En un mundo que generará 180 zettabytes en 2025, según las previsiones de Statista, la capacidad de ordenar, entender y aprovechar esta vasta cantidad de información será crucial y con ello, el big data. Y es que el tamaño de un zettabyte equivale a mil trillones de bytes.
El auge del IoT (Internet de las Cosas), el desarrollo de la 5G y las redes sociales son los principales impulsores de este crecimiento exponencial de datos. Ante la gran cantidad de datos que generamos, más allá de los kilobytes, megabytes o terabytes, la Conferencia General de Pesas y Medidas ha definido nuevos prefijos para expresar cantidades aún más masivas. Ronna y quetta servirán para definir números en los que el primer dígito esté seguido por 27 ceros y 30 ceros, respectivamente.
Pero la importancia del big data, no solo depende de la cantidad de datos que tengamos, sino también de cómo se utilicen, ya que pueden convertirse en una potente herramienta de inteligencia empresarial. ¿Sabías que empresas como P&G y Netflix utilizan el big data para analizar grupos de público objetivo, redes sociales y mercados antes de planificar y lanzar nuevos productos o servicios?
DETECTA CONTENIDO GENERADO POR INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Y es que el big data puede ayudar a racionalizar la gestión de recursos, mejorar la eficiencia operativa, impulsar nuevas oportunidades de crecimiento y permitir una toma de decisiones inteligente. En este artículo veremos por qué es importante el big data, qué ventajas y aplicaciones tiene y formas de implementarlo en tu empresa. Empezamos.
¿Qué es el Big Data y para qué sirve?
El término big data se refiere a conjuntos de datos tan grandes y complejos que los programas de procesamiento de datos tradicionales no pueden gestionarlos de manera efectiva. Estos macrodatos proceden de innumerables fuentes y en múltiples formatos, como sistemas de procesamiento de transacciones, bases de datos de clientes, documentos, correos electrónicos, historiales médicos, registros de clics, aplicaciones móviles y redes sociales.
No solo el tamaño define el big data, también deben cumplirse las 3 V: volumen, velocidad y variedad.
-
Volumen: la cantidad de datos generados es monumental.
-
Velocidad: los datos fluyen a una velocidad sin precedentes.
-
Variedad: los datos provienen de diversas fuentes, en diferentes formatos y pueden ser datos estructurados o datos no estructurados.
Aquellas empresas que sepan aprovechar eficazmente su big data para obtener información valiosa, tendrán claramente una ventaja competitiva y podrán mantenerse a la vanguardia de la industria.
Estos macrodatos pueden analizarse para obtener información que mejore el business intelligence y la toma de decisiones de las empresas B2C y B2B para realizar movimientos empresariales estratégicos.
Beneficios, aplicaciones y ejemplos del big data
Las aplicaciones del big data son tan diversas como las industrias que lo utilizan. Sus beneficios son evidentes, entre los cuales destacamos:
-
Personalización y mejora del cliente: los e-commerce aprovechan el big data para personalizar la experiencia del cliente según su comportamiento de compra previo.
-
Eficiencia operativa: en la industria manufacturera, el big data se utiliza para la optimización de procesos productivos y mejora de la eficiencia.
-
Toma de decisiones basada en datos: gracias al big data, las empresas pueden fundamentar sus estrategias en análisis predictivos y prescriptivos, lo que les permite tomar decisiones más informadas.
-
Inteligencia empresarial: las herramientas de inteligencia de negocio utilizan el big data para proporcionar información valiosa que ayuda a comprender mejor el mercado y obtener ventajas competitivas.
-
Innovación en productos y servicios: el análisis de grandes volúmenes de datos puede revelar necesidades del cliente que aún no han sido satisfechas, lo que impulsa la innovación en productos y servicios.
Te mostramos 5 ejemplos prácticos de cómo grandes empresa aplican el big data que te ayudarán a entender mejor cómo utilizarlo en tu empresa:
Netflix
Esta plataforma de streaming recopila datos sobre las preferencias de visualización de cada usuario, incluyendo series y películas, la duración de reproducción, los dispositivos utilizados, e incluso los hábitos de pausa y retroceso. Utiliza esta información para personalizar las recomendaciones y mantener a los usuarios fidelizados.
