Probablemente, los mejores regalos que has recibido te los dio alguien que en realidad te pone atención: cuando dices cuál color es tu favorito, cuál de tus prendas favoritas se arruinó en la tintorería o qué te gustaría tener, pero no te atreves a comprarlo. Ese amigo tuyo está atento de la información, o dicho de otra manera, de los datos, incluso sin que tú se lo pidas. Ahora imagínate eso, pero a una escala mucho más grande. Ya no se trata de solamente datos, sino de macrodatos o big data.

Gracias al uso de aplicaciones, los diferentes formatos a los que tenemos acceso para consumir y producir (videos, imágenes, textos) y las distintas interacciones que realizamos con marcas, negocios, servicios y otras personas, producimos millones de terabytes de información. ¿Te has puesto a pensar en la cantidad de datos que se comparten en un minuto, tan solo en internet? 

Por eso si se gestionan con inteligencia y se eligen con cuidado, todos esos macrodatos son muy valiosos. Sin embargo, no son tan fáciles de manejar. Así que nos hemos propuesto hablarte del big data (o esa cantidad impresionante de información) y de cómo puede beneficiar a tu negocio.

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Los avances de la inteligencia artificial están contribuyendo a que cada vez existan más plataformas, software y herramientas que trabajan, gestionan o recopilan diferentes tipos de datos. 

5 características del big data

Para que la información pueda considerarse parte de los macrodatos debe cumplir algunos criterios que, además de la cantidad, tienen que ver con la calidad. Te dejamos cinco características que te ayudarán a identificar qué son los macrodatos dentro de todo el flujo de información:

1. Volumen

Aquí nos referimos a medidas que no pueden reducirse a simples gigabytes, sino a cantidades que exigen un almacenamiento mucho más complejo y con una capacidad de almacenamiento enorme a nivel terabyte.

2. Veracidad

Por supuesto, la información que abarca el big data debe ser verdadera y comprobable. No se trata de agregar números a capricho o inventados: su origen tiene que proceder de una fuente fidedigna y que se pueda consultar en cualquier momento

3. Velocidad

Ahora tenemos la ventaja de capturar datos en tiempo real, así que una de las características del big data también es la velocidad con la que pueden recolectarse. Al fin y al cabo muchos de ellos provienen de acciones en aplicaciones, sitios web o redes sociales.

4. Variedad

También es información que se obtiene de distintas fuentes, lo que permite que no haya sesgo pero tampoco límites de lo que se aprende del análisis. Más adelante, te presentamos cuáles son las principales fuentes del big data. Si están bien gestionados, los macrodatos nutren el conocimiento que un negocio tiene de su mercado, clientes, público, industria, etc. 

5. Valor

Al final de su análisis, el big data ayudará a tomar acciones y a reconocer oportunidades para mejorar la empresa en varios de sus niveles. Si no se encuentra una utilidad a la información, ya sea para aumentar ventas, tener procesos eficientes, optimizar sus departamentos, acercarse más a sus clientes, atraer inversionistas o cualquier acción que signifique una mejora, entonces no tendrías por qué considerarlos parte de tus macrodatos.

Fuentes de big data

Como ya te adelantamos, los macrodatos provienen de diferentes fuentes. Algunas de ellas son:

1. Las personas

Entregan datos cuando envían un formulario, interactúan en sus redes sociales, mandan un correo electrónico o contestan un mensaje de texto.

2. Las máquinas

Nos referimos al GPS o una red de wifi, pero también incluye a un contador de energía eléctrica de un edificio, las cámaras de vigilancia en el centro de la ciudad o los que registran la entrada y salida de autos en un estacionamiento público. Aquí también entra el internet de las cosas (IoT), ya que estos dispositivos conectados a internet también generan datos valiosos y precisos de los usuarios.

3. Estadísticas biométricas

Provienen de la seguridad en distintos niveles y abarcan el registro de huellas dactilares, de voz o el reconocimiento de rostro.

4. Estadísticas de marketing digital

Suelen ser resultado de las acciones que los usuarios realizan cuando responden a un anuncio o cuando ingresan a un sitio web; las palabras clave que atraen más lectores en un blog pueden ser un ejemplo.

5. Estadísticas de transacciones de datos

Corresponden a las compras en línea, el envío de dinero por medios electrónicos, reservas de hotel o aviones, etcétera.

