El BIG DATA y el impacto que nos genera

Os voy a enseñar con este post que es el BIG DATA: «El impacto que genera en nosotros mismos» 

En términos generales, cuando hablamos de big data nos referimos a un conjunto de datos o datos combinados, pero la cantidad de datos no es lo más importante si no lo que las organizaciones hacen con los datos. Se puede analizar para obtener ideas para obtener mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos.

¿Por qué es tan importante?

El Big Data proporciona un punto de referencia (proporciona respuestas, a través de un análisis, a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían, por ello, aprovecha sus datos y los utiliza para identificar nuevas oportunidades). Al hacerlo, las empresas son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible. 

Las empresas con más éxito con Big Data consiguen valor de las siguientes formas:

    • Reducción de coste: Aporta importantes ventajas en términos de costes cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos.
    • Más rápido, mejor toma de decisiones: Las empresas pueden analizar la información inmediatamente y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.
    • Nuevos productos y servicios: Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y su satisfacción, más empresas están creando nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.
    • Cuidado de la salud: El Big Data aparece en grandes cantidades en la industria sanitaria. Al analizar grandes cantidades de información se pueden proporcionar diagnósticos u opciones de tratamiento casi de inmediato.
    • Administración: Para la administración es un gran reto mantener la calidad y la productividad con unos presupuestos ajustados. 
    • Retail: Los compradores más inteligentes esperan que los minoristas comprendan exactamente lo que necesitan, cuando lo necesitan. El Big Data ayuda a los minoristas a satisfacer esas demandas. 
    • Otros ejemplos del uso efectivo de Big Data:
      • registros de logs de TI
      • información histórica de un Call Center
      • contenido de medios sociales
      • Detección y prevención de fraudes
      • transacciones de mercados financieros

Desafíos de la calidad de datos en Big Data

Se trata de las conocidas como 5 Vs: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor, que definen la problemática del Big Data.

1. Muchas fuentes y tipos de datos

Las fuentes de datos de big data son muy amplias:

    • Internet y móviles.
    • Internet de las Cosas.
    • Datos sectoriales recopilados por empresas especializadas.
    • Datos experimentales.
  1.  

Solo el 20% de información es estructurada y eso puede provocar muchos errores

2. Tremendo volumen de datos

Es difícil recolectar, limpiar, integrar y obtener datos de alta calidad de forma rápida. Se necesita mucho tiempo para transformar los tipos no estructurados en tipos estructurados y procesar esos datos.

3. Mucha volatilidad

Los datos cambian rápidamente y eso hace que tengan una validez muy corta. El procesamiento y análisis basado en estos datos puede producir conclusiones erróneas, que pueden llevar a cometer errores en la toma de decisiones.

4. No existen estándares de calidad de datos unificados

La calidad de datos de big data es clave, para impedir que incurramos en graves errores estratégicos y operacionales basándonos en datos erróneos con consecuencias que pueden llegar a ser muy graves.

El BIG DATA: Los datos de los usuarios para ayudar a empresas

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