Uno de los conceptos más conocidos en la actualidad es el de Big Data, el cual describe un gran volumen de información, tanto de datos estructurados y no estructurados que se generan cada día.
Hoy en el blog de IBSO te contaremos qué es el análisis de grandes volúmenes de datos, los objetivos, cómo se lleva a cabo y los posibles desafíos que el Big Data aún debe sortear.
¿Qué es el análisis de grandes volúmenes de datos?
El análisis de grandes volúmenes de datos es el proceso para examinar cantidades masivas de información procedente de diversas fuentes con el fin de descubrir patrones, correlaciones, estadísticas y otros parámetros relevantes.
Para llevar a cabo este tipo de análisis, se recurre a herramientas especializadas de software, las cuales incluyen tecnologías de analítica avanzada, minería de datos y sistemas en clúster diseñados para procesar volúmenes muy altos de información, de modo que se pueda explorar y extraer información clave para un mejor entendimiento del mercado, clientes o tendencias, impulsando así la toma de decisiones efectivas.
Objetivo principal
El principal objetivo del análisis de grandes volúmenes de datos es ayudar a que las organizaciones tomen decisiones estratégicas con base en información medible, confiable y obtenida por fuentes de información transaccionales, así como de otras que no habían sido exploradas anteriormente.
Algunas de las fuentes de datos son los registros de los servidores, datos de seguimiento de clics, informes de redes sociales, herramientas de análisis de sitios web, entre otras que brindan datos estructurados y no estructurados que analistas especializados pueden considerar para obtener información útil para las organizaciones.
¿Cómo funciona?
El Big Data funciona con base en las llamadas 5V: volumen, variedad, velocidad, veracidad y valor.
A continuación, las describiremos:
- Volumen. Este concepto se refiere a la cantidad de datos que se generan cada segundo, los cuales pueden proceder de fuentes como redes sociales, tráfico a la página web, correo electrónico, entre otros medios.
- Variedad. La variedad se refiere a todas las fuentes de las que se recopilan los datos para su posterior análisis.
- Velocidad. La velocidad consiste en el periodo en el que se recopilan y analizan los datos.
- Veracidad. De entre los cientos de miles de datos que se generan cada día, muchos de ellos pueden ser falsos o imprecisos, por lo que se deben excluir del análisis. Por ejemplo, al medir el tráfico en una página web, es preciso excluir las visitas de los algoritmos clasificadores, o de las visitas de personas en países donde es poco probable que se genere una conversión.
- Valor. El último punto es que la información recopilada y analizada realmente aporte valor a la empresa.
Las soluciones basadas en Big Data tienen la función de extraer la información relevante de grandes conjuntos de datos. Posteriormente, se analizan con base en estadísticas, factores matemáticos, minería de datos, aprendizaje automático, entre otras tecnologías para el procesamiento de bases de datos, registros numéricos, actividades en la web o en redes sociales, imágenes digitales, datos de formularios, resultados de encuestas o correos electrónicos.
Las 4 etapas de un buen análisis de grandes datos
Para realizar un buen análisis de datos para la toma de decisiones, es necesario seguir cuatro etapas: adquisición, organización, análisis y decisión. Conozcamos más de ellas a continuación:
Adquisición
La adquisición es un concepto que se refiere a la identificación del tipo de datos que se van a utilizar, así como a la tecnología para recabar la información. Para esto, el primer paso es obtener la información precisa para analizarla y obtener los datos que se necesitan, ya sea estructurados o no estructurados.
En general, los datos no estructurados son los más complejos de manejar al no tener un formato específico, y conforman el 80% de la información, por lo que es indispensable contar con los medios para analizarlos y recopilarlos.
Organización de la información
Este concepto se refiere a la capacidad de preparar y tratar la información para alcanzar los mejores resultados posibles.
Lo más importante es hacer más transparente la información para usar las técnicas de análisis más recomendadas con el fin de depurar los datos, pero también de proteger y procesar aquellos que sí sean necesarios para la etapa posterior.
Análisis
El análisis de datos consiste en convertirlos en información relevante a través de técnicas como la minería de datos o el aprendizaje automático para extraer el valor de la data.
Decisión
Esta etapa se relaciona con la anterior, ya que después del análisis se deben obtener conclusiones, con el fin de tomar decisiones para llevar a cabo acciones enfocadas en mejorar las estrategias, redefinir objetivos o dar nuevos giros a la empresa.
¿Cómo se obtienen los datos?
Si alguna vez te has preguntado cómo es que la información llega hasta las organizaciones, debes saber que la mayoría se genera por parte de los propios usuarios y consumidores. Las formas de capturar u obtener los datos son:
Usuarios y consumidores
Fuentes como las redes sociales o los sitios web se han vuelto indispensables para el día a día. De este modo, dar “like” a una publicación, llenar un formulario, preguntar por un producto determinado, llenar una encuesta para medir el grado de satisfacción, compartir o comentar una publicación, entre otras acciones cotidianas generan nuevos datos para las organizaciones.
