Los big data se generan principalmente a través de tres fuentes:
Empresa
Las empresas generan cantidades masivas de datos diariamente. Los datos financieros (facturas, transacciones, datos de facturación) y los documentos internos y externos (informes, cartas comerciales, planes de producción, etc.) son ejemplos de esto. La generación de big data es importante para las empresas que realizan la transición de flujos de trabajo analógicos a digitales.
Comunicación
La comunicación son los datos que generas como persona. Las redes sociales, los blogs y el microblogging son fuentes de datos de comunicación esenciales. Una foto nueva, un mensaje de texto o una consulta de búsqueda contribuyen al creciente volumen de big data.
IoT
Los sensores generan IoT datos. Los dispositivos inteligentes utilizan sensores para recopilar datos y subirlos a Internet. Los ejemplos incluyen registros de CCTV, aspiradoras automáticas, datos de estaciones meteorológicas y otros datos generados por sensores.
En definitiva, big data se refiere a recopilaciones masivas de datos obtenidos de diversas fuentes. Puede utilizarse para descubrir patrones, conexiones o tendencias y analizarlos y anticiparlos. Los macrodatos también se pueden utilizar para mejorar las medidas de seguridad. Tanto las empresas como los particulares utilizan un VPN gratis y proxys para proteger sus datos. Ambos dependen del big data porque ayuda a fortalecer la tecnología.
Profundicemos en los detalles de cómo las empresas pueden aplicar big data.
¿Cómo aplican las empresas el big data?
Las aplicaciones de big data tienen muchas posibilidades. Además, ya estamos viendo varios negocios emplear la tecnología para múltiples objetivos. Los conocimientos recopilados se utilizan con frecuencia para hacer que los productos y servicios sean más eficientes, relevantes y adaptables para las personas que los utilizan. Entre las aplicaciones del big data se encuentran:
Detectar fallos de seguridad
Violaciones de datos y el fraude son cada vez más comunes a medida que los sistemas digitales se vuelven más complicados. Los macrodatos se pueden utilizar para descubrir posibles problemas de seguridad y analizar tendencias. Por ejemplo, el análisis predictivo detecta operaciones ilegales y fraudulentas en el sector bancario. Comprender las tendencias "normales" permite a los bancos identificar rápidamente comportamientos inusuales.
Aprender más sobre los clientes
Esta es una de las aplicaciones de big data más comunes. Las empresas extraen enormes cantidades de datos para conocer cómo se comportan sus clientes y sus gustos. Esto les permite predecir los productos que los clientes desean ver y dirigirse a los clientes con un marketing más relevante y personalizado.
Spotify es un buen ejemplo. La empresa emplea tanto algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para alentar a los clientes a continuar conectándose con el servicio. Spotify busca música relacionada para crear un "perfil de gustos" mientras escuchas y guardas pistas. Con esta información, Spotify puede recomendar a los clientes nuevas canciones basadas en lo que ya les gusta.
Creación de productos
También se puede utilizar una amplia recopilación y análisis de datos sobre los deseos de los clientes para pronosticar tendencias futuras. Las empresas pueden utilizar el análisis de big data para convertir los conocimientos obtenidos en nuevos bienes y servicios. Les permite anticipar lo que sus clientes requieren. La corporación puede proporcionar pruebas basadas en datos para la creación de productos considerando la demanda, los intereses y la popularidad de los clientes. En lugar de esperar a que los clientes le digan lo que quieren, puede satisfacer sus necesidades como nunca antes. Además, ser más innovador que los competidores es una ganancia.
Desarrollar estrategias de marketing.
Históricamente, un error de marketing puede resultar bastante costoso para una empresa. Un marketing que no logra resonar con el grupo demográfico objetivo puede ser desastroso. Sin embargo, el marketing se vuelve más seguro y complejo a medida que datos más específicos están disponibles.
No sólo puede recopilar información sobre cómo responden las personas a su publicidad en general, sino que también puede crear campañas más personalizadas. Debido a este mayor enfoque, la actividad de marketing puede tener una estrategia más precisa, ser más efectiva y costar menos.
¿Es el big data un negocio arriesgado?
De todo lo que hemos aprendido hasta ahora sobre el tema, es evidente que los macrodatos son enormemente prometedores. Empresas de todos los sectores pueden beneficiarse de los datos disponibles. Sin embargo, podría ser más fácil. Hay varios problemas relacionados con este método de análisis:
La exactitud
Probablemente podrá comenzar a combinar flujos de datos de una amplia gama de fuentes y formatos. La dificultad entonces es determinar qué información es valiosa y confiable y cómo interpretar esa información de manera significativa. Una vez más, si bien esta “limpieza” de datos es parte del sector de big data, no está exenta de dificultades.
El precio
Abrazar el mundo del big data conlleva varios inconvenientes. Hay varios aspectos a considerar aquí: el hardware y el software. Debe considerar el almacenamiento de datos junto con los sistemas para administrar cantidades masivas de datos. Además, la ciencia de datos se está expandiendo rápidamente y quienes la entienden tienen una gran demanda. Los salarios de los empleados contratados o autónomos pueden resultar demasiado caros. Por último, crear una solución de big data adaptada a las necesidades de su empresa puede requerir mucho tiempo y dinero.
La seguridad
El desafío de mantener segura una cantidad tan grande de datos surge de la recopilación de una cantidad tan grande. La ciberseguridad es otra preocupación importante a medida que la privacidad de los datos y el RGPD se vuelven más cruciales.
La línea de fondo
Las empresas pueden prosperar en la economía digital analizando y gestionando de manera eficiente grandes cantidades de datos. Puede haber muchos obstáculos para integrar big data en una infraestructura empresarial, pero el costo inicial supera las recompensas y las estrategias de su aplicación.
