Para tomar decisiones efectivas, es necesario analizar los datos. Si en tu estrategia digital aún no tomas en cuenta este aspecto, te diremos por qué necesitas comenzar ahora mismo. ¡Descubre más!
Los días de hacer reportes mensuales para conocer los resultados y la efectividad de una estrategia digital han quedado atrás. Actualmente, la evolución del marketing online exige una lectura de datos mucho más precisa, pero sobre todo oportuna. ¿Ya conoces qué es big data y por qué es relevante para tu estrategia digital?
Hoy en día, el
big data se ha convertido en un aspecto crucial para las empresas y los negocios. Solo basta pensar en algunas de las mayores empresas de tecnología en el mundo. Gran parte del valor que ofrecen procede de sus datos, que analizan constantemente para generar una
mayor eficiencia y desarrollar nuevos productos.
Estamos hablando de un proceso de descubrimiento que requiere que los analistas y los usuarios empresariales y ejecutivos, se planteen las preguntas correctas, identifiquen patrones, tomen decisiones informadas y puedan predecir comportamientos.
Qué es big data
Como su nombre lo dice, el término “big data” abarca información que contiene una mayor variedad de datos, presentados en volúmenes crecientes y a una velocidad superior. Está formado por conjuntos de datos de mayor tamaño y más complejos, especialmente los que vienen de nuevas fuentes de datos. Estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para abordar problemas empresariales que antes no hubiera sido posible solucionar.
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Las tres V
Para poder dar lectura a toda la información que te proporcionan las bases de datos y programas analíticos especializados, hay que tomar en cuenta 3 factores:
- Volumen: La cantidad de datos es importante; con el big data es necesario procesar grandes volúmenes de datos no estructurados de baja densidad. Puede tratarse de datos de valor desconocido, como feeds de datos de Facebook, flujos de clics de una página web o aplicación para móviles.
- Velocidad: Es el ritmo al que se reciben los datos y posiblemente al que se aplica alguna acción. Algunos productos inteligentes habilitados para Internet funcionan en tiempo real o prácticamente en tiempo real y requieren una evaluación y actuación en tiempo real.
- Variedad: Hace referencia a los diversos tipos de datos disponibles. Los datos convencionales eran estructurados y podían organizarse claramente en una base de datos relacional. Con el auge del big data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados como el texto, audio o video, requieren un pre procesamiento adicional para obtener significado.
Cómo funciona big data
Esta forma de analizar datos aporta nuevas perspectivas que abren paso a nuevas oportunidades y modelos de negocio. Para lograrlo de manera correcta, se requieren tres acciones clave:
- Integración. El big data concentra datos de numerosas fuentes y aplicaciones distintas. Los mecanismos de integración de datos convencionales, como extraer, transformar y cargar, generalmente no están a la altura en dicha tarea. Durante la integración, es necesario incorporar los datos, procesarlos y asegurarse de que estén formateados y disponibles de tal forma que los analistas puedan empezar a utilizarlos.
- Gestión. Todo el proceso requiere almacenamiento; se pueden almacenar los datos de cualquier forma conveniente e incorporar los requisitos de procesamiento de tu preferencia y los motores de procesamiento necesarios a dichos conjuntos de datos on-demand. Muchas personas eligen su solución de almacenamiento en función de dónde residan sus datos en cada momento.
- Análisis. La inversión en big data se vuelve rentable en cuanto verdaderamente se analizan y utilizan los datos. Adquiere una nueva claridad con un análisis visual de sus diversos conjuntos de datos y explora los datos para realizar nuevos descubrimientos. Asimismo, construye modelos de datos con aprendizaje automático e inteligencia artificial.
Si bien es cierto que el big data promete mucho, también se enfrenta a varios desafíos. Aunque se han desarrollado nuevas tecnologías para el almacenamiento de datos, el volumen de datos duplica su tamaño cada dos años aproximadamente. Las empresas se esfuerzan por mantener el ritmo de crecimiento de sus datos y por encontrar formas de almacenarlos eficazmente.
Sin embargo, no basta con almacenar los datos. Para ser de algún valor, los datos deben poder utilizarse, y esto depende de su conservación. Disponer de datos limpios —es decir, datos relevantes para el cliente y organizados de tal modo que permitan un análisis significativo— requiere una gran cantidad de trabajo.
En
AdCentral nos basamos en el modelo del big data para hacer análisis efectivos y competitivos para nuestros clientes. Esto determina los siguientes en la estrategia con objetivos de crecimiento y mejores oportunidades de venta.