Categorías del big data

Además de las fuentes, el big data se divide en estas categorías:

1. Datos estructurados

Son los que tienen tamaño y formato definido (generalmente numérico) y pueden gestionarse con hojas de cálculo y bases de datos.

2. Datos no estructurados

Están desorganizados y no se encuentran dentro de un formato que jerarquice la información. Hablamos de archivos de texto o PDF, o información no numérica (como correos) que recopilamos de redes sociales, imágenes o videos.

3. Datos semiestructurados

Combinan los estructurados con los no estructurados porque, aunque la mayoría se encuentra desordenada o sin formato definido, es posible clasificar datos valiosos gracias al uso de etiquetas.

Cabe aclarar que todos estos datos se encuentran aún sin interpretar ni procesar. Para que puedan ser realmente útiles para una empresa tienen que ser convertidos a smart data, es decir, información analizada y clasificada. Te invitamos a conocer más sobre los datos inteligentes o smart data en este artículo

Uno de los ejemplos más claros del uso del big data en favor de las marcas es la estrategia que implementan Netflix o Amazon, donde a partir del historial de búsquedas de los usuarios, entre otros datos, brindan productos o contenido que sea sumamente afín para ellos y, por lo tanto, sea más fácil que lo compren o consuman. Esto también aplica para el e-commerce o ventas en línea.

Cuando identificas los datos importantes y los analizas, entonces tienes acceso a información valiosa de tus clientes: cómo se perciben tus productos y servicios, el verdadero uso y provecho que la gente obtiene de ellos, así como las oportunidades que tienes para mejorarlos o para crear una oferta más atractiva. Esto ayuda a que el negocio:

  • Crezca e innove.
  • Reduzca costos.
  • Llegue a nuevos públicos.
  • Fidelice de manera efectiva a sus clientes más leales.
  • Incursione en nuevos mercados.
  • Se mantenga vigente.
  • Refuerce su oferta de valor o genere una nueva.

Descubre aquí cómo puedes implementar el big data para aprovechar sus beneficios y así potenciar tu empresa. También puedes conocer diferentes ejemplos del uso del big data en los negocios.

Ventajas y desventajas del big data

Ventajas del big data

Ayudan a comprender el mercado

En el mundo de los negocios es vital conocer al cliente. Un análisis de los datos que generan los usuarios ayuda a comprender el comportamiento que tienen al comprar o rechazar un producto, ya sea interactuando con la página de la marca o con sus anuncios. 

De esta manera, se pueden detectar los patrones o las características que se tienen que cumplir para que una venta se cierre y realizar estrategias de marketing a partir de ello.

Mejoran la toma de decisiones

Smart data, es decir, un veraz procesamiento e interpretación de big data, sirve como base para que los dirigentes de una empresa sepan más acerca de sus clientes y prospectos. A partir de allí, es posible tomar decisiones que encaminan a una mejor relación entre los usuarios y la marca, que a su vez se traduce en mayores oportunidades de venta.

Posibilitan una retroalimentación inmediata

Otra ventaja del big data es que la recopilación activa de datos permite una retroalimentación rápida y constante. De igual modo, al implementar nuevas estrategias se pueden examinar los resultados en tiempo real, lo que a su vez posibilita realizar mejoras y cambios sobre la marcha.

Tienen versatilidad de aplicación

La asimilación correcta de big data abre una puerta de posibilidades, con las cuales se pueden mejorar o solucionar diferentes retos a los que se enfrenta una empresa. Y también trasciende a otras áreas como la salud, las finanzas, la educación, la cultura, el deporte, la logística urbana, entre otras. No hay que dejar atrás los datos que también genera el internet de las cosas (IoT).

Desventajas del big data

Pueden ser susceptibles a brechas de seguridad

Aquí nos referimos a la posibilidad de ataques cibernéticos que pongan en riesgo tus datos, porque, como ya lo hemos mencionado, pueden ser muy valiosos. Por ello, debes considerar que el sitio donde los almacenes y gestiones posea la protección necesaria.

Pueden generar un exceso de datos

Se corre el riesgo de perder de vista la calidad de la información con una cantidad tan grande de datos. Por eso es importante contar con herramientas y analistas que distingan lo valioso de la información, porque eso que está de más hará más complicado y lento su manejo.

