Cada año la cantidad de datos que se generan sigue creciendo de manera exponencial. Se espera que en el año 2020 se alcancen los 35 zettabytes de información (ZB). Solo Twitter genera más de 9 terabytes (TB) de datos cada día, por su parte Facebook  genera 10 TB. Este universo de datos será generado en un 70% de los consumidores, en tanto que las empresas solo generaran un 20% de estos datos.

Muchos de estos datos se necesitan analizar en tiempo real, brindando información muy valiosa de los perfiles de los consumidores como sexo, edad, gustos, hábitos, preferencias, aficiones, profesión, y muchos datos demográficos más. Estos datos sirven para proporcionar mejores resultados en las búsquedas personalizando la comunicación de las marcas.

El reto para las empresas

Sin embargo, el tamaño de estos datos, supera las capacidades de las herramientas típicas de software de las bases de datos  para capturar, almacenar, gestionar y analizar esta información.

Los datos de Big Data son diferentes de las fuentes de datos tradicionales que almacenan datos estructurados en las bases de datos relacionales. Esto debido a que todo dato generado por Big Data no está estructurado. Ejemplos típicos de datos no estructurados son; audio, video, fotografías, formatos de texto libre como correos electrónicos, mensajes instantáneos SMS, artículos, libros, mensajes de aplicaciones como WhatsApp, Viber, entre otros.

La nube (cloud) tendrá mayor peso dentro del universo digital, esto debido a que un gran porcentaje del total de datos almacenados se gestionarán desde la nube.

¿De dónde provienen los datos de Big Data?

Las fuentes de datos de origen de los datos en Big Data pueden ser clasificados en diferentes categorías.

Tipos de datos en Big Data

Web y medios sociales Maquina a máquinas Datos de transacciones grandes Biometría Generado por los humanos
– Datos de flujos de clics

– Feeds de Twitter

– Entradas de Facebook

– Contenido Web

– Lectura medidores inteligentes

– Lecturas RFID

– Lecturas de sensores plataformas petroleras

– Señales GPS

– Demandas de salud

– Llamadas de telecomunicaciones

– Registros de detalles

– Registros de facturación

– Reconocimiento Facial

– Genética

– Registros de voz de centros de llamadas

– Correo Electrónico

– Registros médicos electrónicos

Valor para las empresas.

Tecnologías como Hadoop, el cual es un sistema de código abierto que se utiliza para almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos, han facilitado la toma de decisiones en tiempo real, esto permite la comparación de datos históricos y posibilita la toma de decisiones para acciones de marketing.

Algunas de las ventajas que brinda Big Data para las empresas son; mayor conocimiento de los consumidores evitando así la perdida de clientes, mayor personalización en la comunicación, mejorar las medidas anti fraude dentro del comercio electrónico, por mencionar solo algunas ventajas.

Uno de los retos será encontrar métricas y la analítica adecuada para medir este gran volumen de datos. Los analistas de datos deberán jugar un rol muy importante en el desarrollo de las estrategias de Big Data en las empresas, convirtiéndose en una profesión muy demandada.

Conclusión.

Las empresas deben aprovechar la valiosa información que brinda Big Data, diseñar estrategias basadas en la evidencia en lugar de la intuición, detectar nuevos patrones de consumo o identificar nuevas oportunidades de negocio facilitando la toma de decisiones.

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