Se estima que cada minuto se envían 200 millones de correos electrónicos y que se realizan dos millones de búsquedas en Google. Esto implica una cantidad de datos inimaginable.
Datos generados por transacciones
Actividades como transferencias bancarias, compras en línea, facturación electrónica, entre otras generan información que puede aportar datos importantes para las organizaciones.
Marketing digital y uso de internet
Los usuarios que navegan por internet usan redes sociales o visitan páginas web están generando datos que las organizaciones pueden utilizar para generar nuevas estrategias de marketing para aumentar su visibilidad y rentabilidad.
Máquina a máquina
Las nuevas tecnologías han creado nuevos aparatos de medición, como sensores de temperatura, presión, energía, entre otros factores que pueden compartirse de una máquina a otra con herramientas de conectividad para obtener información útil para las organizaciones.
Desafíos que presenta el Big Data
Las características del Big Data hacen que el análisis se enfrente a muchos desafíos, especialmente en función de la calidad de la información que se puede recopilar y analizar. Algunos de estos desafíos son:
Fuentes y tipos de datos
La cantidad de fuentes para obtener datos, así como los tipos de información y la complejidad de sus estructuras hace más difícil la integración de los datos.
Altos volúmenes de datos
El volumen de datos que se genera en las diferentes fuentes es enorme, y esto complica la ejecución de los procesos de calidad dentro de un tiempo determinado para transformar los datos no estructurados en estructurados, o para procesarlos y obtener estadísticas e informes.
Volatilidad de la información
En Big Data, la volatilidad se refiere a los cambios a gran velocidad, lo que hace que la información tenga un periodo de validez muy corto, y que puede provocar decisiones erróneas.
No contar con estándares de calidad
En 19987, la Organización Internacional de Normalización (ISO) publicó el conjunto de normas de calidad ISO 9000, que aplican en cualquier tipo de organización o actividad de producción de bienes o servicios. Sin embargo, en el manejo de datos, estas normas aún tienen que perfeccionarse para obtener ventajas competitivas e impedir que las organizaciones cometan graves errores operacionales y estratégicos.
¿Para qué áreas resulta beneficioso?
El análisis de grandes volúmenes de datos se puede aplicar en industrias de diferentes sectores, así como en departamentos empresariales y comerciales. Por ejemplo:
- Turismo. El análisis de Big Data permite a las empresas del sector turístico recopilar información relacionada con la satisfacción del cliente, temporadas vacacionales, preferencias de los usuarios, entre otros para anticiparse a las tendencias y la demanda de los turistas.
- Salud. La industria sanitaria puede aprovechar el Big Data para optimizar los registros de pacientes, planes de salud, contar con información de las aseguradoras, entre otros datos para brindar servicios de calidad, diagnósticos más rápidos y tratamientos oportunos a todos los pacientes.
- Retail. El sector de las ventas minoristas ha evolucionado en los últimos años gracias a que los consumidores actuales esperan que las tiendas comprendan sus necesidades y les brinden servicios actualizados. El análisis de Big Data no solo permite que los minoristas conozcan la demanda, sino que logren satisfacer a sus clientes, monitorear los hábitos de compra, anticiparse a las tendencias y demanda para incrementar su rentabilidad y mantenerse vigentes.
- Marketing y publicidad. Los sistemas inteligentes como los celulares, los dispositivos GPS, así como los sistemas de Internet de las Cosas permiten recopilar mucha información para crear campañas personalizadas, eficaces y rentables.
- Manufactura. Las empresas manufactureras incorporan sensores en sus productos para recopilar datos de telemetría, como las etiquetas de la ropa. Esta información se utiliza para ofrecer servicios de comunicaciones, seguridad y navegación, además de proporcionar valiosos insights sobre patrones de uso, fallos y oportunidades de mejora de los productos fabricados, que pueden resultar en la reducción de los costos de desarrollo y ensamblaje.
Otros ejemplos del análisis de Big Data son:
- Uso de registros de logs de TI para mejorar la resolución de problemas tecnológicos, detectar problemas de seguridad, aumentar la velocidad y eficacia en la navegación, y prevenir incidentes futuros.
- Uso de la extensa información histórica de un call center con el fin de mejorar la interacción con el cliente y elevar su satisfacción.
Uso del contenido de redes sociales para comprender de forma más rápida a los clientes, mejorar los productos, servicios, la interacción con el cliente y las campañas publicitarias. - Detección y prevención de fraudes para las industrias que realizan transacciones financieras en línea, como compras, operaciones bancarias, inversiones, seguros y atención médica.
- Uso de datos de transacciones en los mercados financieros para evaluar los riesgos y tomar medidas correctivas.
Acércate a IBSO, los expertos en análisis de datos
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