Además, ocurre la falta de integración de los datos entre sí o datos inexactos, entre otros problemas de big data que en este artículo te explicamos a profundidad.

Requieren estudiar los lineamientos de privacidad de cada país donde hay presencia

Debido a las leyes sobre protección de datos vigentes en varios países del mundo, es preciso conocer las indicaciones a seguir para no recibir multas por obtener información personal fuera de los límites. Es importante que actualices el sistema con base en los protocolos establecidos a medida que cambien.

Es probable que algunos usuarios tengan recelo en compartir su información

La recolección que implica big data ha generado en algunas personas cierta desconfianza de las prácticas de las marcas u otras instituciones, ya que lo ven como una vulnerabilidad a su privacidad. Por ello es de vital importancia evitar ser intrusivos en este ejercicio, ya que podría dar inicio a una fuga de clientes.

Dicho esto, nuestra recomendación es que investigues bien las características y funciones de las herramientas con las que gestionarás macrodatos, a la vez que incluyas a expertas y expertos en el tema dentro de tus equipos. No te preocupes, que del primer aspecto nos ocupamos más adelante.

Pero ¿cómo funciona este análisis? Por desgracia, es un poco más complicado que tener una hoja de cálculo y varias celdas.

Llegados a este punto, es conveniente mencionar que, cuando se habla de big data, también se alude a otro término con el que se puede confundir: business intelligence. Si bien están relacionados, es importante aclarar cuáles son las diferencias entre estos conceptos.

Las diferencias entre big data y business intelligence

Una manera sencilla de marcar las diferencias entre big data y business intelligence es verlos como dos acciones que están relacionadas.

  • El big data abarca todo lo que tiene que ver con la captura, almacenamiento, clasificación y análisis de grandes cantidades de información.
  • Business intelligence es lo que sucede una vez que los datos obtenidos han sido procesados para que los expertos y expertas de la empresa puedan tomar decisiones.
  • Con los macrodatos se involucran las personas con perfiles de ingeniería y estadística, especialistas en matemáticas y afines (para el manejo de las herramientas de gestión y almacenamiento).
  • Para el business intelligence, se le pasa la estafeta a la gente que está al frente de las estrategias de marketing, administración de empresas o profesionales de economía especializados en aspectos tecnológicos.

Además, es bueno reconocer que la información que utilizan los especialistas en big data o business intelligence también es diferente.

  • Para quienes trabajan con big data, la información puede ser histórica u obtenida en tiempo real.
  • Por su parte, los especialistas en business intelligence solo pueden trabajar con aquellos datos que ya fueron procesados: convertidos, clasificados y almacenados con anterioridad.

¿Cómo funciona el análisis del big data?

Para que se procesen y gestionen grandes volúmenes de información, podríamos decir que hay cuatro etapas clave que siempre se llevan a cabo en el análisis de macrodatos:

1. Obtención de datos

Ya mencionamos que el origen de los datos es muy variado y dependerá de la empresa elegir dónde recoge los que son importantes para su negocio. También hay otra cosa que tener en cuenta: el lugar en el que se almacenan, que en algunas ocasiones significa tener más de un servidor a disposición, ya sea físico o en la nube.

2. Proceso de datos

En esta etapa se organiza la información recolectada para que su análisis pueda ser más eficiente. Existen herramientas que se encargan de la gestión de esta tarea, ya que intentar procesar los datos mientras siguen llegando se convierte en un reto más allá de las posibilidades humanas.

3. Limpieza de datos

Para garantizar que se cuenta con datos valiosos es necesario clasificarlos, etiquetarlos y jerarquizarlos de acuerdo con las necesidades y objetivos de la organización. De esta manera, se vuelve más sencilla la decisión de eliminar, lo que impide que se duplique o se tome toda la información que viene de fuentes dudosas.

