En que es Big Data o en que consiste y lo mejor de todo como funciona, son preguntas que nos hemos hecho en mas de una ocasión cuando escuchamos hablar de ello, ya como Big Data suena complicado como a muchos datos, que es eso básicamente pero vamos a ver paso a paso en que consiste el Big Data y como dominarlo, lo primero de todo es saber que es Big Data.
¿Qué es Big Data?
El Big Data consiste en recopilar y analizar cantidades masivas de información para tomar mejores decisiones empresariales, además puede utilizarse para diversas aplicaciones, como el marketing, la seguridad y la prevención del fraude, el servicio al cliente y la previsión de ventas.
Big data toma cantidades masivas de datos generados por nuestros dispositivos digitales, que deben ser analizados para extraer información valiosa, el big data cada vez está siendo mas utilizado en todos los sectores y se ha convertido en uno de los factores clave que impulsan la innovación en el marketing, las ventas, las finanzas, la sanidad y otros entornos.
Y para que sirve, pues el big data se utilizan para todo, desde la comprensión del comportamiento de los consumidores hasta la predicción de los precios de las acciones. También está cambiando nuestra forma de hacer negocios: cómo tomamos decisiones e interpretamos la información. Vamos una actualización que toda empresa debe tener en cuenta.
Como funciona el big data
Hemos visto como el big data es un término utilizado para describir el gran volumen de datos que las organizaciones recogen y almacenan. Pero para entender como funciona debemos comprender a que hace referencia el término big data, ya que este se utiliza a menudo para describir las cuatro V de los big data: Volumen, Variedad, Velocidad y Veracidad.
- Volumen
- Los grandes conjuntos de datos suelen contener más de un millón de registros o filas de datos. También son extremadamente grandes en relación con las tablas de las bases de datos relacionales estándar, que pueden ser tan pequeñas como decenas o cientos de millas de filas con menos de 100 columnas.
- Variedad
- Los grandes conjuntos de datos contienen muchos tipos diferentes de formatos de datos, como documentos de texto, imágenes, archivos de audio y archivos de vídeo. Estos diferentes tipos de datos suelen denominarse datos no estructurados o semiestructurados porque no tienen un formato fijo. En cambio, los datos estructurados se componen principalmente de números, como fechas o porcentajes, y pueden introducirse fácilmente en hojas de cálculo o bases de datos.
- Veracidad (exactitud)
- Con tantos datos que se recogen cada segundo, hay mucho margen de error o equivocaciones en la forma en que los datos son recogidos o procesados por los humanos. Por ejemplo, cuando se analizan los feeds de Twitter utilizando un software de análisis de sentimientos, es necesario que haya algún tipo de conjunto de entrenamiento que determine qué tweets son positivos o negativos para que, cuando se les den nuevos tweets, puedan clasificarlos correctamente en una u otra categoría extrema en lo que han aprendido durante el tiempo de entrenamiento.
- Velocidad
- Los datos se crean a un ritmo tan rápido que no pueden almacenarse en unidades de disco o incluso en la memoria; deben procesarse inmediatamente mientras están en tránsito. Los requisitos de velocidad de los sistemas de big data suelen medirse en milisegundos, y no en minutos u horas como era habitual en los sistemas tradicionales de procesamiento de datos.
- La necesidad de análisis en tiempo real también ha provocado un aumento de la demanda de capacidades de procesamiento en paralelo que permiten varios nodos informáticos procesar diferentes partes de un problema de forma simultánea, en lugar de hacerlo en serie (uno tras otro).
Importancia del big data
Una de las razones por las que el big data es tan importante hoy en día es porque permite a las empresas comprender mejor las necesidades y deseos de sus clientes, lo que conduce a experiencias de cliente más personalizadas que impulsan las conversiones de ventas.
El Big Data es importante porque ofrece a las empresas una forma de tomar mejores decisiones basadas en el análisis de datos en lugar de en el instinto.
Por ejemplo, si un minorista quiere saber qué productos se venderán bien en sus tiendas, podría recopilar información sobre las compras anteriores de los clientes y combinarla con otra información demográfica (como la edad, el sexo y el nivel de ingresos) procedente de registros públicos o de fuentes de terceros, como empresas de tarjetas de crédito o programas de fidelización como Amazon Prime. A continuación, podrían aplicar algoritmos a estos datos para predecir qué productos se venderán bien en sus tiendas mañana, o incluso la semana que viene.
