14 · 06 · 2021

Big data

Si sigues leyendo, te contaremos qué es el big data, por qué es importante, su relación con el marketing online ¡y muchas cosas más! Y es que hoy en día todo está conectado y obtener conocimiento de toda la información que podemos tener es fundamental para adelantarnos al futuro.

¿Qué es el big data? 

Big data es un término que hace referencia a un gran volumen de datos. Se trata de un conjunto de datos tan grandes, tan complejos y tan rápidos que es casi imposible procesarlos y gestionarlos con las tecnologías y herramientas tradicionales. 

Podemos decir que big data son los datos que no sería posible almacenar, administrar y analizar de modo eficiente si solo existieran los métodos tradicionales. Estos conjuntos de datos se caracterizan por su gran volumen, complejidad y crecimiento. Es decir, las herramientas convencionales que se usaban para procesarlos ya no son capaces de gestionarlos y de ponerlos en valor.

Por extensión, el big data también se usa en referencia a las nuevas tecnologías que sí hacen posible este proceso de almacenamiento y procesamiento. Los sistemas tradicionales ya no resultan rentables y han quedado desfasados debido a su inflexibilidad para almacenar datos no estructurados y por no hacerlo en tiempo real, además de no admitir una escala muy grande de volúmenes de data. Debido a esto, las compañías han optado por soluciones que permitan almacenar en la nube o por sistemas híbridos, que mezclan el físico con el cloud.

Las 5 V (o 7 V) del big data

Recopilar y analizar datos de manera rápida y efectiva se ha convertido en un auténtico reto para el mundo de los negocios. Ya no se trata de la cantidad de datos que se reciben, sino de lo que se hace con ellos. Gracias a este sistema, las empresas reciben información que les puede resultar útil en su día a día y que se puede almacenar en grandes bases de datos.

En este campo nos encontramos con que el big data tiene siete características, conocidas como las 7 V del big data. Y decimos siete, sí, aunque hasta hace poco solo se tenían cinco en cuenta. Vamos a analizarlas: 

1. Volumen

El volumen hace referencia a la cantidad de datos que se generan en cada momento en nuestro entorno. Al tratarse de cantidades tan masivas, los datos se almacenan para poder procesarlos y sacarles beneficio. En este mundo cada vez más conectado, el volumen de datos no deja de crecer.

2. Velocidad

La velocidad de los datos en constante movimiento sigue aumentando. Pero también la velocidad a la que son almacenados y procesados. Gracias a la conexión a internet desde casi cualquier dispositivo, el flujo de datos se incrementa a niveles extremos.

3. Variedad

Inicialmente, los datos eran del mismo tipo. Ahora mismo, podría reinar fácilmente el caos, ya que proceden de numerosas fuentes diferentes y presentan infinidad de formatos distintos. Todo esto aumenta la complejidad a la hora de procesarlos.

4. Veracidad

Es imprescindible conocer la fiabilidad de los datos. Resulta básico que los datos de los que disponemos sean fiables para poder usarlos con total seguridad. Por eso es necesario contar con herramientas que puedan limpiarlos, y desechar los que no sirven. 

5. Valor

Uno de los pilares básicos del big data es conseguir que los datos de los que se dispone sean útiles y aporten valor a la empresa. Debemos obtener rentabilidad de ellos y, por lo tanto, tienen que ser accionables.

6. Visualización

Ya que tenemos estas ingentes cantidades de datos, es clave saber cómo presentarlos. Una vez que han sido procesados, se deben transmitir de forma sencilla y accesible para que puedan ser comprendidos. 

7. Viabilidad

Vale, tenemos ya todo bien procesado y somos capaces de entenderlo. Ahora solo queda que la empresa sea capaz de sacarle partido y usarlos en su propio beneficio.

Big data

Fuentes del big data

El big data se está convirtiendo en una disciplina que permite a empresas de todos los sectores aprovechar todos los datos que reciben de sus usuarios. Gracias a ellos, pueden predeterminar ciertos comportamientos, ya que, cada vez que hacemos uso de un servicio online, les estamos pasando datos sobre nosotros; cuando usamos las redes sociales, también; y al entrar en una web, más de lo mismo. 

Se puede empezar por distinguir dos tipos de fuentes del big data según su origen:

  • Internas: que proceden de la propia compañía.
  • Externas: o exógenas, como los datos de usuarios.

