Fuentes de Big Data: ¿De dónde viene?

Big Data es un término que lo abarca todo y que se refiere a la acumulación de datos en grandes grupos empleados en el mundo corporativo global actual. Es una colección de datos organizados, semiestructurados y no estructurados recopilados por las empresas.

Los grandes datos requieren soluciones de procesamiento y almacenamiento de datos. Como resultado, estos sistemas son un componente esencial de muchas arquitecturas de gestión de datos. Además, se usan con frecuencia junto con herramientas que ayudan con el análisis de big data y las plataformas de aplicaciones.

En 2001, Doug Laney, un analista de fama mundial, identificó los tres elementos clave de los grandes datos: las 3 Vs. Ellos son:

• Volumen
• Velocidad
• Variedad

En la actualidad, los grandes datos se han ampliado para incluir los términos "valor" e integridad.

La cantidad de big data que requiere una empresa no se suma a ningún volumen específico de datos. Sin embargo, se cuantifican utilizando petabytes, terabytes o exabytes. Esta unidad de medida tiene en cuenta una gran cantidad de grandes datos recopilados a lo largo del tiempo.

La importancia de los grandes datos

Las empresas dependen de los grandes datos para mejorar el servicio al cliente, el marketing, las ventas, la gestión de equipos y muchas otras operaciones de rutina durante su análisis. Se basan en big data para innovar productos y soluciones pioneros. Big data es la clave para tomar decisiones informadas y basadas en datos que pueden generar resultados tangibles. Las marcas tienen como objetivo aumentar las ganancias y el ROI con big data mientras se establecen como líderes del mercado en sus respectivos segmentos.

Por lo tanto, el big data brinda a las empresas una ventaja competitiva sobre los competidores que aún no utilizan el big data.

Algunos ejemplos de cómo el big data ayuda a las empresas son:

• Ayudar a las empresas a perfeccionar sus estrategias/campañas de publicidad y marketing.
• Mejorar la participación de los consumidores y las tasas de conversión de clientes potenciales.
• Ayuda a estudiar el comportamiento cambiante de los compradores corporativos, los clientes y el mercado.
• Ser más sensible a las necesidades del mercado y de los clientes.

Incluso los investigadores médicos usan big data para identificar factores de riesgo y síntomas de enfermedades. Los médicos también dependen en gran medida de los grandes datos para mejorar el diagnóstico de enfermedades y los marcos de tratamiento. También se basan en datos de sitios de redes sociales, encuestas, registros de salud digitales y otras fuentes de agencias gubernamentales.

Las fuentes primarias de Big Data:

Una parte significativa de los grandes datos se genera a partir de tres recursos principales:

• Datos de la máquina
• Datos sociales, y
• Datos transaccionales.

Además de esto, las empresas también generan datos internamente a través de la participación directa del cliente. Estos datos suelen almacenarse en el cortafuegos de la empresa. Luego se importa externamente al sistema de gestión y análisis.

Otro factor crítico a considerar sobre las fuentes de Big data es si está estructurado o no estructurado. Los datos no estructurados no tienen ningún modelo predefinido de almacenamiento y gestión. Por lo tanto, se requieren muchos más recursos para extraer significado de los datos no estructurados y prepararlos para el negocio.

Ahora, echaremos un vistazo a las tres fuentes principales de big data:

1. Datos de la máquina

Los datos de la máquina se generan automáticamente, ya sea como respuesta a un evento específico o a un programa fijo. Significa que toda la información se desarrolla a partir de múltiples fuentes, como sensores inteligentes, registros SIEM, dispositivos médicos y portátiles, cámaras de carretera, dispositivos IoT, satélites, computadoras de escritorio, teléfonos móviles, maquinaria industrial, etc. Estas fuentes permiten a las empresas rastrear el comportamiento del consumidor. Los datos extraídos de las fuentes de las máquinas crecen exponencialmente junto con el cambiante entorno externo del mercado. Los sensores que registran este tipo de datos incluyen:

En un contexto más amplio, los datos de las máquinas también abarcan la información generada por los servidores, las aplicaciones de los usuarios, los sitios web, los programas en la nube, etc.

2. Datos sociales

Se deriva de las plataformas de redes sociales a través de tweets, retweets, me gusta, cargas de videos y comentarios compartidos en Facebook, Instagram, Twitter, YouTube, Linked In, etc. La gran cantidad de datos generados a través de las plataformas de redes sociales y los canales en línea ofrecen información cualitativa y cuantitativa sobre cada faceta crucial de la interacción marca-cliente.

Los datos de las redes sociales se propagan como la pólvora y llegan a una amplia base de audiencia. Mide información importante sobre el comportamiento del cliente, su sentimiento con respecto a los productos y servicios. Esta es la razón por la que las marcas que aprovechan los canales de las redes sociales pueden crear una fuerte conexión con su grupo demográfico en línea. Las empresas pueden aprovechar estos datos para comprender su mercado objetivo y su base de clientes. Esto inevitablemente mejora su proceso de toma de decisiones.

