, las organizaciones pueden tomar decisiones en base a la interpretación de los mismos con mayor rapidez y criterio.
- Feedback en tiempo real: El Big Data no solo permite almacenar o procesar una gran cantidad de datos, sino que facilita el hecho de recibirlos y tener disponible esa información más rápidamente.
- Agilidad: Te permite conocer el estado de un lanzamiento o el resultado de una estrategia inmediatamente.
- Tecnología de presente y futuro: El Big Data está en evolución y en un futuro no muy lejano será esencial para tomar decisiones. Este es el motivo por el que las empresas apuestan por la transformación digital. En sectores como el de la medicina o el sector financiero está suponiendo toda una revolución.
Ejemplos de usos del Big Data
Marketing y Ventas
Los datos de los clientes se analizan y procesan obteniendo información relativa a sus gustos, preferencias, comportamientos.
Así se pueden clasificar o segmentar a los mismos en diferentes categorías y utilizar modelos predictivos para que las organizaciones puedan tener indicadores de aceptación de sus productos, potenciales ventas, etc.
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. Con ello han desarrollado el denominado Atlas de Riesgo (aplicación Smart Steps en Massachusets).
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.
Política
Antes de las elecciones norteamericanas de 2012, Obama decidió junto con su equipo utilizar el Big Data durante la campaña electoral para analizar los datos que recogían de potenciales votantes. Llegaron a la conclusión de que, para poder ganar, tenían que centrarse en dirigirse a los votantes dudosos de una manera eficaz y, al mismo tiempo, incidir en que los votantes demócratas convencidos fueran a votar.
Utilizaron la plataforma HP Vertica, que les permitió recoger los datos, notificar de manera eficiente y rápida la información, y segmentar a los potenciales votantes para determinar cuáles serían más receptivos a publicidad en TV, periódicos, redes sociales… El equipo de campo, el digital y el de comunicación trabajaron con una estrategia basada en los datos obtenidos, consiguiendo así su reelección.
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.
Salud y Sanidad
Tanto en la industria farmacéutica en el campo de la investigación de nuevos medicamentos como en el diagnóstico de enfermedades, cada vez es más ampliamente utilizado el procesado del Big Data colectivo (historial médico, material genético, predicción de reingresos hospitalarios…) para optimizar y probar modelos que mejoren los resultados, faciliten las pruebas en los ensayos clínicos con nuevas terapias o mejoren los diagnósticos. El Big Data también es útil para una gestión administrativa más eficiente de la salud.
El Big Data es fundamental para las empresas, organismos públicos e instituciones del mundo actual. Capacitarse en este campo resulta esencial para aquellas personas que quieren desempeñarse en una de las profesiones con más futuro. Para ello, el Máster en Big Data online de UNIR ofrece los conocimientos más completos que requiere el mercado. Es una disciplina con un uso muy amplio, y se puede aplicar a diferentes sectores con las características comunes de reducir costes, ser más eficientes y más rápidos.
