Big Data Analytics examina grandes cantidades de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y todos los conocimientos posibles que pueden ayudar a las organizaciones a tomar decisiones de negocios más asertivas. En este artículo, vamos a entender más a fondo lo que es el proceso, como es utilizado y para que sirve.
El concepto “Big Data” no es nuevo, pero ahora gana la debida importancia con los avances de la tecnología. La mayoría de las empresas entienden que si se capturan todos los datos que se transmiten a sus negocios (potencialmente en tiempo real), pueden aplicar análisis y obtener un valor significativo a partir de ellas.
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Esto gana aún más fuerza con las técnicas sofisticadas proporcionadas por la inteligencia artificial. En la década de 1950, muchos años antes de que alguien pronunciara el término “big data”, análisis básicos como números en planillas, eran examinados manualmente para descubrir conocimientos y tendencias.
Los mejores beneficios del análisis de big data son la velocidad y la eficiencia. Hoy, las empresas pueden recopilar datos en tiempo real y utilizar Big Data Analytics para tomar decisiones inmediatas y mejor informadas.
La capacidad de trabajar más rápido y permanecer ágil trae a las organizaciones una ventaja competitiva que no existía antes.
El mercado de Big Data Analytics está creciendo. Segundo los analistas de IDC , se estima que las empresas gastaron 215 mil millones de dólares en 2021 en soluciones de big data y análisis de negocios, lo que representaba un aumento del 10% en relación con 2020.
La demanda por profesionales de análisis de datos también está explodindo. Investigadores de la Oficina de labor Statistics de Estados Unidos proyectan un fuerte crecimiento (31%) en el campo de la ciencia de datos para 2030. Casi todas las empresas (90%) deben valorar la información como un “activo empresarial crítico y el análisis como una competencia esencial” este año, destacó Forbes.
Índice
Toggle- Principales ventajas de Big Data Analytics
- Cómo funciona Big Data Analytics
- Ejemplos de uso de Big Data Analytics
- Conclusión
El Big Data Analytics tiene un foco importante para las empresas, que es identificar nuevas oportunidades. Lo que lleva a la búsqueda de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, beneficios más altos y clientes más felices. Las empresas que usan big data con análisis avanzados ganan valor de varias maneras, como:
Reducción de costo
Las tecnologías de big data, como análisis basados en la nube, pueden reducir significativamente los costos cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos. Además, ayuda a las organizaciones a encontrar formas más eficientes de hacer negocios.
Tomada de decisión inteligente
La velocidad de Analytics combinada con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, como la transmisión de datos ayuda a las empresas a analizar la información inmediatamente y tomar decisiones rápidas y informadas.
Desarrollar nuevos productos y servicios
Ser capaz de evaluar las necesidades del cliente y la satisfacción del cliente por medio de análisis capacita a las empresas a suministrar a los clientes lo que ellos quieren, cuando ellos quieren. Como Big Data Analytics, más empresas tienen la oportunidad de desarrollar productos innovadores para satisfacer las necesidades cambiantes de los consumidores.
Cómo funciona Big Data AnalyticsEl proceso de análisis no implica una tecnología única que atienda a todas las demandas y necesidades de datos. Naturalmente, hay análisis avanzados que pueden aplicarse la big data, pero en realidad, varios tipos de tecnología trabajan juntas para ayudar a obtener el máximo valor de la información.
Aquí están las principales:
Computación en nube
Modelo de entrega basado en firma, que proporciona la escalabilidad, entrega rápida y eficiencia de TI necesarias para análisis eficaces de big data. Como elimina barreras físicas y financieras para alinear las necesidades de TI con los objetivos de negocios en evolución, es atractivo para organizaciones de todos los tamaños.
Gestión de datos
Los datos necesitan ser de alta calidad y bien organizados antes de que puedan ser analizados de forma confiable. Con los datos entrando y saliendo constantemente de una empresa, es importante establecer procesos recurrentes para crear y mantener patrones de calidad de datos. Dado que los datos son confiables, es posible establecer un programa de gestión de datos central que coloque toda la empresa en la misma página.
Minería de datos
La tecnología minera de datos ayuda a examinar grandes cantidades de datos para descubrir patrones en los datos, y esta información se puede utilizar para análisis adicionales que ayudan a resolver cuestiones comerciales complejas. Utilizando software de minería de datos, puede filtrar todo el ruido caótico y repetitivo en los datos, identificar lo que es relevante, usar esa información para evaluar resultados probables y acelerar el ritmo de toma de decisiones muy bien informadas.
Almacenamiento de datos (incluyendo fecha lake y fecha warehouse)
Es vital para una empresa poder almacenar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados – para que los analistas y científicos de datos puedan acceder a ellos y usarlos como sea necesario.
