Los avances tecnológicos asociados con Big Data permiten crear valor con datos que son cada vez más voluminosos y difíciles de administrar con herramientas convencionales en varios campos de actividad, que incluyen atención médica, finanzas, seguridad, marketing, entretenimiento o educación.
Creando nuevas oportunidades de negocio
Para las empresas, Big Data es sobre todo una gran oportunidad para innovar, aumentar sus ventas, ganancias, mercados y crear nuevas ofertas personalizadas.
El mercado de Big Data, que aún se encuentra en una etapa temprana en el Internet de las cosas (IoT), crecerá exponencialmente y desempeñará un papel transformador en todos los sectores de la industria. Desde la optimización de recursos, hasta ganancias de productividad hasta la transformación de modelos de negocio: las posibilidades son infinitas.
Como se menciona en el artículo “Creación de nuevas oportunidades con IoT, Big Data y Cloud Ecosystem”.
“La cantidad de información recopilada y disponible a través de los sistemas IoT (Internet de las cosas), Cloud y Big Data forma un ecosistema de datos. Las tecnologías se utilizan para recibir, almacenar y procesar diversos datos de diversas fuentes, y la información recopilada y disponible crea nuevas oportunidades, tanto para las empresas ya establecidas como para las nuevas empresas ”.
Transformando el negocio
Desde la aparición de Big Data en la escena pública, gradualmente revela los beneficios que puede aportar a las empresas. Inicialmente, limitado a problemas de almacenamiento y acceso rápido a volúmenes masivos de datos, Big Data fue el grial de los especialistas en marketing.
El compromiso, la lealtad, la recurrencia comercial, los pronósticos de ventas, Big Data fueron vistos como una forma de mejorar la segmentación y la toma de decisiones. Fueron vistos principalmente como una extensión de las estrategias analíticas existentes, lo que permite mejorar el conocimiento del cliente y del producto a través de datos más granulares y contextuales. Por lo tanto, las bases de datos de los principales jugadores, como Wal-Mart, ahora pueden obtener más de un millón de transacciones por hora.
En una década marcada por la aceleración del progreso tecnológico y la explosión de datos, la transformación digital de las empresas se está volviendo urgente. Si bien la mayoría de las organizaciones importantes ahora miden esta urgencia, sus proyectos difieren de uno a otro. Por otro lado, todos abruman a las organizaciones y requieren la implementación de herramientas digitales.
Crear datos inteligentes
Más datos no siempre es mejor. Big Data podría convertirse en “datos incorrectos”.
La recopilación y el análisis de grandes cantidades de datos pueden afectar su calidad porque algunos no son relevantes o no son de utilidad para la empresa. Además, al aventurarse en el campo de los datos externos, las empresas corren el riesgo de poner en peligro el proceso de recopilación de información interna.
Además, el análisis estadístico de la minería de datos es útil para el desarrollo de marketing predictivo de calidad. Pero el análisis estadístico requiere una gestión rigurosa de la información recopilada. Los diferentes formatos de datos no deben mezclarse (sitio web, encuestas telefónicas, encuestas, etc.) incluso si provienen del mismo tema. Es por eso que algunos profesionales no solo hablan de la calidad de los datos, sino también de su uso.
Es por eso que tenemos el concepto de “datos inteligentes”, que se refiere a las prácticas cuando Big Data está disponible e información procesable en tiempo real para varios objetivos comerciales, aplicaciones industriales como marketing basado en datos y optimización de procesos.
“Grandes cantidades de datos, llamados Big Data, siempre han sido un desafío, tanto en el campo del marketing como en otras áreas de la Web. La minería de datos ha facilitado el procesamiento de datos que lleva mucho tiempo de estas montañas de datos, lo que requirió un análisis manual y proporcionó poca información relevante. Desde entonces, los avances técnicos han permitido analizar estos datos mucho más rápidamente ”. (ECM Technews)
¿Cómo convertir big data en datos inteligentes? Los siguientes cinco Pasos lo ayudarán a tener más claro cómo obtenerlo:
- Búsqueda: usted decide lo que necesita y explora las fuentes de información
- Filtro: aplica los criterios para elegir la opción perfecta
- Análisis: comprende tus datos
- Aplicación: información para cada necesidad.
