¿Qué Necesitas?
👉 ¿Qué es el big data?
Como de costumbre comenzamos con una definición:
Se conoce como big data a la serie de infraestructuras, servicios y demás herramientas que permiten una gestión de grandes cantidades de datos para su utilización para diferentes fines.
No solo se trata de procesar datos, darles forma y almacenarlos, sino también de utilizarlos para diferentes procesos, como, por ejemplo, para entender el comportamientos de los clientes potenciales de un determinado negocio.
👉 Aplicaciones del big data
Son muchas la aplicaciones que se le dan al big data. Aquí te daremos unos apuntes sobre 3 de ellas: centros de salud, banca y educación.
- Una aplicación de big data se da en los centros de salud. Hay muchos datos de cada paciente, los cuales son relevantes para atenderles y poder analizar los tratamientos, cómo responden a ellos, las enfermedades más frecuentes y cómo se podrían prevenir y aliviar.
- Otra de las aplicaciones del big data son las sucursales bancarias inteligentes. Con todos los datos se estudian las necesidades de los clientes para anticiparse a ellas y ofrecerlas cuando se acerquen.
- La educación es un ámbito donde también se puede hacer uso del big data. Analizando todos los datos se puede realizar un seguimiento de cada alumno, implantando un sistema de evaluación más satisfactorio.
¿Te queda todavía alguna duda sobre el significado de big data? Con la explicación dada hasta ahora está bastante claro, por ello vamos a profundizar más adentrándonos en las herramientas.
👉 Ventajas del uso del Big Data en tu empresa
Big data analiza para permitirte conocer el comportamiento de tu público objetivo, sus gustos, intereses y necesidades. Así, podrás mejorar o adaptar tus productos o servicios a lo que has analizado para poder incrementar tu volumen de ventas y seguir captando clientes. Además de poder analizar las necesidades del target y crear soluciones de calidad, te permite estudiar la experiencia de los propios clientes, y establecer propuestas de fidelización para conseguir su retorno. Es una forma estupenda de planificar todo el proceso de venta, porque te permite analizar muchos datos diferentes de manera muy precisa. Recuerda que todas las estrategias y acciones que pongas en marcha para mejorar la promoción de tus servicios o crear estrategias de marketing efectivas deben estar muy estudiadas y responder a las necesidades concretas de tu negocio.
👉 Las 7 herramientas de big data más populares
Te dejamos un avance de 7 herramientas de big data muy populares, de entre las muchas que hay.
- Apache Hadoop: es la herramienta más usada y la que ha servido de modelo para crear el resto.
- Elasticsearch: permite ver la evolución de los datos en tiempo real y proporciona gráficos para comprender mejor la información obtenida.
- MongoDB: se trata de una base de datos NoSQL que trabaja con grupos de datos que varían frecuentemente, o que son semiestructurados o inestructurados.
- Apache Spark: esta herramienta se caracteriza por su alta velocidad. Permite crear aplicaciones en Java, R, Scala y Python.
- Python: no hay que tener apenas conocimientos de informática para usar esta herramienta. Por contra es más lenta que otras.
- Lenguaje R: Es un lenguaje de programación enfocado al análisis estadístico y también aplicado para analizar big data.
Si quieres tener un conocimiento más profundo de herramientas de big data te dejamos este vídeo.
👉 ¿Qué es el big data marketing?
Se conoce como big data marketing a toda la tecnología y el proceso relativo al procesamiento de volúmenes grandes de información para analizar aspectos en una empresa como el comportamiento de sus clientes y así poder diseñar estrategias que los atraigan y aumentar las ventas. El objetivo del big data marketing es analizar muchos datos en tiempo real para crear perfiles de consumidores muy precisos y así tomar las decisiones estratégicas oportunas. En pocas palabras podemos decir que todo lo que se hace con los volúmenes grandes de datos es big data marketing. Lo cual nos lleva al análisis del big data o big data analytics.
👉 Big data vs data mining: ¿cuáles son las diferencias?
Para empezar, el big data es un concepto en sí mientras que el data mining es una técnica de análisis de datos.
