Saltar al contenido principal

El término Big Data se refiere a la combinación de datos de distintos fuentes para conseguir el conjunto de datos más completo viable. Los análisis visuales pueden ayudar a interpretar mejor estos datos. La cantidad total de datos se usa para una segmentación más eficiente, o Customer Relationship Management (CRM). El objetivo general de la recopilación de big data es un incremento de las conversiones o de las ventas. Las bases de datos a las que se hace referencia como big data requieren capacidades de almacenamiento que ya no pueden medirse en gigabytes. No obstante, no existen un límite establecido que determine cuándo se comienza a llamar big data.

Desarrollo

Con el rápido desarrollo de los medios de almacenamiento, existen todavía más maneras de repasar grandes cantidades de datos y beneficiarse de ellos. Al mismo tiempo, la cantidad de datos a nivel mundial ha aumentado de igual manera. Se prevé que el volumen de datos se duplique cada dos años a nivel mundial. El motivo de ello es la creciente digitalización del mundo. Mientras que hace años las bases de datos se mantenían o añadían manualmente, actualmente se maneja ordenadores muy rápidos. Ya sea de compras en el supermercado, reservando un viaje, encargando comida en un restaurante o administrando los datos de tu seguro médico, todos y cada uno de los pasos son registrados, administrados y organizados por ordenadores.

El big data es, de este modo, consecuencia de una tendencia general de la humanidad a producir volúmenes de datos cada vez mayores. Actualmente, el big data se usa tanto en la ciencia como en los negocios.

600x400-BigData-es-01.png

Requerimientos técnicos

El procesamiento de grandes cantidades de datos requiere muchos pasos. Pero el big data ya no pueden ser procesado eficientemente con la tecnología convencional porque presupone que el software puede manejar lo siguiente:

  • Procesar varios registros al mismo tiempo.
  • Importar grandes cantidades de datos rápidamente.
  • Hacer que las bases de datos estén disponibles rápidamente.
  • Manejar diversos consultas a la base de datos a la vez.

Hay programas de pago que cumplen estas condiciones, como NeuroBayes, o además el software Hadoop.

Big data – Campos de aplicación

Sobre todo las compañías grandes ven ventajas significativas con big data sobre sus competidores, que disponen menos datos disponibles. A la vez, se puede ahorrar mucho dinero cuando se tiene la posibilidad de controlar procesos empresariales completos basados en datos de lectura automática. Pero inclusive en el ámbito de la ciencia, los enfoques de evaluación absolutamente nuevos que deben probarse sobre una base estadística sólo son posibles con la ayuda de big data.

En la práctica, se conciben las siguientes apps:

  • Investigación de mercado automatizada y rápida que puede responder inmediatamente a los cambios.
  • Descubrir el fraude en las transacciones financieras.
  • Analítica web integral para incrementar y aprovechar al máximo las campañas de marketing online.
  • Diagnóstico médico integral.
  • Control del consumo de energía, por ejemplo, en una red inteligente.
  • Ampliación de las posibilidades en el comercio electrónico mediante de la venta ascendente flexible o la venta cruzada
  • Elaboración de perfiles para los servicios de inteligencia o la policía.

Manejo crítico de grandes volúmenes de datos

El big data se considera un componente importante en el marketing online. Sobre todo las grandes marcas pueden trabajar con conjuntos de datos más grandes, lo que proporciona más potencial de marketing. No obstante, el big data, semejante a la segmentación, habitualmente es criticada porque se pueden crear perfiles de usuario muy precisos con grandes cantidades de datos. Esto hace que el big data sea una gran invasión de la privacidad del usuario. Las empresas que trabajan con datos de gran tamaño deben informar a sus clientes o visitantes, como parte de la política de privacidad, de que los datos de los usuarios se procesan después.

Empresas como Google u otros proveedores de motores de búsqueda que se financian mediante de la promoción comercial, han estado trabajando con big data que obtienen de los datos de los usuarios y otras fuentes disponibles durante años . Los debates regulares sobre la privacidad usualmente se enfocan el campo problemático del big data, dado que esto presenta a las empresas individuales demasiados datos. Pero inclusive con otros usuarios de datos de gran tamaño, existe un mayor riesgo de que los datos sean mal utilizados y de que este abuso perjudique a los ciudadanos a largo plazo.

Otra crítica al big data es que sólo pueden ser analizados en base a algoritmos debido a la inmensa cantidad de datos y de este modo disponen una orientación muy técnica. No obstante, la industria de IT está todavía al principio de manejar grandes cantidades de datos, por lo que se pueden esperar métodos de evaluación más precisos en un futuro.

Beneficios para el SEO

Si se consideran las alternativas que ofrecen las herramientas de análisis web como Google Analytics, es obvio que los SEO además se beneficiarán del big data. Por medio de de la comparación de puntos de referencia, herramientas de palabras clave, etc., los optimizadores de motores de búsqueda obtienen resultados parciales de enormes conjuntos de datos que se presentan claramente con la finalidad de utilizarlos para aprovechar al máximo sus proyectos. Las grandes empresas además pueden conseguir información importante para estrategias de SEO y targeting si fusionan sus bases de datos.

R Marketing Digital