Walmart
Esta multinacional emplea el big data para administrar su cadena de suministro. Analiza ventas en tiempo real, patrones climáticos e inventarios para pronosticar la demanda en múltiples ubicaciones, optimizando así la distribución y el stock de manera eficiente.
Amazon
El gigante del ecommerce usa los algoritmos de recomendación basados en el big data para sugerir productos a los usuarios según sus compras previas y navegación en línea. Esta estrategia ha tenido un impacto notable en sus ventas y fidelización de clientes.
Tesla
La empresa de coches eléctricos potencia la autonomía de sus vehículos eléctricos a través del big data. Recolecta información de los sensores de sus vehículos alrededor del mundo con el fin de mejorar el desempeño y la eficacia de sus baterías y sistemas de conducción autónoma.
American Express
Esta institución financiera utiliza el big data para detectar transacciones fraudulentas en tiempo real. Examina los patrones de gastos y el comportamiento de los clientes para identificar actividades sospechosas y proteger a sus clientes.
Cómo aplicar el big data en tu empresa
Ahora que conoces los beneficios del big data para las empresas, es el momento de considerar cómo implementar el uso de los macrodatos.
Para aplicar con éxito el big data en tu empresa debes seleccionar la herramienta adecuada. En el mercado existen numerosas soluciones de big data, pero es crucial elegir aquella que se adapte al tamaño y tipo de datos que maneja tu empresa.
Algunas de las soluciones más conocidas a nivel internacional son:
-
Tableau: esta herramienta se especializa en la visualización de datos y la inteligencia empresarial. Permite a los usuarios crear y compartir datos en forma de dashboards interactivos y comprensibles.
-
MongoDB: ideal para manejar datos no estructurados, es una base de datos orientada a documentos que ofrece alto rendimiento, disponibilidad y escalabilidad automática. Es ampliamente utilizada para aplicaciones de big data por su flexibilidad y facilidad de uso.
-
Apache Hadoop: es un framework de software que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos a través de clusters de computadoras, haciendo posible el manejo eficiente de cantidades colosales de información.
Por otra parte, junto a la elección de una solución de big data adecuada al tamaño y necesidades de tu empresa, es fundamental educar a tus equipos para que adquieran las habilidades necesarias en la gestión y análisis de datos.
Además, promover una cultura organizacional orientada a los datos permitirá que se aprecie la importancia de estos como un recurso estratégico.
Más allá del big data: analítica avanzada de datos, ciencia de datos y minería de datos
Ahora que ya sabemos que el big data permite almacenar y procesar datos, la analítica avanzada de datos nos brinda la capacidad de extraer valiosos conocimientos a partir de ellos. Entre las técnicas empleadas en la analítica avanzada de datos se encuentran el machine learning o aprendizaje automático, el pattern matching o búsqueda de patrones, el data mining o la inteligencia artificial, entre otros.
Subscribe to our newsletter!
Find out about our offers and news before anyone else
El data mining o la minería de datos se refiere a la tecnología que permite explorar grandes volúmenes de datos de forma automática o semiautomática para detectar y extraer patrones de comportamiento o tendencias.
Por otro lado, la ciencia de datos o data science es un estudio detallado del flujo de información a partir de grandes cantidades de datos presentes en el repositorio de una organización. Se desarrolla dentro del ámbito del big data para obtener información útil a través del análisis predictivo, donde los resultados se utilizan para tomar decisiones inteligentes.
Otro concepto importante dentro de la ciencia de datos es el aprendizaje automático o machine learning, que se basa en algoritmos y modelos estadísticos que permiten a los sistemas aprender y mejorar su rendimiento a través de la experiencia con los datos. Esto es especialmente útil en campos como la detección de fraudes, el reconocimiento del habla o la recomendación de productos.
En resumen, aunque el big data nos permite almacenar y procesar grandes cantidades de datos, es la analítica avanzada de datos y la ciencia de datos las que nos permiten obtener información valiosa a partir de ellos. Gracias a estas disciplinas, podemos tomar decisiones más inteligentes y mejorar nuestros procesos en diferentes ámbitos. La importancia del big data en el mundo actual es innegable y seguirá evolucionando y creciendo en el futuro.
