Qué es Big Data | Descubre cómo aplicarlo en tu negocio

A continuación encontrarás una guía completa para entender qué es el Big Data y cómo puedes aprovechar sus beneficios para impulsar tu negocio. El Big Data se refiere a los grandes volúmenes de datos que las empresas recopilan a diario gracias a la digitalización y sus interacciones con clientes. Su valioso potencial radica en extraer valiosos insights de esta ingente cantidad de información.

En este artículo ESEID Business School te mostrará de forma sencilla qué es el Big Data, cuáles son sus características, orígenes y formatos. Asimismo, conocerás las técnicas y herramientas necesarias para capturar, almacenar y analizar grandes cantidades de datos. De igual manera, compartiremos casos prácticos de cómo empresas líderes aprovechan los datos para tomar mejores decisiones. Finalmente, brindaremos recomendaciones sobre cómo puedes incorporar el Big Data en tu empresa para aumentar ventas, optimizar procesos y conocer a tus clientes. Nuestro objetivo es guiarte para que descubras todas las maneras en las que esta tecnología puede ayudar a impulsar tu negocio. Así que comencemos a explorar el apasionante mundo del Big Data.

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¿Qué es el Big Data? + Ejemplos

El término “big data” se refiere a grandes conjuntos de datos muy complejos y diversos, que pueden ser difíciles de procesar y analizar con los métodos convencionales de computación. Los conjuntos de big data suelen ser muy voluminosos y se crecen rápidamente, por lo que es necesario usar técnicas avanzadas de computación, como el Machine Learning, para extraer lo más importante del flujo informativo y convertirlo en cantidades manejables y entendibles de datos.

La gran cantidad de datos no es lo único que define el big data. Un aspecto clave de la definición de big data es la variedad de datos. El big data no se limita a cualquier volumen grande de datos. También incluye todo tipo de información estructurada y no estructurada, datos de texto y de imágenes, entre otros.

Hay muchos ejemplos de big data en la actualidad. Uno de los ejemplos más comunes es el análisis de datos de redes sociales, como Facebook y Twitter. Las empresas analizan y procesan miles de millones de datos, incluyendo comentarios, reacciones y seguidores, para entender los patrones de consumo y las tendencias en las redes sociales. Otros ejemplos de big data incluyen el uso de Google Maps y Google como buscador predeterminado de cualquier tipo de información, y en la actualidad, podemos añadir además la potencia y capacidad detrás del análisis producido por inteligencias artificiales.

¿Cuáles son los tipos de Big Data más destacados?

Los tipos de big data más importantes son 3 (Al menos en la actualidad) sin embargo, todos en conjunto son considerados las “Dimensiones” de la big data, los cuales son:

1. Grandes volúmenes de datos (velocity): Las empresas están empezando a manejar grandes volúmenes de datos en tiempo real gracias a la adquisición de información a altas velocidades.
2. Variedades de datos (variety): Las empresas, por otro lado, recopilan datos de muchos tipos diferentes, como texto, audio, gráficos y fotos.
3. La naturaleza cambiante de los datos (Variety): Los datos cambian con frecuencia, lo que hace difícil predecir los patrones y las tendencias.

Los otros tipos de big data incluyen:

1. Volúmenes masivos y complejos de datos (volume): La cantidad y la complejidad de los datos ha crecido drásticamente en los últimos años.
2. Valor de datos (veracity): Se refiere a la calidad y confiabilidad de los datos. Una vez que los datos están recopilados, es necesario asegurarse de que están limpios, consistentes y que no hay errores de entrada. La calidad de los datos afecta directamente la calidad de las predicciones y análisis realizados con el big data. El veracity de datos también incluye aspectos de privacidad y seguridad.

Por última dimensión está el tipo de big data que presenta dificultad de organizar la información, el cual alude a la complejidad de los datos. Los datos pueden ser difíciles de organizar por muchas razones, como ejemplo entra si se trata de datos en movimiento, datos que no tienen estructura o formato estándar o si son inconsistentes.

¿Qué son las 3 V del Big Data?

Una vez sabemos sus conceptos de forma aislada, la clasificación más común de big data se conoce como “las tres V”: Volúmenes (volume), Velocidad (velocity) y Variedad (variety) antes mencionados.  Estos tres factores determinan la complejidad de los datos y la forma en que se procesan y se analizan.

