El Big Data son un conjunto de datos muy grandes y complejos, especialmente con las fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan grandes que el software de procesamiento de datos convencional no es capaz de manejarlos. Sin embargo, estas cantidades masivas de datos se pueden utilizar para abordar problemas comerciales que antes no eran posibles.

Cuando hablamos de Big Data , nos referimos a conjuntos de datos o combinación de conjuntos de datos cuyo tamaño, complejidad y tasa de crecimiento dificultan la captura, gestión, procesamiento o análisis utilizando métodos y herramientas tradicionales. 

¿Por qué el Big Data es importante?

La razón por la que los datos masivos son tan útiles y el big data tiene importancia para muchas empresas es porque brindaron respuestas a preguntas que muchas empresas ni siquiera saben que tienen. Proporciona un punto de referencia. Con tanta información, los datos se pueden moldear o examinar de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacer esto, las organizaciones pueden identificar los problemas de una manera más eficaz.

Al recopilar grandes cantidades de datos y encontrar tendencias dentro de ellos, las empresas pueden actuar de manera mucho más rápida, fácil y eficiente. También le permite solucionar áreas problemáticas antes de que afecten la ganancia o la reputación.

El análisis de Big Data ayuda a las empresas a dar una usabilidad a sus datos y descubrir nuevas oportunidades y tendencias. Esto conduce a un mejor desarrollo comercial, más eficientes, mayores ganancias y clientes más operaciones satisfechas.

Ejemplos de Big Data 

El Big Data no permite obtener información completa, ya que la cantidad de datos es muy elevada. Además, la disponibilidad de respuestas es muy completa; significa que hay una mayor confianza en los datos. Esto implica un enfoque completamente distinto a la hora de abordar problemas. 

Algunos ejemplos de esto es:

administracion 

Los ejecutivos enfrentan el gran desafío de mantener la calidad y la productividad dentro de un presupuesto limitado. Este es especialmente el caso de la justicia. La tecnología agiliza las operaciones y brinda a los ejecutivos una visión más holística de su negocio.

Minorista 

La atención al cliente ha evolucionado en los últimos años, ya que los compradores actualmente esperan a que los minoristas entiendan sus necesidades y el momento en el que lo necesitan. 

Con la recopilación de estos datos, el Big Data puede ayudar a los minoristas a satisfacer estas necesidades. Armados con un sinfín de datos de programas de fidelización de clientes, hábitos de compra y otras fuentes, los minoristas pueden obtener una comprensión más profunda de sus clientes, así como anticipar tendencias, lanzar nuevos productos y aumentar la rentabilidad.

Publicidad 

Los teléfonos inteligentes y otros dispositivos GPS pueden fallar, lo que permite a los anunciantes llegar a los clientes que se encuentran cerca de una tienda, una cafetería o un restaurante. Esto crea nuevas oportunidades de ingresos para los proveedores de servicios y nuevas perspectivas para muchas empresas.

Cómo funciona el Big Data 

Big Data ofrece nuevos conocimientos que abren nuevas oportunidades y modelos de negocio. Hay tres pasos principales para empezar:

integracion 

Big Data reúne datos de una variedad de fuentes y aplicaciones. Los mecanismos tradicionales de integración de datos como “extraer, transformar, cargar”, generalmente no están a la altura de la tarea. Se necesitan nuevas estrategias y técnicas para analizar grandes conjuntos de datos de más de un terabyte, o incluso petabytes.

Durante la integración , hay que asegurarse de que los analistas comerciales recuperen, procesen, formen y utilicen esos datos.

Gestión

El uso de Big Data requiere almacenamiento. La solución para esto es el uso de la nube , en las instalaciones o en ambas. Puede almacenar datos de la forma que desee y agregar sus requisitos de procesamiento preferidos y los mecanismos de procesamiento necesarios a estos conjuntos de datos a pedido. La mayoría de las personas eligen una solución de almacenamiento en función de dónde residen actualmente sus datos. La popularidad de la nube está creciendo porque es compatible con sus necesidades tecnológicas actuales y le permite agregar recursos según sea necesario.

Análisis 

Las inversiones en Big Data dan sus frutos en el momento en que los datos se analizan y utilizan. Se obtendrán nuevos conocimientos mediante el análisis visual de diversos conjuntos de datos; si la empresa sigue explorando sus datos en busca de nuevos descubrimientos, podrá compartir los resultados con otros . Crea modelos de datos utilizando el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Usa tus datos.

Desafíos en el sector de Big Data 

Debido a la naturaleza específica de los grandes datos, la calidad de los datos presenta varios desafíos. Hablamos de las 5V: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor, que definitivamente la problemática del Big Data. Estas cinco características de Big Data dificultan que las empresas extraigan datos precisos y de alta calidad de conjuntos de datos grandes, variables y complejos.

Hasta la llegada de Big Data se usaba el ETL, para recuperar información estructurada que almacenamos en nuestros sistemas ERP y CRM. Sin embargo, ahora podemos descargar información adicional que ya no pertenece a la empresa: comentarios o likes en redes sociales… Toda esta información nos da información que nos permite saber si nuestros productos o servicios funcionan bien o, por el contrario, si hay problemas.

Algunos ejemplos hijo: 

Muchas fuentes de informacion 

Existe un volumen de fuentes de información muy excesivo , hay muchos tipos de datos y tienen una estructura muy compleja. Esto hace que la dificultad de integración de los datos aumente. 

Algunos ejemplos de datos de Big Data son muy amplios como por ejemplo: 

• Datos de internet y móviles.
• Datos de Internet de las Cosas.
• Datos sectoriales recopilados por empresas especializadas.
• Datos experimentales.

Solo el 20% de información que encontramos es estructurada y eso puede provocar muchos errores si no emprendemos un proyecto de calidad de datos.

Volumen de datos 

Como se observa, la cantidad de datos es enorme y es difícil completar el proceso de calidad de datos en un tiempo razonable. La información de calidad es difícil de recopilar, limpiar, integrar y recuperar rápidamente. Convertir tipos no estructurados en tipos estructurados y procesar datos lleva mucho tiempo.

Volatilidad 

Los datos se actualizan y cambian rápidamente. Resolver estas necesidades, requiere mucha potencia de procesamiento. Sin una buena comprensión, el procesamiento y análisis basado en estos datos puede conducir a conclusiones incorrectas, lo que lleva a errores en la toma de decisiones.

Estándares de calidad 

Actualmente no existen unos estándares de calidad de forma unificada; pero sí existen normas en su calidad (ISO 8000). Estas normas están en un proceso de maduración y perfección. Además, se debe tener en cuenta que este estudio es relativamente joven y no hay apenas resultados. 

La calidad del Big Data es fundamental no solo para obtener una ventaja competitiva, sino también para evitar errores estratégicos y operativos críticos basados ​​en datos engañosos que podrían tener graves consecuencias.

En MSMK University se ofrecen varios programas educativos relacionados con el sector, entre ellos, el  Máster en Big Data Analytics e Inteligencia Artificial, cuál te prepara con las habilidades de análisis e incorpora los conocimientos necesarios para identificar, obtener, controlar y gestionar información de mercado y de sus clientes.