Ventajas del Big Data
La principal ventaja del big data es que permite a las empresas tomar mejores decisiones mediante el análisis de grandes cantidades de información. Por ejemplo, una empresa puede utilizar el big data para determinar qué clientes es probable que compren sus productos o servicios en el futuro.
El big data también puede ayudar a las empresas a identificar tendencias en sus mercados y predecir necesidades futuras. Esto puede hacerse siguiendo el comportamiento de los clientes a lo largo del tiempo, o analizando las publicaciones en las redes sociales y los comentarios de los consumidores.
Habilidades para usar Big Data
Para poder usar correctamente el big data debemos tener en cuenta las cuatro habilidades mas importantes o características que van a determinar nuestro nivel de domino:
La gobernanza de los datos
La capacidad de limpiar, organizar, integrar y preparar grandes cantidades de datos en bruto para su análisis es una de las habilidades más importantes en el análisis de big data. Los científicos de datos pasan el 80 por ciento de su tiempo limpiando conjuntos de datos sucios antes de poder analizarlos con sofisticados algoritmos. Para dar sentido a cantidades masivas de información en bruto, hay que ser capaz de identificar patrones en el ruido y extraer ideas útiles de hechos y cifras aparentemente aleatorios.
Aprendizaje automático
Los algoritmos de aprendizaje automático permiten a los ordenadores «aprender» a medida que procesan más información a lo largo del tiempo sin ser programados explícitamente por los seres humanos, de forma similar a cómo un bebé aprende el lenguaje o cómo las personas aprenden de la experiencia cometiendo errores o siendo corregidas por otros cuando se equivocan al aprender algo nuevo.
Análisis de datos
Los analistas de datos utilizan métodos y herramientas estadísticas para analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones dentro de los mismos. También pueden crear informes basados en lo que se encuentran para presentar sus conclusiones de forma comprensible.
Arquitectura de bases de datos
La arquitectura de bases de datos es una habilidad esencial para cualquier científico o analista de datos que quiera trabajar con big data. Los necesarios para diseñar sistemas que puedan manejar grandes cantidades de información de forma eficiente y segura.
Programación
Los conocimientos de programación son esenciales para cualquier persona que quiera dominar el big data porque los lenguajes de programación como Python o R se utilizan a menudo cuando se trabaja con grandes conjuntos de información de múltiples fuentes.
Ejemplos del Big Data
Cuando muchos preguntan que es el Big Data, esto se suele relacionar solamente con información a nivel de informática, y esto no es así, al menos no siempre, voy a poner diversos ejemplos del big data para comprender que el big data se puede utilizar casi en cualquier sector:
Graph Search de Facebook: Facebook utiliza su gráfico social para ayudar a los usuarios a encontrar amigos con intereses compartidos o conocidos comunes. También utiliza esta información para orientar los anuncios en función de sus intereses. Por ejemplo, si te gusta un grupo musical o una película en particular, es posible que veas anuncios relacionados con esa banda o película en el News Feed de Facebook.
Google Flu Trends: Google Flu Trends realiza un seguimiento de la actividad de la queja basado en las consultas de búsqueda realizadas por millones de usuarios cada semana. El servicio fue desarrollado por primera vez en 2008 por Google.
Cámaras
Sistemas de vigilancia: Los sistemas de vigilancia se utilizan para supervisar espacios públicos como aeropuertos, centros comerciales y calles de la ciudad, de modo que pueden detectar cualquier actividad inusual o delictiva que se produzca en ellos en cualquier momento del día o de la noche.
Vendedores
Los minoristas en línea utilizan big data para predecir qué productos se venderán bien, de modo que podrán abastecerse de esos artículos antes de que los clientes sepan que los quieren.
Sector sanitario
Los profesionales de la salud utilizan big data para controlar a los pacientes con enfermedades crónicas o dolencias como la diabetes o las enfermedades cardíacas. Así pueden ajustar sus planos de tratamiento en consecuencia e intervenir antes de que los problemas de salud se agraven o incluso pongan en peligro la vida.
eCommerce
Comercio electrónico: las compras en línea han perdido en los últimos años y muchos consumidores compran ahora productos en línea en lugar de hacerlo en tiendas físicas. Esto genera enormes cantidades de datos relacionados con las compras y el historial de pagos que pueden analizarse y sin duda los eCommerce están poniéndose al día.
Por cierto te dejo unos enlaces por si estás interesado en el mundo de la venta online:
