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▶️ BIG DATA: Toda la información que buscas!

Actualizado: 5 de oct de 2020

Big data es el término que describe la enorme cantidad de datos estructurados y no estructurados que inundan todos los días a las empresas. Lo importante no es la cantidad de datos, sino cómo las organizaciones los procesan y consiguen que macrodatos se analicen para obtener información que permita tomar mejores decisiones y estrategias comerciales.


▶️ En esta era digital, la toma de decisiones informadas es uno de los principales factores diferenciadores en las empresas, es por ello que en Ionet ofrecemos este servicio de forma integral. ▶️ Contáctanos aquí y descubre el potencial de la información.


En esta publicación podrás saber todo sobre:

  1. ¿Qué es exactamente el Big data?

  2. ¿Por qué es tan importante el Big Data?

  3. Ejemplos de industrias y uso del Big data

  4. Desafíos en calidad de los datos en macrodatos

  5. Cómo establecer un plan de gobernanza de datos en big data

📌 Esta es una guía muy completa y por lo mismo un poco extensa, te sugerimos guardar esta página en tus favoritos 📌


1. ¿Qué es exactamente el big data?

Cuando hablamos de big data, nos referimos a un conjunto de datos o una combinación de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y tasa de crecimiento (velocidad) son difíciles de procesar bajo técnicas y herramientas convencionales.


Aunque el tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos dado se considera big data no se ha definido claramente y cambiará con el tiempo, hoy en día la mayoría de los analistas y profesionales utilizan conjuntos de datos que van desde 30 TB.


La complejidad del big data se debe principalmente a que muchos datos generados por la tecnología moderna no están estructurados, como web logs, identificación por radiofrecuencia (RFID), sensores integrados en dispositivos, maquinaria, vehículos, búsquedas en Internet, RSS, laptops, teléfonos inteligentes, dispositivos GPS, registros del centro de llamadas entre muchos otros.


En la mayoría de los casos, para utilizar Big Data de forma eficaz, debe combinarse con aplicaciones empresariales más convencionales como ERP (Enterprise Resource Planning) o CRM (Customer Relationship Management).



2. ¿Por qué es tan importante el Big Data?


La razón por la que el Big Data es tan útil para muchas empresas es que proporciona respuestas a preguntas que muchas empresas ni siquiera conocen. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden moldearse o probarse de la manera que la empresa considere apropiada. De esta forma, la organización puede identificar problemas de una forma más comprensible.



La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias en los datos permite a las empresas realizar negocios de forma más rápida, fluida y eficiente. También les permite eliminar áreas problemáticas antes de que el problema acabe con sus ganancias o reputación.


El análisis de macrodatos puede ayudar a las organizaciones a utilizar sus datos para identificar nuevas oportunidades. A su vez, esto conducirá a movimientos comerciales más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices. Las empresas más exitosas con big data obtienen valor de las siguientes maneras:


  • Reducir costos. Las tecnologías de big data como Hadoop y la analítica basada en la nube brindan importantes ventajas de costos al almacenar grandes cantidades de datos y determinar métodos comerciales más eficientes.

  • Toma de decisiones mejor y más rápida. Con la velocidad de Hadoop y el análisis de memoria, junto con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información de inmediato y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.

  • Nuevos productos y servicios. La capacidad de medir las necesidades y la satisfacción del cliente a través del análisis puede proporcionar a los clientes lo que quieren. Con la ayuda del análisis de big data, cada vez más empresas desarrollan nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.



3. Ejemplos de industrias y usos del Big data


3.1. Industrias:

  • Turismo: la satisfacción del cliente es la clave para la industria del turismo, pero la satisfacción del cliente puede ser difícil de medir, especialmente de manera oportuna. Por ejemplo, los complejos turísticos y los casinos tienen solo una pequeña posibilidad de revertir la mala experiencia del cliente. El análisis de macrodatos permite a estas empresas recopilar datos de clientes, aplicar análisis y detectar problemas potenciales inmediatamente antes de que sea demasiado tarde.

  • Cuidado de la salud: Los macrodatos han aparecido en grandes cantidades en la industria de la salud. Los registros de pacientes, los planes de salud, la información de seguros y otros tipos de información pueden ser difíciles de administrar, pero una vez que se aplican los análisis, se llenan de información crítica. Es por eso que la tecnología de análisis de datos es tan importante para la atención médica. Al analizar rápidamente grandes cantidades de información (estructurada y no estructurada), se pueden proporcionar opciones de diagnóstico o tratamiento casi de inmediato.

  • Gestión administrativa: la gestión administrativa se enfrenta a un gran desafío: mantener la calidad y la productividad con un presupuesto ajustado. En términos de justicia, esto es particularmente problemático. La tecnología simplifica las operaciones a la vez que proporciona a la administración una visión más completa del negocio.

  • Minorista: en los últimos años, dado que los compradores inteligentes esperan que los minoristas comprendan con precisión sus necesidades cuando las necesitan, el servicio al cliente también ha evolucionado. Los macrodatos pueden ayudar a los minoristas a satisfacer estas necesidades. Con datos infinitos de programas de fidelización de clientes, hábitos de compra y otras fuentes, los minoristas no solo tienen un conocimiento profundo de los clientes, sino que también pueden predecir tendencias, recomendar nuevos productos y mejorar la rentabilidad.

  • Empresas de fabricación: estas empresas implementan sensores en sus productos para recibir datos de telemetría. A veces, esto se utiliza para proporcionar servicios de comunicación, seguridad y navegación. Esta telemetría también revela patrones de uso, tasas de falla y otras oportunidades de mejora del producto que pueden reducir los costos de desarrollo y ensamblaje.

  • Publicidad: La popularidad de los teléfonos inteligentes y otros dispositivos GPS brinda a los anunciantes oportunidades para ubicar a los consumidores cerca de tiendas, cafeterías o restaurantes. Esto crea nuevos ingresos para los proveedores de servicios y brinda oportunidades para que muchas empresas desarrollen nuevas perspectivas.


3.2. Usos:

  • Analizar registros informáticos para mejorar la resolución de problemas de TI, así como detectar brechas de seguridad, acelerar, eficiencia y prevenir eventos futuros.

  • Acceder rápidamente a una gran cantidad de información histórica en el centro de llamadas para mejorar la interacción con el cliente y aumentar su satisfacción.

  • El uso del contenido de las redes sociales puede mejorar al comprender el sentimiento de los clientes más rápidamente y mejorar los productos, los servicios y las interacciones con el cliente.

  • Detección y prevención de fraudes en cualquier industria que procese transacciones financieras en línea (como compras, banca, inversiones, seguros y atención médica).

  • Comprender la información de las transacciones del mercado financiero para evaluar los riesgos con mayor rapidez y tomar medidas correctivas.



4. Desafíos en calidad de los datos en macrodatos


La particularidad del big data hace que la calidad de sus datos se enfrente a múltiples desafíos. Estos se denominan 5 V: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor. Estas 5 características del big data hacen que las empresas encuentren problemas al extraer datos reales de alta calidad de un conjunto de datos tan grande, cambiante y complejo.



Por ejemplo, antes de la llegada del big data, podíamos cargar información estructurada almacenada en sistemas ERP y CRM a través de ETL. Pero ahora podemos subir otra información que ya no está dentro del alcance de la empresa: comentarios o me gusta en redes sociales, los resultados de las actividades de marketing, estadísticas de terceros, etc. Todos estos datos nos proporci