La cantidad de información que se genera en nuestros días, a altas velocidades y que crece a una escala considerable que se vuelve en ocasiones inmanejables para los sistemas de procesamientos tradicionales, los conjuntos de datos de mayor tamaño y más complejos, especialmente procedentes de nuevas fuentes de datos, igualmente son utilizables estos volúmenes masivos de datos para abordar problemas empresariales que antes no hubiera sido posible solucionar.
De la misma forma es necesario tener en cuenta para entender el Big Data que se deben incluir las infraestructuras, tecnologías y servicios que han sido creados para poder gestionar esta gran cantidad de información, dentro del mismo concepto.
La definición del analista Doug Lane, de la consultora Gartner, de aproximadamente 2001:
Big data son datos que contienen una mayor variedad y que se presentan en volúmenes crecientes y a una velocidad superior.
Esto se conoce como “las tres V” y que aún se usa como referencia.
Adentrémonos a este concepto.
La primera “v” a analizar es: Volumen
Y es que la palabra Big nos indica al instante de grande, masivo, y es que esto es una realidad, la cantidad de datos es casi imposible de gestionar para muchos, por no decir todos, pero se estan desarrollando herramientas e implementando nuevas tecnologías, como el deep learning de la inteligencia artificial (IA), que hace esta tarea de forma muy eficiente.
La tarea se trata de procesar grandes volúmenes de datos no estructurados de baja densidad, los datos pueden provenir desde un “me gusta” dado por un usuario en Facebook, o desde feeds de datos de Twitter, flujos de clics de una página web o aplicación para móviles, solo una acción de estas generan una gran cantidad de datos, multiplica eso por la cantidad de usuarios que puedas tener.
En segundo lugar tenemos la “v” de Velocidad
La velocidad con que se genera todo el volumen de datos es a un ritmo vertiginoso, esto es un verdadero desafío para la mayoría de las organizaciones, por lo que la necesidad de hacer un procesamiento y análisis al mismo ritmo es imperiosa.
Y es que el ritmo al que se reciben los datos y (posiblemente) al que se utilizan es similar y muy alto, y además se transmite directamente a la memoria, en vez de escribirse en un disco.
En este orden de ideas podemos mencionar que SQL es el medio utilizado por los usuarios corporativos que desean acceder a estos datos masivos, para generar dashboards de KPI más rápidos e iterativos, permitiendo realizar consultas más ágiles, el uso de aceleradores de consultas estan haciendo más tenues las lineas que separan los entre almacenes de datos tradicionales y el mundo del Big Data, marcando la tendencia.
El Big data se ha transformado en un eje importante dentro de las organizaciones que plantean transportar sus datos al mundo digital, y el uso de la inteligencia artificial ha apalancado este hecho
Para cerrar tenemos la “v” de Variedad
Al provenir de diversas y cuantiosas fuentes, la variedad en el tipo de datos no se hace esperar, y es lógico, cada fuente proporciona información basada en su naturaleza y características únicas, los datos podrán ser estructurados, semi-estructurados o desestructurados, y sus fuentes podrán provenir de archivos de imágenes y textos, web data, tweets, sensor data, audio, video, y un gran etc. no obstante se debe considerar que algunos casos se podría requerir un preprocesamiento adicional para poder obtener significado y habilitar los metadatos, en la ocasión en que los datos sean no estructurados y semiestructurados.
Análisis del Impacto del Big Data
Desde el punto de vista estratégico el Big Data se ha erigido como uno de los elementos más determinantes en la actualidad para la toma de decisiones fundamentales para esquematizar y perfeccionar un plan de marketing digital y/ o ventas, desde los inicios siempre el análisis de datos ha servido analizar el comportamiento online del cliente, la herramienta más extendida en este sentido se llama Google Analytics.
Quizá te haga pensar que el acceso y manejo del Big data sea difícil o confinado a grandes empresas, solamente, y no es así, de hecho pequeñas y medianas empresas ya utilizan esto para ampliar y mejorar sus estrategias, y su importancia hasta ahora en este ámbito sugiere que sería una forma de establecer procesos de análisis más efectivos, ha llegado para quedarse.
La precisión en la visión de negocios para las empresas han hecho que las inversiones y proyectos ejecutado contengan una tasa de éxito superior, el Big Data permite crear una estructura de datos única, sin que se pierdan datos entre departamentos.
La incidencia en el patrón de comportamiento de los resultados, debido a la personalización, genera a nivel social cambios sustanciales en los aspectos cotidianos ejemplo de ello, cuando utilizamos Google Maps para ver la mejor ruta a nuestro trabajo o las recomendaciones automáticas de acuerdo a nuestro perfil a la hora de realizar una búsqueda en Google Search, todo esto basado en una segmentación más específica que trabaja sobre la marcha ya que los cambios en los gustos y necesidades varían continuamente, y que van más allá de la clasificación, por ubicación geográfica, estrato social, sexo, cultura, entre otros.
Ya que tocamos el punto de la segmentación, con ello se logra identificar mucho más fácil y eficaz oportunidades de ventas, con el big data podemos ver qué productos ha visitado el cliente o ha comprado y recomendarle otro producto similar o complementario.
En este sentido, un estudio llevado a cabo por Bain & Company demuestra de forma clara que:
“Una empresa puede duplicar las probabilidades de obtener un rendimiento financiero superior que la media de sus industrias”.
Entre otros aspectos beneficiosos.
Netflix, es un buen ejemplo del uso del big data, usandolo para determinar las preferencias de sus usuarios y ofrecer sus próximos contenidos, cimentado en ello.
Así que el marketing digital en su objetivo más fundamental, es el hecho de lograr ventas, y el big data para este cometido viene justo a apuntalar fuertemente este cometido, la ciencia de la recopilación, análisis y manejo de datos en sinergia con el aprendizaje automático soportado por el deep learning nos ayuda a entender mucho mejor el mercado y su dinámica, y así refinar la estrategia continuamente, conforme pasa el tiempo y nos adaptamos a la par de los cambios casi al unísono, haciendo que la toma de decisiones sean lo más precisa posible.
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