Nuestro paso por el Internet, bien sea por utilizar aplicaciones como WhatsApp o realizar una búsqueda en Google, genera una inmensa fuente de datos, los cuales son optimizados, recopilados y analizados hasta en tiempo real, para elaborar sus ventajas de mercado. Como Big Data se conoce a esa función de recopilación de datos masivos.
Qué es el Big data y tipos de datos procesados
El Big Data dentro de los grandes conjuntos de datos, consigue patrones que pueden ser trabajados y transformados en una información que permita crear una oportunidad de negocio.
Son muchas las herramientas que existen para trabajar con Big Data, pero todas trabajan con los mismos tipos de contenidos que son:
Datos estructurados
Estos son los datos ordenados que tienen las empresas por sus bases de datos tradicionales, como los nombres de sus clientes, correos, teléfonos, entre otros.
Datos sin estructurar
Son los que no se encuentran en ningún orden, pero que de igual forma su contenido es valioso. Un ejemplo de este tipo de datos son los que se generan cuando se da like a una publicación, o retweets a una información según los gustos de las personas.
Datos semiestructurados
Estos datos son los que contienen marcadores que diferencian a sus elementos, por lo cual es más fácil su tratamiento, aunque no sea una base de datos relacionales. Un ejemplo de estos son los documentos de HTML.
Ventajas del Big Data
Las ventajas que proporciona el Big Data son muchas, todas relacionadas con poder manejar una gran cantidad de datos para que las empresas se beneficien de la siguiente forma:
Tendrán acceso a la información interna
Con la digitalización de los datos, las empresas pueden ser mucho más ágiles y eficientes en sus procesos productivos.
Fidelización de clientes
El Big Data permitirá a las compañías conocer en la satisfacción de sus clientes con sus productos o servicios, además de poder ofrecerle aquellos que necesitan para cubrir una necesidad.
Optimización de las estrategias de marketing
En este punto, las empresas podrán comprobar si las estrategias de marketing que han empleado han sido exitosas, o cuáles han sido los errores cometidos que se deben corregir.
Rapidez en la toma de decisiones
Gracias a la información obtenida en la red, se pueden emplear estrategias de negocio con mayor seguridad y velocidad.
Reducción de precio
Los plazos para poner en marcha las propuestas de un producto o servicio son acortados, pudiendo cubrir entonces lo que demandan los consumidores.
Todo esto ha hecho que expertos de la Harvard Business Review, consideren que quienes trabajan en Big Data pertenecen a la profesión con más atractivo del siglo XXI, además de ser una de las mejores remuneradas.
Solo en España se calcula que hay unos 100 mil empleos en el área de Big Data o relacionados con esta, donde los profesionales pueden ocupar distintos puestos en sus departamentos, entre los que están:
Desarrollador o Analista de negocio 2.0
Esta persona es la que se encarga de ser el enlace entre los expertos en datos y el consumidor final. Procesando la información y extrapolando conclusiones.
Chief Data Officer (CDO)
Es el encargado de diseñar las estrategias de información, así como de implementarlas y optimizarlas a largo plazo. Quien tenga este cargo será la cabeza visible con los otros departamentos dentro de la empresa.
Científico de Datos (Data Scientist)
Este profesional es el encargado de traducir la información en conocimientos para ser entregada al analista de negocios y que puede ser ocupado por aquellos que sean expertos en matemáticas y estadísticas.
Ingeniero o arquitecto de datos
Son aquellos expertos en tecnología que se encargan del diseño y construcción de las bases de datos relacionales.
Las 3 Vs del Big Data
El Big Data tiene tres características fundamentales que son:
Volumen: la cantidad de datos compilados.
Variedad: diferentes tipos de fuentes, lo que hace posible que exista una diversidad en el formato y tipología.
Velocidad: los datos son generados de manera acelerada, por lo que requieren de un procesamiento y análisis de estos para su uso correcto.