3. Datos transaccionales

Como sugiere el nombre, los datos transaccionales son información recopilada a través de transacciones en línea y fuera de línea durante diferentes puntos de venta. Los datos incluyen detalles vitales como la hora de la transacción, la ubicación, los productos comprados, los precios de los productos, los métodos de pago, los descuentos/cupones utilizados y otra información cuantificable relevante relacionada con las transacciones.

Las fuentes de datos transaccionales incluyen:

• órdenes de pago
• Facturas
• Registros de almacenamiento y
• recibos electronicos

Los datos transaccionales son una fuente clave de inteligencia comercial. La característica única de los datos transaccionales es su impresión de tiempo. Dado que todos los datos transaccionales incluyen una impresión de tiempo, es sensible al tiempo y altamente volátil. En palabras simples, los datos transaccionales perderán su credibilidad e importancia si no se utilizan a su debido tiempo. Por lo tanto, las empresas que utilizan datos transaccionales con prontitud pueden ganar ventaja en el mercado.

Sin embargo, los datos transaccionales exigen un conjunto separado de expertos para procesar, analizar, interpretar y administrar los datos. Además, este tipo de datos es el más difícil de interpretar para la mayoría de las empresas.

¿Cómo funciona el análisis de Big Data?

Las empresas necesitan trabajar con aplicaciones de análisis, asociarse con científicos de datos e interactuar con otros analistas de datos para extraer información relevante y válida de los grandes datos. Además, deben tener una mejor comprensión de todos los datos disponibles. Finalmente, el equipo de análisis también necesita aclarar qué quieren extraer de los datos.

El equipo debe cuidar:

• limpieza,
• perfilado,
• Transformación,
• Validación de conjuntos de datos.

Estos son algunos de los pasos iniciales más importantes que se toman en el análisis de datos.

Una vez que se ha preparado y recopilado todo el big data para su interpretación, se aplica una combinación de disciplinas analíticas y de ciencia de datos avanzada a través de diferentes herramientas de aprendizaje automático. Esto ayudará a generar resultados que conduzcan al crecimiento y desarrollo de las empresas.

Algunos pasos adicionales ideales para el análisis de big data son:

• Ramificación de datos de aprendizaje profundo
• Procesamiento de datos
• Análisis de transmisión
• Modelado predictivo
• análisis estadístico
• Extracción de textos

además, existen diferentes ramas de análisis que se utilizan para extraer información de big data. Estos modelos de análisis son los siguientes:

1. Análisis de marketing

Brinda información valiosa para mejorar las campañas de marketing de una marca, ofertas promocionales y otros alcances al consumidor.

2. Análisis comparativo

Examina las métricas de comportamiento del cliente y permite la participación en tiempo real con los clientes para que las empresas puedan comparar marcas, productos, servicios y rendimiento comercial con sus competidores. Este análisis requiere el siguiente tipo de datos:

• Datos demográficos
• Datos transaccionales
• Datos de comportamiento web
• Datos de texto del consumidor de encuestas, formularios de comentarios, etc.

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3. Análisis de sentimiento

Se centra en los comentarios de los clientes sobre un producto o servicio específico, la satisfacción del cliente y los consejos para mejorar en estas áreas.

4. Análisis de redes sociales

. Este análisis trata sobre las respuestas de las personas en las plataformas de redes sociales con respecto a sus elecciones y preferencias sobre un servicio o producto en particular. Este análisis ayuda a las empresas a identificar posibles problemas y dirigirse a las audiencias correctas para todas sus campañas de marketing.

¿Qué deben hacer las empresas para extraer información valiosa de Big Data?

El valor comercial real se extrae de la capacidad de los grandes datos para generar información procesable. Las empresas deben aspirar a desarrollar una estrategia cohesiva, integral y sostenible para el análisis. También deben enfocarse en diferenciarse en la industria a través de decisiones que respalden a los empleados y el desarrollo comercial.

El análisis de big data es una tarea que requiere muchos recursos y tiempo. A pesar de tener las tecnologías más avanzadas, las empresas a menudo luchan con el análisis de big data debido a los expertos en big data capacitados y calificados. Y, por lo tanto, necesitan contratar especialistas que puedan brindarles información orientada al crecimiento. Aquí es donde usted puede marcar la diferencia. Al adquirir habilidades y conocimientos competentes sobre big data, puede convertirse en un activo valioso para cualquier organización.

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Conclusión

Big data es la columna vertebral de las empresas en la industria moderna. El análisis de big data ayuda a las empresas a elaborar estrategias de crecimiento tanto para el presente como para el futuro. Es fundamental para estudiar el gráfico de mercado y las necesidades del cliente.

La dinámica fundamental de los grandes datos ya no es solo una consideración del compromiso de los datos. El panorama general es identificar formas creíbles de aumentar la producción de datos en los años siguientes para obtener información más amplia y confiable.