4. Análisis de datos

Existen diferentes maneras de analizar el big data con herramientas tecnológicas que son capaces de procesar estas cantidades de información. Por ejemplo:

  • Machine learning: gracias a la implementación de inteligencia artificial que aprende a analizar y procesar datos según las necesidades de una empresa es posible crear modelos personalizados que responden a objetivos específicos. De esta forma, las máquinas mejoran su funcionamiento con los datos generados por ellas mismas.
  • Minería de datos: busca patrones o relaciones entre la información almacenada en grandes conjuntos de datos para crear grupos, haciendo más sencilla su consulta. Recordemos que uno de los retos del big data es la falta de relación de los datos.
  • Analíticas predictivas: con el uso de datos históricos, se hacen predicciones de comportamientos que dan un vistazo a los posibles riesgos u oportunidades futuras. 
  • Minería de textos: para analizar los datos que hay en sitios web, libros electrónicos, comentarios de blog, publicaciones en redes sociales y otros en los que predomina el texto.

1. Software de marketing analytics de HubSpot

Herramienta de big data para una empresa: Software de marketing analytics de HubSpot

Los datos que debes procesar para que tu estrategia de marketing digital tenga buenos resultados no son pocos. Y si los almacenas en diferentes lugares, se dificulta su análisis. Gracias a esta herramienta, le darás seguimiento completo al ciclo de vida de los consumidores y obtendrás informes que encontrarán tendencias clave para predecir comportamientos más fácilmente. Puedes vincularla a tu CRM y es perfecta para empresas pequeñas o grandes, pues se adapta a la medida que necesitas.

2. Apache Hadoop

Herramienta de big data para una empresa: Apache Hadoop

Imagen de Apache Hadoop

Esta solución maneja datos a nivel masivo, tanto que Amazon la utiliza. Es un software de código abierto, por lo que también tiene la opción de ser escalable: lo que empieza en un simple servidor, puede crecer hasta miles de máquinas.

Te ofrece soporte multiplataforma y desarrolla proyectos relacionados con su herramienta principal, por lo que podrás contar también con opciones para la gestión de clústeres de información, desarrollo de machine learning, entre otros.

3. Cloudera

Herramienta de big data para una empresa: Cloudera

Imagen de Cloudera

Tiene un servicio de ingeniería de datos para la gestión de la información rápida y eficiente, machine learning, nube privada, y no tendrás que depender de ningún proveedor. Se especializa en distintas industrias como venta retail, telecomunicaciones, seguros, educación y tecnología.

También tendrás servicios de soporte y de aprendizaje para mejorar la experiencia.

4. RapidMiner

Herramienta de big data para una empresa: RapidMiner

Imagen de RapidMiner

Si necesitas una herramienta para la minería de datos, RapidMiner es una de las más socorridas. También tiene funciones para el análisis de la información y el machine learning. Cuenta con una versión demo y soluciones para empresas de todos los tamaños.

5. Python

Herramienta de big data para una empresa: Python

Imagen de Python

Python es un lenguaje de programación que tiene el fin de ejecutar de tareas que ayuden a procesar datos de manera más sencilla. Es una opción recomendable porque tiene una amplia comunidad de profesionales que mejoran, transforman y ayudan a darle mantenimiento a las instrucciones y funcionalidades disponibles. 

6. Terracotta

Herramienta de big data para una empresa: Terracotta

Imagen de Terracotta

Es un servidor que te permite alojar y gestionar cientos de terabytes con funciones de escala de datos, disponibilidad y supervisión del buen funcionamiento de tus datos. Tiene una versión de código abierto que es gratuita y opciones de pago para mayores beneficios, como atención técnica personalizada.

7. Kafka

Herramienta de big data para una empresa: Kafka

Imagen de Kafka

Esta herramienta te da la oportunidad de manejar grandes cantidades de lectura como actualizaciones de redes sociales en tiempo real. Es parte de la familia de Apache, así que tiene buena reputación. Kafka te ayuda a monitorear transacciones financieras, envíos de productos por paquetería o interacciones de clientes al realizar compras, todo en tiempo real.

Ante la proliferación de datos y la rapidez impresionante con la que estos van en aumento, será muy útil que incluyas su gestión en tu estrategia de negocio.

Ya te compartimos lo mucho que ayudarán los macrodatos a que tu empresa crezca, así como los esfuerzos de marketing y ventas dentro de tu organización. Ahora depende de ti dar el primer paso que te ayudará a mejorar tus resultados. ¡Suerte!

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Publicado originalmente el Aug 2, 2022 7:45:00 AM, actualizado el 19 de octubre de 2022

Topics:

Análisis de datos