Analítica del Big Data

La analítica Big Data es el proceso de analizar fuentes de datos grandes y complejos para descubrir tendencias, patrones, comportamientos de los clientes y preferencias del mercado para comunicar mejores decisiones empresariales. La Ciencia de los Datos en Marketing, la complejidad del análisis de macrodatos requiere varios métodos, incluyendo la analítica predictiva, Machine Learning, Streaming Analytics y técnicas como el análisis en la base de datos y los análisis de clústers.

La analítica Big Data se presenta cuando las entradas de datos se vuelven tan vastas y voluminosas que se requieren mayores capacidades informáticas para procesar todos los datos que provienen de múltiples fuentes. Los macrodatos se caracterizan generalmente por las cuatro V:

• Volumen: grandes cantidades de datos

• Variedad: muchas formas diferentes de datos, no estructurados y estructurados

• Velocidad: frecuencia de los datos entrantes

• Veracidad: confiabilidad de los datos

Más allá del gran volumen de datos, la complejidad de los datos que se recopilan presenta desafíos en la disposición de la arquitectura de datos, la gestión, la integración y el análisis de datos. Pero las organizaciones que reúnen fuentes de datos no estructuradas, como contenido de redes sociales, vídeos o registros de operaciones con datos estructurados existentes, como transacciones, podrán agregar contexto y generar información nueva y, con frecuencia, más rica para obtener mejores resultados empresariales.

Historia y evolución de la analítica del big data

El concepto del big data ha estado entre nosotros por años; la mayoría de las organizaciones entienden ahora que si capturan todos los datos que reciben sus empresas, pueden aplicar la analítica y obtener un valor significativo de ellos. Pero incluso en la década de 1950, décadas antes de que alguien pronunciara el término “big data”, las empresas utilizaban analítica básica (básicamente números en una hoja de cálculo que se examinaban de forma manual) para descubrir insights y tendencias.

Sin embargo, los nuevos beneficios que trae a la mesa la analítica del big data son velocidad y eficiencia. Aunque hace unos años una empresa habría reunido información, ejecutado la analítica y desenterrado información que podría haberse utilizado para tomar decisiones futuras, hoy esa empresa puede identificar insights para tomar decisiones inmediatas. La posibilidad de trabajar más aprisa – y mantenerse ágiles – da a las organizaciones una ventaja competitiva que antes no tenían.

¿Qué es Big Data? Es un término aplicado a conjuntos de datos cuyo tamaño o tipo tiene una capacidad superior para capturar, gestionar y procesar los datos con baja latencia, en comparación con las bases de datos relacionales. Además, cuenta con una o más de las siguientes características: gran volumen, alta velocidad o gran variedad. El big data procede de sensores, dispositivos, vídeo/audio, redes, archivos de registros, aplicaciones transaccionales, web y redes sociales - gran parte de ellos son datos generados en tiempo real y a gran escala.

¿Por qué es importante la analítica del big data?

La analítica del big data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. A su vez, eso conlleva a acciones de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores utilidades y clientes más contentos. En su reporte Big data en grandes compañías, el director de investigación de IIA Tom Davenport entrevistó a más de 50 empresas para entender cómo utilizaban el big data. Él descubrió que obtenían valor de las siguientes formas:

1.      Reducción de costos. Las tecnologías de big data como Hadoop y la analítica en la nube ofrecen ventajas de costo significativas cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos – además, pueden identificar formas más eficientes de hacer negocios.

2.      Toma de decisiones mejores y más rápidas. Con la velocidad de Hadoop y la analítica en memoria, combinadas con la posibilidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar información de inmediato – y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.

3.      Nuevos productos y servicios. Con la posibilidad de medir las necesidades y la satisfacción del cliente a través de la analítica viene el poder de dar a los clientes lo que desean. Davenport puntualiza que con la analítica del big data, más compañías están creando nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.

Cómo utilizar la analítica de datos: el proceso analítico

1. Comprenda el problema empresarial.

2. Recopile/identifique datos relevantes para el problema.

3. Prepare los datos para el análisis.

4. Analice los datos para generar conocimientos.

5. Implemente/ponga en funcionamiento los análisis y los modelos.

6. Supervise y optimice el rendimiento.

Hoy en día, las organizaciones pueden utilizar la analítica de datos para inspeccionar, limpiar, transformar y modelar sus datos. Las mejores soluciones de la analítica de datos lo hacen todo por usted, lo que le permitirá aprovechar al máximo sus datos y mejorar las estrategias empresariales.

¿Cuáles son los beneficios de la Analítica Big Data?

La implementación de la analítica Big Data puede generar grandes oportunidades para su empresa. A continuación, se muestran solo algunos ejemplos del valor que se puede encontrar a través de la analítica Big Data.

• Holística empresarial: el análisis de macrodatos puede ayudar a las organizaciones a obtener una visión completa, coherente y rica en datos de la empresa.

• Llegada más rápida a la acción: las organizaciones requieren la analítica Big Data para permitir que todos en la organización anticipen situaciones y oportunidades, realicen preguntas relevantes y oportunas y obtengan las respuestas que necesitan para tomar medidas decisivas.

• Visibilidad hacia lo desconocido: para descubrir tendencias y patrones ocultos o escondidos en conjuntos de datos grandes y complejos, las empresas deberán utilizar la analítica Big Data. Esto permitirá una identificación más rápida de oportunidades estratégicas o riesgos para la organización.

• Descubrimiento de datos de autoservicio: la analítica Big Data permite a los usuarios explorar datos y obtener respuestas sin la necesidad de un modelado de datos especializado y en profundidad. Esto reduce la dependencia de TI y acelera el proceso de la toma de decisiones.

¿Cuáles son algunos casos de uso principales?

La analítica Big Data sigue ganando popularidad debido a la variedad de aplicaciones. La analítica Big Data se puede utilizar en múltiples industrias. A continuación, se muestran algunos ejemplos de diferentes casos de uso para la analítica Big Data.

• Vista de 360 grados (esférica) de los clientes

• Prevención del fraude

• Inteligencia de seguridad

• Optimización de precios

• Eficiencia operacional

• Eficiencia de la cadena de suministro

• Motores de recomendación

• Análisis y respuesta de redes sociales

• Mantenimiento preventivo/predictivo

• Internet de las cosas (IoT)

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