- Un día lake ingere rápidamente grandes cantidades de datos brutos en su formato nativo. Es ideal para almacenar big data no estructurado, como contenido de redes sociales, imágenes, voz y datos de streaming.
- Un día en grupo almacena grandes cantidades de datos estructurados en un banco de datos central.
Los dos métodos de almacenamiento son complementarios y muchas organizaciones usan ambos.
Hadoop
Es una estructura de software de código abierto que facilita el almacenamiento de grandes cantidades de datos y permite la aplicación de aplicaciones paralelas en clústeres de hardware comunes. Se convirtió en tecnología clave para hacer negocios debido al aumento constante de volúmenes y variedades de datos, y su modelo de computación distribuida procesa big data rápidamente. Un beneficio adicional es que la estructura de código abierto de Hadoop es gratuita y utiliza hardware común para almacenar y procesar grandes cantidades de datos.
Análisis en la memoria
Al analizar los datos de la memoria del sistema en lugar de la unidad de disco duro, es posible obtener conocimientos inmediatos de sus datos y actuar rápidamente. Esta tecnología es capaz de eliminar latencias de preparación de datos y procesamiento analítico para probar nuevos escenarios y crear modelos. Y no es solo una manera fácil de seguir ágiles y tomar mejores decisiones de negocios, sino que también permite que ejecuten escenarios de análisis interactivos e interactivos.
Aprendizado de máquina
Considerado un subconjunto específico de IA que entrena una máquina a aprender, posibilita la producción rápida y automática de modelos que pueden analizar datos mayores y más complejos y proporcionar resultados más rápidos y precisos, incluso en una escala muy grande. Y al construir modelos precisos, un negocio tiene más posibilidades de identificar oportunidades rentables o evitar riesgos desconocidos.
Análisis predictivo
Tecnología que utiliza datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje de máquina para identificar la probabilidad de resultados futuros con base en datos históricos. Se trata de proporcionar la mejor evaluación de lo que sucederá en el futuro, para que las empresas puedan sentirse más confiados de que están tomando la mejor decisión de negocios posible. Algunas de las aplicaciones más comunes del análisis predictivo incluyen detección de fraude, riesgo, operaciones y marketing.
Minería de texto
Con esta tecnología puedes analizar datos de texto web, campos de comentarios, libros y otras fuentes basadas en texto para descubrir información que no había notado antes. La minería de texto utiliza aprendizaje de máquina o tecnología de procesamiento de lenguaje natural para recoger documentos: correos electrónicos, blogs, feeds de redes, investigaciones, inteligencia competitiva y mucho más para ayudarle a analizar grandes cantidades de información y descubrir nuevos temas y relaciones de términos.
Ejemplos de uso de Big Data AnalyticsEcha un vistazo a algunas prácticas realizadas por empresas y negocios de expresión en el mercado, donde el análisis estructurado de los datos puede ser utilizado para lograr resultados:
- Captar y retener clientes. Los datos de los consumidores pueden ayudar a los esfuerzos de marketing de las empresas, que pueden actuar en las tendencias que aumenten la satisfacción del cliente. Por ejemplo, los mecanismos de personalización existentes en Amazon, Netflix y Spotify que pueden proporcionar experiencias mejoradas al cliente para crear fidelidad y interés.
- Ofrecer anuncios dirigidos. Datos de personalización de fuentes relacionadas con compras anteriores, patrones de interacción e históricos de visualización de páginas de productos pueden ayudar a generar campañas de marketing dirigidas atractivas para usuarios a nivel individual y a mayor escala.
- Desarrollar productos. Big Data Analytics puede proporcionar información para informar sobre la viabilidad del producto, decisiones de desarrollo, medición de progreso y dirigir mejoras en la dirección de lo que se adecua a los clientes de una empresa.
- Otimizar precios. Los minoristas pueden optar por modelos de precios que usan y modelan datos de una variedad de fuentes de datos para maximizar los ingresos.
- Abastecer cadena de suministros y análisis de canales. Los modelos analíticos predictivos pueden ayudar en el reabastecimiento preventivo, las redes de proveedores, la administración de stock, las optimizaciones de rutas y la notificación de posibles retrasos en las entregas.
- Administrar riesgos. Con Big Data Analytics es posible identificar nuevos riesgos de patrones de datos para estrategias eficaces de gestión de riesgos.
Las empresas y profesionales que sepan extraer información oportuna con éxito, aprovechando todo el potencial y tecnología proporcionado por los datos, pueden innovar más rápidamente, crear estrategias mejores y gestionar los cambios con más eficiencia.
Pero es esencial enfocar más sobre todo en planificación estratégica y uso de plataformas o herramientas de Big Data Analytics que atiendan las expectativas de las empresas de todos los tamaños.
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