Pero realmente es complicado definir cuáles son las principales fuentes del big data, ya que las hay de muy diverso origen. Según el Código de buenas prácticas en protección de datos para proyectos de Big Data de la Asociación Española de Protección de Datos, podemos distinguir cinco tipos de fuentes principales atendiendo a los orígenes de los datos:

  • Generados por humanos:
    • Grabaciones de voz en un call center.
    • Email.
    • Registros médicos electrónicos.
  • Biometría:
    • Reconocimiento facial.
    • Información genética. 
  • Máquina a máquina:
    • Contadores inteligentes.
    • Lecturas RFID. 
    • Señales de geolocalización.
  • Grandes transacciones:
    • Peticiones de atención médica.
    • Metadatos de telecomunicaciones.
    • Registros de facturación.
  • Social media y webs:
    • Historial de navegación.
    • Publicaciones en redes sociales.
    • Contenido de las webs.

Tipos de datos según su estructura

Los datos se pueden estructurar de diferentes maneras. Podemos definir una estructura de datos como la forma en la que se organizan para después poder ser utilizados. Se trata, básicamente, de que se presenten de una manera coherente. Si atendemos a su forma de almacenamiento, nos encontramos con:

  • Estructuras de datos estáticas. Sus elementos no se pueden alterar una vez creados. 
  • Estructuras de datos dinámicas. Pueden ser modificadas.

Según el formato de datos que los componen:

  • Estructuras de datos homogéneas. Todos los datos son del mismo tipo.
  • Estructuras de datos heterogéneas. Las agrupaciones de datos son de distintos tipos.

En función de la relación entre cada elemento de la estructura de datos tenemos: 

  • Estructuras de datos lineales. Están formadas por pilas, colas o listas.
  • Estructuras de datos no lineales. Son las que incluyen árboles y grafos.
Big data

¿Cómo funciona el big data?

Con la idea de que cuantos más datos tengas, más información manejarás y más poderoso serás, se pone en marcha el funcionamiento del big data. El proceso consiste en analizar toda la información que llega hasta nosotros y transformarla en datos concretos que podemos usar para mejorar nuestra estrategia empresarial. Para poder funcionar a la perfección, deben cumplirse las 7 V del big data que acabamos de desgranar. En el lado opuesto de la balanza encontramos al small data, aquellos datos cuyo menor volumen hace que sean fácilmente accesibles y procesables.

Gracias a este proceso de transformación de los datos en información, podemos tomar decisiones que aporten valor a nuestra empresa. Es decir, una vez que tenemos esa info en nuestro poder (habitualmente, nos la presentarán en hojas de cálculo), debemos proceder a interpretar los datos y ver qué pueden aportarnos en base a la estrategia o a los objetivos que nos hemos propuesto. 

Ciclo de gestión de la información

Vale, ya tenemos claro qué es el big data y todo lo que nos puede aportar, pero, ¿cuál es el proceso de gestión de información que se sigue?:

1. Definición de objetivos.

Antes de nada, la empresa debe decidir qué datos quiere recopilar. Es imposible abordarlos todos y, además, sería una pérdida de tiempo. Debemos identificar los KPIs y las métricas que nos interesan.

2. Recolección de datos.

Una vez que sabemos los datos que queremos, debemos decidir qué técnica de recolección vamos a usar. Las empresas de gran tamaño tienen departamentos que se encargan de este proceso, pero también es habitual contratar este servicio de forma externa.

3. Ordenar y filtrar datos.

Vale, ya tenemos todo recopilado. Ahora es el momento de ordenarlo de manera práctica y filtrar aquellos datos que nos pueden resultar de interés y quitar los que sean innecesarios. El método más empleado para presentar los datos son las hojas de cálculo.

4. Análisis.

Tenemos los primeros resultados, es el momento de analizarlos. Se trata de que toda la info que hemos recolectado, ordenado y filtrado sea útil para la empresa. Hay que decir que el proceso analítico es habitual realizarlo varias veces y desde varias perspectivas. Hay que exprimir los datos.

¿Qué hace un big data analyst, un analista de big data?

Un big data analyst o analista de big data se encarga de analizar e interpretar todos los datos que pueden ser relevantes para una empresa. Este perfil profesional está cada vez más demandado por empresas de todo tipo de sectores, pero especialmente en el ámbito del marketing. Se hace necesario tener a alguien que sepa interpretar los datos y predecir patrones.

