El Big Data en un gran aliado para todas las empresas les ayuda a llegar al mercado correcto, con el fin de generar estrategias dirigidas a un cierto segmento. Existen una inmensa variedad de herramientas digitales siendo bastante útiles para conseguir las metas esperadas.
Mediante la adecuada utilización de los datos que genera se consiguen crear estrategias para el Marketing Digital como el posicionamiento SEO (Search Engine Optimization), con el fin de que las marcas tengan una mayor visibilidad e impacto.
Por lo que, si estás buscando que tu empresa tenga un mejor alcance y genere mayores ingresos, es fundamental que entiendas la gran importancia que abarca el Big Data, cómo funciona y el análisis de este, ya que será una poderosa herramienta que podrás usar a tu favor.
¿Qué es Big Data?
Big Data o también conocido como inteligencia de datos, macrodatos o datos masivos, son términos que hacen referencia a una amplia cantidad de información capturada, almacenada y procesada, con el fin de analizar el comportamiento que mantienen los usuarios al navegar en internet, aplicaciones y otros servicios.
El término Big Data toma gran importancia en la década de los 90 con el crecimiento del internet y los navegadores de internet, al ser usada por Erik Larson , en un artículo relacionado con cómo se usarán los datos de los clientes con fines de marketing. De hecho, en los últimos años sigue tomando relevancia, generando grandes cambios en la forma en que se manejan los datos y cómo las empresas los usan para su crecimiento.
Estos datos al ser tantos y complejos se requieren de diversas herramientas digitales como Google Analytics, para llevar un correcto procesamiento y analítica avanzada de estos, lo importante del Big Data no es la cantidad que se recopila, sino el uso que se les da.
¿Para qué sirve el Big Data?
Sirve para que las empresas logren entender el comportamiento de los usuarios, consumidores potenciales o las tendencias actuales, con el principal objetivo de tomar decisiones creativas e incrementar sus ingresos y ayudarlas en su proceso de transformación digital.
Por lo general, las empresas generan una gran cantidad de información, que a través del Big Data son extraídos los valores importantes de los datos almacenados, formulando predicciones mediante los patrones observados y estos suelen ser clasificados en datos estructurados, no estructurados y semiestructurados, así mismo los encontraremos según sus categorías y que por supuesto te explicaremos más adelante.
Puede ser aplicado para cualquier tipo de sector económico, por ejemplo, muchas empresas la utilizan en su base de datos relacionales, para identificar las necesidades que hay en el mercado y cubrirlas con la creación de nuevos productos, detectar fallas y mejorar las experiencias de los clientes, además generan estrategias para un aumento en el número de sus usuarios.
A las compañías les ha servido para la generación de estrategias, reducción de costos, enfrentar las adversidades del mercado, sobresalir de la competencia, ofrecer servicios más especializados y satisfacer las demandas de sus clientes.
¿Cómo funciona Big data?
Su principal funcionamiento es la integración de una amplia variedad de fuentes, contando con la gran capacidad de analizar enormes conjuntos de datos, ingresándolos en un almacenaje para posteriormente procesarlos y asegurarse de que estén disponibles para que los analistas o empresas puedan comenzar a utilizarlos.
Para entenderlo mejor te pondremos como ejemplo lo siguiente; tú como usuario navegas por el internet a través de diferentes páginas, buscas ciertos productos, entras a diversos enlaces y aplicaciones de manera cotidiana.
Es aquí donde el Big Data recopila los datos que generaste y la forma en la que navegas, interpretando ciertos patrones que sigues, necesidades y demandas. Dicha información será utilizada por las empresas para ofrecerte contenidos, productos, páginas y aplicaciones en relación con lo que buscas.
Elementos del Big Data
El Big Data se caracteriza por contar con 5 elementos que son fundamentales para llevar el correcto manejo de la gran cantidad de datos que se generan diariamente por los usuarios en línea y que serán los siguientes:
- Volumen: Será la cantidad de datos masivos generados, que pueden proceder de sitios web, redes sociales, transacciones, correos electrónicos, etc.
- Variedad: Serán las características particulares de estos datos y sus diversas fuentes de donde son obtenidos, logrando ser categorizados, como imágenes, videos, texto, voz, computadoras, celulares, etc.
- Velocidad: Hace referencia a la rapidez con la que se generan y almacenan dichos datos, al ser tantos es necesario contar con las herramientas necesarias y no quedar obsoletos.
- Veracidad: Va en relación con la calidad de los datos, al recibir tantos es probable que lleguen incompletos o se dude de su veracidad.
- Valor: Es el factor representante de los datos, ya que al analizarlos correctamente obtendremos información valiosa.
Clasificación Big Data
Como te mencionamos, estos datos también son clasificados según su forma de estructura, categoría y fuente, que son de gran utilidad para llevar un mejor control de los macrodatos y el Big Data tenga un mejor funcionamiento, como lo son:
Estructurados:
Serán aquellos datos que logran ser ordenados, procesados y son cuantitativos, su principal característica es que su organización es muy orgánica y sencilla de realizar con las herramientas adecuadas, tanto de forma manual como digital. Un ejemplo de estos datos estructurados son tablas Excel, fechas, números, nombres, transacciones, puntos de entrada a sitios web, llenado de formularios, redes y servidores, flujos de clics, encuestas, así como datos asociados a la compra de productos.
No estructurados:
Estos a diferencia de los estructurados no se lograrán organizar tan fácilmente y su manejo es difícil requiriendo de un análisis más extenso y detallado, aunque sí se sabe realizar de la manera correcta brinda una visión más extensa y profunda del comportamiento de los clientes. Los datos no estructurados más comunes son los archivos de imágenes, PDF, archivos con textos, audios MP3, videos y de plataformas como YouTube, Facebook, LinkedIn, Twitter y registros a ciertas plataformas o aplicaciones, así como correos electrónicos, entre otros. Estos datos normalmente representan el 80% de los volúmenes generados tanto por máquinas como por personas. Aunque claro, actualmente existen sistemas y aplicaciones que consiguen procesar y almacenar todos estos datos, que serán de gran ayuda y ventaja para crear estrategias de posicionamiento web.
Semiestructurados:
Por otro lado, también existe el término de datos semiestructurados, que son una combinación de los ya antes mencionados, estos incluirán información que consigue ser clasificada, así como aquellos que no logran serlo. Un ejemplo de estos son los correos electrónicos que consiguen ser clasificados únicamente mediante palabras claves, lenguaje XML basados en etiquetas, estructuras y almacenamiento web, así mismo la transmisión de datos de aplicaciones web como JavaScript Object Notation y NoSQL ( Not Only Structured Query)
Big Data marketing
El Big Data aplicado al marketing es fundamental , ya que consigue transformar la forma en que este se maneja, puesto que la mayoría de los consumidores navegan a través del internet plasmando una serie de datos esenciales como quién es, sus intereses, qué compra, dónde, cómo y cuándo.
Todos estos datos son recolectados con el fin de ser analizados con diversas herramientas, tecnologías y técnicas generando información útil en relación con los perfiles y comportamientos de los clientes y potenciales consumidores.
Si esta información es bien utilizada, se conseguirá tener un impacto positivo dentro de la empresa, en la toma de decisiones y en la elaboración de estrategias tanto de campañas, de marketing, publicidad, creación de contenidos para redes sociales y sitios web.
Gracias al Big Data se obtiene un amplio panorama de cómo se encuentra posicionada tu marca en el mercado, qué opinan los usuarios de ella, de los productos o servicios que ofreces o el simple hecho de saber que es lo que más les gusta, todo esto en tiempo real, atendiendo las demandas y tendencias actuales.
Ejemplos Big Data
Las empresas mundialmente conocidas que hacen el uso de esta increíble herramienta digital llegan al público adecuado, reconociendo los patrones, las necesidades y perfiles que tienen sus consumidores. Algunos ejemplos de estas empresas son:
Esta plataforma genera una cantidad impresionante de bases de datos a causa de su gran número de usuarios con la que cuenta, donde se encarga de analizar su comportamiento, gustos, relaciones, ubicación, economía, trabajo, estado civil, edad, género, publicaciones y más, para crear publicidad personalizada, segmentando las diversas audiencias.
Amazon
Comprar en línea se volvió una de las actividades favoritas de muchos y una de las compañías más famosas para hacerlo es Amazon, siendo un claro ejemplo del buen uso de los datos masivos que generan sus innumerables clientes, siendo clave para su éxito. Consigue predecir qué producto quieres comprar, mostrándote algunos relacionados, esto lo logra gracias a que analiza tus compras, productos anteriormente vistos, tus motores de búsqueda, listas de deseos y aquellos que calificaste.
Netflix
Como sabemos Netflix es una de las plataformas de streaming más grandes y famosas de la actualidad, todos en algún momento hemos visto una serie o película, que al momento de terminarla esta plataforma ya nos está recomendando que ver.
Aquí es donde esta empresa hace el uso del Big Data, analizando que tipo de contenido sueles ver ofreciendo entre su amplio catálogo algo que vaya acorde a tu tipo de gustos. Esta se encarga de analizar desde qué dispositivo lo visualizas, cuanto tiempo, género de la película o serie, tus motores de búsqueda e incluso hora y fecha en que lo hiciste.
El buen uso del Big Data le puede otorgar una mayor visibilidad a tu empresa, en complemento a otro tipo de herramientas digitales, así que no dudes de la capacidad que poseen los datos generados, veras que, al analizarlos y entenderlos correctamente, iniciarás a generar estrategias para el público correcto incrementando tus transacciones.
Preguntas Frecuentes
¿Cómo difiere el análisis de Big Data del análisis de datos tradicionales?
El análisis de Big Data maneja enormes cantidades de datos no solo estructurados sino también semiestructurados y no estructurados, a diferencia de los datos tradicionales que se limitan a datos estructurados y datos relacional. Esto permite un análisis más complejo y detallado, abriendo nuevas posibilidades para decisiones estratégicas.
¿Qué papel juega el Machine Learning en Big Data?
El Machine Learning, una rama de la inteligencia artificial, es fundamental en el procesamiento de Big Data, permitiendo el análisis predictivo y la toma de decisiones basadas en patrones complejos y datos históricos que serían imposibles de identificar manualmente.
¿Cómo contribuye Big Data al avance de la Data Science?
Big Data es un componente crucial en el campo de la Data Science, proporcionando la materia prima para análisis avanzados. La combinación de grandes volúmenes de datos con técnicas analíticas avanzadas, como machine learning y análisis predictivo, permite descubrimientos y eficiencias sin precedentes en diversos sectores.
¿Qué beneficios ofrece Big Data Analytics para las empresas a nivel mundial?
Big Data Analytics permite a las empresas a nivel mundial tomar mejores decisiones informadas mediante el análisis masivo de datos disponibles, desde mejorar la eficiencia operativa hasta identificar nuevas oportunidades de mercado.
¿En qué se diferencia el almacenamiento de Big Data del almacenamiento o acceso técnico tradicional?
El almacenamiento de Big Data a menudo requiere soluciones como cloud computing debido a sus enormes volúmenes de datos, que van más allá de las capacidades de las bases de datos tradicionales, necesitando tecnologías especializadas para el almacenamiento y acceso técnico eficiente.
¿Cómo impacta Big Data en la toma de decisiones en tiempo real?
Big Data habilita la analítica en tiempo real, lo que significa que las organizaciones pueden tomar decisiones informadas instantáneamente, reaccionando a los cambios del mercado o del tráfico de las redes sociales de manera más ágil.
¿Qué es el análisis predictivo en el contexto de Big Data?
El análisis predictivo utiliza datos históricos y algoritmos de aprendizaje automático para predecir resultados futuros, permitiendo a las empresas anticiparse a tendencias y tomar decisiones proactivas.
¿Cómo se relacionan Big Data y Business Intelligence (BI)?
Big Data proporciona una base para el Business Intelligence, ampliando las capacidades analíticas de las organizaciones para incluir análisis predictivo y prescriptivo, lo que mejora la inteligencia empresarial y la toma de decisiones.
¿Qué importancia tiene el código abierto en el ecosistema de Big Data?
Las herramientas de código abierto son fundamentales en Big Data, ofreciendo acceso a tecnologías de vanguardia y fomentando la innovación. Herramientas como Hadoop y Spark son ejemplos clave que permiten el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.
¿Cómo se utilizan los datos de redes sociales en Big Data para el análisis de negocio?
Los datos de redes sociales, un tipo de datos semi estructurados, se analizan para obtener información sobre el comportamiento del consumidor, permitiendo a las empresas afinar sus estrategias de marketing y desarrollo de productos para satisfacer mejor las necesidades de sus clientes.