- Datos + datos = datos más inteligentes
Creando desafíos para el análisis de datos
El diseño y la implementación de un sistema de análisis de Big Data no es una tarea trivial. Como indica una de sus definiciones, Big Data está más allá de la capacidad de las plataformas actuales de hardware y software. Las nuevas plataformas de hardware y software a su vez exigen nuevas infraestructuras y modelos para hacer frente a la amplia gama de desafíos de Big Data. El trabajo reciente discutió las posibles barreras para el crecimiento de grandes aplicaciones de datos.
Los sistemas paralelos a gran escala generalmente enfrentan varios problemas de interés común; Sin embargo, la aparición de Big Data ha amplificado los siguientes desafíos:
- Gestión energética: el consumo de energía de los sistemas informáticos a gran escala es una de las principales preocupaciones económicas y medioambientales. La transmisión, el almacenamiento y el procesamiento de datos inevitablemente consumirán más energía con el aumento de los volúmenes de datos y la demanda de análisis.
- Escalabilidad: un sistema de análisis de datos masivo debe ser capaz de admitir conjuntos de datos muy grandes. Todos los componentes en los sistemas de Big Data deben poder evolucionar para cumplir con el tamaño creciente de conjuntos de datos complejos.
- Colaboración: el análisis masivo de datos es un área de investigación interdisciplinaria que requiere especialistas de varios campos profesionales que necesitan colaborar para extraer valores ocultos. Se necesita una infraestructura cibernética integral para permitir que una amplia comunidad de científicos e ingenieros acceda a los diversos datos, aplique su experiencia respectiva y coopere para lograr los objetivos del análisis.
Enfatizar la importancia de la visualización de datos.
Visualizar datos es mejor que mostrar los números … Una visualización inteligente y utilizable de análisis es un factor clave en el despliegue de Big Data en las empresas. El desarrollo de gráficos por computadora también está asociado con el desarrollo de técnicas de procesamiento de datos.
La visualización de datos nos permite:
- Mostrar “realmente” los datos. Donde las tablas de datos son rápidamente inmanejables, los diagramas, gráficos o mapas permiten una comprensión rápida y fácil de los datos;
- Revelar los detalles. La visualización de datos explota la capacidad de la vista humana para considerar una imagen como un todo, al tiempo que captura varios detalles que habrían pasado desapercibidos en un formato de texto o en una hoja de cálculo;
- Proporcione respuestas rápidas. Al eliminar el proceso de consulta, la visualización de datos reduce el tiempo que lleva generar información relevante para el negocio, como visitar un sitio web;
- Toma mejores decisiones. Al permitir la visualización de modelos, tendencias y relaciones que surgen del análisis de datos, la empresa puede mejorar la calidad de sus decisiones;
- Simplifica el análisis. Las visualizaciones de datos deben ser interactivas. Las Herramientas para webmasters de Google son un ejemplo. Al ofrecer una funcionalidad simple e instintiva para modificar conjuntos de datos y criterios de análisis, estas herramientas liberan la creatividad de los usuarios.
Creando nuevos empleos
Para obtener valor de Big Data, las empresas necesitan desarrollar nuevos talentos (7 trabajos de Big Talent creados por Big Data). ¿Quienes son? ¿Cuáles son sus misiones? ¿Cómo se forman? ¿En qué sectores son los más buscados?
Los datos son el petróleo del siglo XXI, impulsado por el uso masivo de las redes sociales, el auge de los objetos conectados, la adopción del yo cuantificado y la transformación digital de las empresas.
En grandes empresas, los informáticos e ingenieros son principalmente necesarios para diseñar la arquitectura de estas bases de datos. Algunos expertos en seguridad informática también son responsables de protegerlos, especialmente si se trata de datos personales.
Pero la verdadera novedad es “hacer que la gente hable” para usarlos con fines comerciales. Por ejemplo, en los miles de compradores de un producto, buscaremos a aquellos que hayan elegido una opción particular clasificándolos por edad, residencia, nivel de vida, etc. Esto es lo que hará el analista de datos, un trabajo en el encrucijada de informática, estadística, pero también marketing.
Aún más experto, el científico de datos analizará múltiples fuentes y extraerá las principales tendencias para guiar toda la estrategia de una empresa. El científico de datos debe dominar el entorno de TI, las herramientas estadísticas y los intereses del sector empresarial de la empresa.