Entra aquí en juego la función de los datagers, las personas encargadas de integrar el análisis sistemático de datos en la gestión y dirección de una empresa con el objetivo de obtener información valiosa para la compañía. Con Edix, puedes convertirte en todo un Experto en Marketing Data Analytics y ser el mejor analista de datos en el campo del marketing.

Big data

Ejemplos de big data en diferentes sectores

Una de las grandes ventajas que nos ofrece el big data es que se puede aplicar en diferentes sectores. Debido a que cada vez estamos más intercomunicados y a que las cantidades de datos que se manejan cada día no paran de crecer, se están usando para todo tipo de sectores. Veamos algunos de ellos y las utilidades que el big data tiene en cada uno:

  • Big data en sanidad: analizando historial de pacientes, los ingresos o el tiempo de cada consulta se pueden conseguir mejoras en diagnósticos y también a nivel administrativo.
  • Big data en deportes: diseño de entrenamientos, análisis de los competidores, estadísticas de cada partido, cómo recuperarse más rápido de una lesión, etc. ¿O cómo crees que actúan los smartwatches?
  • Big data en ciencias: profesionales de todo el mundo le están sacando provecho para hacer sus investigaciones. Gracias al big data es mucho más sencillo manejar las intempestivas cantidades de datos que manejan habitualmente en ciertos ensayos.
  • Big data en educación: provechoso para los estudiantes pero también para los profesores. Con datos educativos reales se pueden descubrir problemas del sistema, mejorar la efectividad y el rendimiento y aprovechar para crecer. 
  • Big data en finanzas: uno de los sectores más beneficiados. Que si los últimos datos de los mercados internacionales, análisis de riesgos, detección de actividades ilegales…
  • Big data en marketing: el cliente debe ser el centro de las acciones en el marketing. Mediante el análisis de datos que proporciona el big data, se pueden anticipar sus acciones y conocer sus preferencias, así como saber el impacto que cierta campaña está teniendo entre los usuarios. 

Pros y contras

Como sucede con casi todo en la vida, el big data cuenta con sus partidarios y con sus detractores. Lo que está claro es que supone un gran potencial para las empresas que no se debería desaprovechar, ya que estamos hablando de un proceso que ayuda a incrementar nuestras ventas, número de clientes, visibilidad o el objetivo que nos hayamos marcado de inicio. Para poner todas las cartas de la mesa, veamos algunos de sus problemas y beneficios y cada quien que decida hacia qué lado se inclina la balanza. 

Problemas del big data

  • Ciberseguridad. Puede que sea el mayor riesgo. Un ataque cibernético podría suponer la pérdida de toda la información o que se hicieran públicos determinados datos de carácter privado.
  • Protección de datos. Todos sabemos que es necesario contar con ciertos procedimientos que nos autoricen para gestionar la información. Las normativas sobre protección de datos de los usuarios son cada vez más estrictas.
  • Elevado coste. Tanto si la compañía apuesta por contratar a un big data analyst como si externaliza el servicio, el precio es elevado, por lo que muchas empresas prefieren invertir en otros campos.
  • Proceso laborioso. Lo difícil no es obtener los datos, es analizarlos y sacar las conclusiones justas. Este desarrollo conlleva una gran inversión de esfuerzo y de tiempo que no todos están dispuestos a asumir.

Beneficios del big data

  • Conocimiento y fidelización del cliente. Se consigue tener datos muy concretos sobre los usuarios, ayudando a todo tipo de resoluciones empresariales y sabiendo qué camino debemos tomar para que se quede con nosotros.
  • Toma de decisiones. Una vez que los datos están sobre la mesa, no se equivocan. Es más fácil tomar decisiones teniendo como base información fiable y certera y que nos ayudará a determinar nuestro futuro. 
  • Inmediatez. Gracias al big data podemos conocer todo tipo de información en tiempo real y ver hacia dónde se mueven las tendencias de la actualidad. No hay que esperar para comprobar cómo funciona una determinada acción, lo sabremos enseguida.
  • Mejora de nuestra estrategia. Sabemos lo que triunfa y lo que no, lo hemos analizado y ahora podemos aplicar la mejor estrategia de futuro para nosotros. ¡Gracias, big data!

El artículo Big data fue escrito el 14 de junio de 2021 y guardado bajo la categoría Glosario. Puedes encontrar el post en el que hablamos sobre Si sigues leyendo, te contaremos qué es el big data, por qué es importante y su relación con el marketing online ¡y muchas cosas más! bajo las siguientes etiquetas Analítica.