“Big Data” (= datos masivos) significa una cantidad de datos que es tan compleja que el software y hardware convencionales ya no pueden manejarlos en las formas tradicionales de procesamiento de datos. Big data en sí mismo es un término sin valor, porque puede, por ejemplo, también se refieren a cantidades inofensivas de datos de investigación. Pero debido a que los datos recopilados también pueden ser personales, como el comportamiento de comunicación o consumo de los usuarios de Internet, el término a menudo tiene connotaciones negativas. Los críticos ven la recogida y, sobre todo, el análisis de estos datos como una vulneración de los derechos personales.
Qué tan grande es el big data?
El término "macrodatos" no se refiere a una cantidad específica de datos. No existe un límite claramente definido a partir del cual los datos masivos puedan describirse como macrodatos. En la práctica, sin embargo, el término se elige a menudo como sinónimo de tamaños que ya no se pueden medir en gigabytes.
Cómo se crean los macrodatos?
El volumen de datos ha alcanzado proporciones inmensas: la cantidad de datos que la humanidad ha acumulado desde el principio hasta 2002 se creó en 2014 en tan solo diez minutos. Según las previsiones, esta montaña de datos seguirá aumentando y duplicándose cada dos años en todo el mundo. La avalancha de datos resulta de la creciente digitalización de todas las áreas de la vida.
Los macrodatos se crean fusionando diferentes fuentes de datos como:
- Uso de internet móvil
- Medios de comunicación social
- Seguimiento geográfico
- Computación en la nube
- Medición de constantes vitales
- Transmisión multimedia
Cuando hablamos de big data, generalmente nos referimos no solo a los datos en sí, sino también a su análisis y uso. Uno trata de encontrar patrones y conexiones y llevarlos al contexto adecuado. El desafío aquí no es solo el enorme volumen de datos, sino también la velocidad de los datos y la variedad de información. Los datos fluyen continuamente a un grupo no estructurado. Deben registrarse, almacenarse y procesarse, si es posible en tiempo real. Para poder leer los datos correctamente y ponerlos en contexto, se requiere una infraestructura de datos sofisticada.
Por otra parte, el término big data proviene del inglés y describe cantidades particularmente grandes de datos. Los datos se caracterizan sobre todo por su tamaño, complejidad, ritmo rápido y la estructura fundamentalmente débil. En el lenguaje normal, el término big data también se utiliza como término colectivo para una gran cantidad de tecnologías digitales. Desde un punto de vista social, estos provocan una conmoción social y, desde un punto de vista técnico, crean una era de nuevas opciones de comunicación y procesamiento digitales. El término big data no es estático, pero está sujeto a cambios continuos. Por regla general, este término se utiliza para describir la tecnología que permite la recopilación y el análisis de estos datos.
La definición de la terminología también permite una subdivisión en tres dimensiones diferentes:
- Variedad: describe la variedad de fuentes y tipos de datos.
- Volumen: cubre el volumen y el volumen de datos real.
- Velocidad: describe la velocidad a la que se generan y transfieren los volúmenes de datos.
Recientemente, la definición se ha complementado con los dos términos valor y validez. Estos representan el valor añadido que la empresa genera con estos datos así como la calidad de los datos que debe garantizarse en la empresa.
Ejemplos de áreas de aplicación para big data
En mercados en rápido movimiento como el actual, las ventajas competitivas son esenciales para construir una buena posición comercial. Aquí es donde entra en juego el análisis de datos. Al analizar grandes cantidades de datos, se pueden identificar tendencias y patrones en el mercado y así se pueden generar ventajas competitivas. Sin embargo, la realización de ahorros potenciales y la creación de nuevas áreas de negocio se basan a veces en los resultados de estas evaluaciones de datos.
Ejemplo 1: Calificación Crediticia en Bancos
En particular, la concesión de préstamos se puede mejorar con la ayuda de big data. De esta forma, la solvencia de un gran número de clientes puede evaluarse en muy poco tiempo con la ayuda de un análisis de datos correspondiente. Los resultados de dicha puntuación de big data superan con creces las decisiones clásicas de solvencia en términos de objetividad y eficiencia.
Ejemplo 2: Influir en el comportamiento de compra en el Marketing Directo
El marketing es un área de aplicación clásica para el análisis de macrodatos. En marketing, sin embargo, se trata menos de los datos en sí mismos que del conocimiento que se puede extraer de los macrodatos. Se pueden tomar las decisiones correctas sobre esta base y se pueden implementar las medidas más rentables. La evaluación de los datos proporciona un conocimiento importante y fundamental sobre los clientes, quiénes son, qué quieren, dónde compran y obtienen información y cómo quieren ser contactados.
Con los resultados del análisis de big data, los expertos en marketing aprenden cómo se puede influir en la lealtad del cliente y cómo se pueden recuperar los clientes perdidos. Y este conocimiento, a su vez, permite un uso específico y eficaz del presupuesto de marketing.
Otras áreas en las que puede beneficiarse del big data:
- Investigación médica: al analizar datos masivos, los profesionales médicos pueden encontrar las mejores soluciones y planes de terapia para los pacientes.
- Industria: gracias al uso de sus propios datos de máquina, las empresas pueden aumentar la eficiencia de su producción y así trabajar de manera más sostenible.
- Economía: los macrodatos permiten a las empresas conocer mejor a sus clientes y adaptar mejor las ofertas a ellos.
- Energía: para adaptar el consumo de energía a las necesidades individuales, debe conocer estas necesidades. Los datos de consumo recopilados garantizan un suministro energético sostenible a largo plazo.
- Marketing: los macrodatos se utilizan a menudo con fines de segmentación en marketing. El objetivo suele ser mejorar la relación con el cliente y aumentar las conversiones en diversas medidas de marketing.
- Lucha contra el crimen: el gobierno y la seguridad del estado también usan big data - e. B. en el contexto de la lucha contra el terrorismo.
Críticas a las tecnologías de big data
Sin embargo, además de las ventajas indiscutibles, también hay algunas críticas relacionadas con el tema de los macrodatos. Numerosos representantes ven el capitalismo de vigilancia en el análisis de numerosos datos. Pero la protección de datos también es el foco de numerosas discusiones, ya que las empresas tienen la opción de poder siempre asignar los datos a un cliente.
Como conclusión pudiéramos decir que big data es una de las tecnologías futuras relevantes y ayuda a las empresas a generar ventajas competitivas de alta calidad. Por el momento, la tecnología aún está en pañales. A la larga, sin embargo, habrá un gran avance. Debido a la creciente avalancha de datos, hacer frente a ellos es uno de los aspectos más importantes al diseñar soluciones digitales para el éxito empresarial. Por tanto, el big data tendrá una influencia decisiva en la forma en que las empresas, las organizaciones y sus expertos resuelven las tareas en el futuro.
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