- El big data está enfocado en las relaciones entre los datos, mientras que el data mining se enfoca en los detalles de los datos.
- Los procesos de big data siempre llevan consigo el trabajo con grandes volúmenes de datos, lo cual no siempre es así con el data mining.
- El data mining es principalmente un análisis estadístico, centrado en descubrir y predecir ciertos factores de las empresas a pequeña escala. El big data es un análisis de datos más complejo y centrado en los factores que afectan a gran escala.
La razón por la que se confunde big data y data mining se debe a que en ambos casos se trabaja con muchos datos.
👉 Ejemplos de big data
Podemos encontrar muchos ejemplos de big data, pero para no alargarmnos mucho nos centraremos en los usos del big data en el sector inmobiliario y en Recursos Humanos.
✅1. Big data inmobiliario
El objetivo del análisis de datos en el sector inmobiliario es saber quién compra qué, dónde, cómo y por qué. De esta manera se pueden adelantar decisiones. Lo que se puede hacer con el análisis de los datos es adelantarse a la competencia identificando oportunidades potenciales de negocio. Por ejemplo, estos análisis pueden dar lugar a identificar viviendas que los propietarios quieren vender adelantándose en esto a la competencia. Una web que nos sirve para el análisis de datos es TerceroB. Recopila información de muchas bases de datos de inmobiliarias y también datos del catastro y el Ministerio de Hacienda. Con esta plataforma se puede acceder también a datos sobre los servicios en la zona y análisis del entorno.
✅2. Big data en Recursos Humanos
¿Cómo ha cambiado la gestión de Recursos Humanos desde que se utilizan herramientas de big data?
- Personaliza la formación del empleado y su integración en la empresa.
- Mejora la búsqueda de talento y selección de personal, incluso prediciendo necesidades futuras.
- Retiene el talento.
- Mejora las retribuciones y compensaciones gracias a un análisis detallado del papel de cada trabajador.
- Se conoce la implicación, motivación y satisfacción de los empleados.
- Favorece la movilidad interna y da más poder de decisión y flexibilidad del empleado. Como consecuencia de esto el empleado sale más motivado.
👉 Diferencias entre big data y business intelligence
Business intelligence incluye aplicaciones, herramientas, infraestructura y aplicaciones que permiten analizar la información para optimizar las decisiones y el rendimiento. Vista esta definición es normal que se confunda con big data, pero aquí vamos a ver que son cosas distintas. Distintas pero complementarias. Big data permite el tratamiento de un gran volumen de datos gracias a las herramientas del business intelligence, además de otras herramientas. Asimismo, big data permite incorporar más datos que los habituales que se encuentran en las bases de datos de las empresas. Se pueden incluir tendencias de mercado, información de redes sociales, de máquinas, de smartphones, texto no estructurado, etc. En definitiva, big data trabaja con volúmenes de datos que no pueden ser procesados con los sistemas normales que manejan la mayoría de los negocios. Así, nos referimos a unidades como Terabytes o Pentabytes, que son muy superiores a las manejadas por empresas con necesidades más reducidas de análisis.
👉 Peligros del big data
Los expertos señalan que la principal desventaja del uso de este tipo de sistemas de gestión es la intromisión en la privacidad de los internautas. Sin embargo, existen mecanismos que advierten a los usuarios que su actividad está siendo registrada, por lo que en cierto modo se está pidiendo permiso para que esos datos se utilicen con fines concretos. También se habla de los peligros del robo de datos los cuales se pueden utilizar para la creación de campañas de dudosa legalidad. Está claro que Internet ha suscitado un montón de dudas en cuanto a la protección de la información privada de sus usuarios por eso las leyes cada vez son más claras en este aspecto y los usuarios deben dar su consentimiento antes de acceder a una web.
👉 ¿Has utilizado este método de análisis en tu compañía?
Aunque parece que está a la orden del día, las soluciones de big data no son sencillas, por eso no las usan todas las empresas. Si tú has utilizado herramientas de big data, cuéntanos en los comentarios qué resultados has obtenido y para qué te ha servido el proceso.