Un ejemplo de big data que incluye los tres V es el análisis de datos de Facebook. Facebook recopila y procesa miles de millones de datos de sus usuarios, incluyendo posts, comentarios, información compartida y más. Estos datos son agregados y procesados a una velocidad increíble, gracias a los avances en la tecnología. Los datos son de gran variedad, ya que se incluyen videos, imágenes y texto, entre mucha información personal recopilada que los motores de funcionamiento deben procesar para mantener a miles de millones de usuarios bajo un orden estricto sin dejar pasar ningún detalle.

Los tres V son importantes porque afectan la manera en que los datos se procesan. Si hay más datos, entonces es necesario tener más capacidad de procesamiento. Si los datos se recopilan y se procesan con mayor rapidez, entonces es necesario usar sistemas de computación más rápidos. Y si los datos son de diferentes tipos y formatos, entonces es necesario desarrollar algoritmos pertinentes.

¿Cuáles son los Beneficios de aplicar el Big Data?

Unos de los principales beneficios del big data son:

1. Almacenar y manejar grandes cantidades de datos para facilitar el trabajo de las empresas y negocios.
2. Procesar y analizar los datos más rápido, acelerando los procesos administrativos y de búsqueda.
3. Descubrir patrones y relaciones en los datos que no serían posibles con metodologías estadísticas convencionales ni sencillos desde el ojo humano.
4. Tomar decisiones informadas y comprobar resultados positivos con base en la investigación de patrones.
5. Detectar eventos y tendencias en tiempo real para ampliar y personalizar la experiencia del usuario.

Otros beneficios del big data son la mejora del rendimiento, la reducción de costes, la aplicación de estrategias de marketing más efectivas, la creación de nuevos productos y servicios, la mejora de la calidad del servicio al cliente y la creación de una cultura basada en la evidencia y la ciencia. También existen muchas aplicaciones de el big data en distintas industrias, como la salud.

¿Qué hace un profesional en Big Data?

Un profesional de big data se encarga de extraer información valiosa y útil de una gran cantidad de datos, también conocidos como “big data”. El big data es una combinación de técnicas de ciencia de datos, minería de datos y análisis estadístico aplicado a grandes volúmenes de datos. Los profesionales de big data tienen conocimientos en bases de datos, programación y estudios matemáticos para llegar a conclusiones y entender el funcionamiento de su puesto de trabajo para rendir de forma óptima.

Un profesional de big data se encarga de analizar el volumen, la velocidad y la variedad de los datos, y de proporcionar información de valor. Esto implica, entre otras cosas, la toma de decisiones basadas en evidencia y la aplicación de estrategias de negocio dirigidas. Además, los profesionales de big data pueden ser analistas o científicos de datos, desarrolladores de software, etc.

¿Cuánto dinero gana un experto en Big Data?

Según la plataforma / portal “Indeed” en españa, un analista de big data ronda los 45.000 € al año aplicando conocimientos básicos de programación, esta cifra puede ser más alta dependiendo del rendimiento, conocimiento y aplicabilidad del empleado. El sueldo promedio en U.S.A. es de 152.000 $ (Siendo un país característico de empresas, es un puesto de alta demanda). En países latinoamericanos, no deja de ser un puesto de alta rentabilidad, Basándonos en divisas México va desde 1100 a 19000 dólares. Perú: entre 500 a 1100 dólares y Colombia: desde 450 hasta 900 dólares, en Venezuela el sueldo de un analista de datos alcanza los 900 $.

¿Dónde se aplica el Big Data?

La aplicabilidad del big data es extensa, algunos aspectos destacables de su uso serían:

1. Sector salud: Para hacer predicciones y detectar patrones relacionados con la salud y la enfermedad. Por ejemplo, se puede usar el big data para predecir enfermedades o detectar patrones en la salud basándose en un análisis de datos clínicos y hospitalarios. También se puede usar el big data para controlar la calidad y seguridad de los productos.
2. Educación: Se está usando el big data para analizar y predecir el rendimiento de los estudiantes a base de sus pruebas, calificaciones y actividades de aprendizaje. También se está usando el big data para analizar la calidad y la eficacia de los programas de educación, y para optimizar los recursos de la educación.
3. Turismo y viajes: el big data está transformando el sector del turismo. Las empresas de viajes y los hoteles están usando el big data para entender mejor los patrones de los viajeros, lo que les permite ofrecer servicios personalizados a los clientes. Los aeropuertos están usando el big data para reducir los tiempos de espera y mejorar la eficiencia de las operaciones.
4. Ciencia, tecnología e investigación: Los científicos están usando el big data para descubrir nuevos fenómenos y patrones en las ciencias, incluyendo las ciencias de la salud, la biología y la biomedicina, la biología evolutiva, las ciencias sociales, la física y la astronomía, y muchas otras áreas.