¿Quieres saber qué es el Big Data y cómo funciona? No nos extraña, y es que se trata de un término cada vez más popularizado entre las empresas digitales que quieren tomar decisiones en base a los datos, y no por simples intuiciones.
Si quieres entender todo sobre este concepto, así como aprender a aplicarlo de forma práctica en tu negocio, no te pierdas el artículo que hemos preparado.
¿Qué es el Big Data?
El Big Data es un término que se refiere a la cantidad masiva y compleja de datos que se generan en el mundo digital, y que requieren un análisis avanzado para ser comprendidos y transformados en información útil.
Es decir, consiste en el almacenamiento a gran escala de datos de diversa índole (visitas, número de ventas, localizaciones…), para posteriormente tratarlos en gráficos o informes de los que extraer conclusiones útiles.
Por ejemplo, Netflix podría extraer la cantidad masiva de datos que tiene de sus usuarios, para tratarlos y descubrir que el 80% de sus usuarios han visto ‘Stranger Things’ en pocos días. Con esto, pueden llegar a la conclusión de que este tipo de series pueden ser muy rentables para su negocio.
- Recolección y almacenamiento de datos a nivel masivo.
- Tratamiento y transformación de dichos datos, en gráficos o informes que puedan ser entendibles y manejables.
- Extracción de conclusiones útiles en base a los datos.
El manejo y análisis del Big Data se hace necesario debido a la enorme cantidad de información que se genera, y que supera la capacidad de los sistemas y herramientas tradicionales para procesarlo. Por ello, se requieren tecnologías especializadas como algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de visualización de datos, para transformar estos datos en información útil y valiosa para las empresas y los usuarios.
Estos datos pueden provenir de fuentes muy diversas, como redes sociales, dispositivos móviles, sensores, entre otros, y pueden incluir tanto información estructurada como no estructurada.
Diferencias entre información estructurada y no estructurada
La información estructurada se refiere a aquellos datos que están organizados y presentados de manera uniforme y predecible. Es decir, siguen un patrón o formato definido que facilita su procesamiento y análisis. Por ejemplo, los registros de una base de datos, las hojas de cálculo, los formularios y las tablas son ejemplos de información estructurada, ya que contamos con una serie de filas y columnas en las que tenemos ordenadas la información.
Por otro lado, la información no estructurada se refiere a aquellos datos que no siguen un patrón o formato definido, y que pueden ser más difíciles de procesar y analizar. Por ejemplo, los mensajes de correo electrónico, las imágenes, los videos, los audios, los documentos de texto, los comentarios en las redes sociales y los datos generados por sensores.
Pongamos el caso de un correo electrónico: si yo mando un email, no estamos cuantificando ningún dato, ni tampoco está representándose en una tabla. Es simplemente un mensaje que escribo y envío a un destinatario. Por tanto, es información no estructurada.
A partir de ese email, ya sí puedo usar alguna herramienta de tratamiento de datos que extraiga informes como el número de palabras que hay en el email, las veces que he dicho la palabra “x”, o las horas más frecuentes a las que recibo emails. Esa información sí es cuantificable y se puede representar en tablas, con lo que conseguiríamos convertirla en información estructurada.
Lamentablemente (aunque esto que vamos a decir nos da más trabajo como analistas de datos), la mayor parte de la información generada en el mundo digital es no estructurada, y esto representa un desafío importante para el manejo y análisis del Big Data, teniendo que transformar todos esos datos en gráficos e informes que fácilmente podamos entender.
Cómo podemos aplicar Big Data en nuestras empresas
Si eres el CEO de una empresa o trabajas para una de ellas, seguro que te resultará de interés saber cómo podéis aplicar el Big Data para una toma de decisiones más racional. Es, por ejemplo, una de las máximas sobre las que se basa el Growth Hacking: tomar decisiones estratégicas en base a los datos que tenemos.
Y es que el Big Data puede ser utilizado para una amplia variedad de propósitos, desde la mejora de la eficiencia empresarial hasta la toma de decisiones de si lanzar o no un determinado producto o servicio.
Por ejemplo, las empresas pueden usar los datos para identificar patrones en el comportamiento de los consumidores, para mejorar la personalización de sus productos y servicios, o para detectar fraudes y riesgos.
No queremos enrollarnos con conceptos muy técnicos, así que vamos a ver de forma muy sencilla cuáles podrían ser algunas de las aplicaciones más comunes son:
- Análisis de clientes y mercado: las empresas pueden utilizar los datos de sus clientes para entender sus preferencias, comportamientos y necesidades. Este conocimiento puede ser utilizado para personalizar los productos y servicios, mejorar la experiencia del cliente y aumentar la satisfacción y lealtad.
- Mejora de la eficiencia operacional: las empresas pueden utilizar los datos de sus procesos para identificar ineficiencias y oportunidades de mejora. Por ejemplo, los datos de producción y logística pueden ser analizados para optimizar los procesos, reducir costos y mejorar la calidad.
- Predicción y detección de fraudes: las empresas pueden utilizar los datos para identificar patrones de comportamiento inusuales y detectar posibles fraudes. Esto puede ayudar a proteger los intereses de la empresa y a prevenir pérdidas financieras.
- Toma de decisiones informadas: las empresas pueden utilizar los datos para tomar decisiones más informadas y basadas en evidencias estadísticas. Por ejemplo, los datos financieros pueden ser utilizados para identificar oportunidades de inversión y mejorar la gestión del riesgo.
Estos son solo algunos ejemplos de cómo las empresas pueden aplicar el Big Data para mejorar su eficiencia y toma de decisiones. La clave para aprovechar el potencial del Big Data es tener una estrategia clara y un enfoque orientado a los resultados, así como contar con la tecnología y los recursos necesarios para procesar y analizar los datos.
De hecho, los analistas de datos son cada vez más demandados por las empresas, por lo que es una excelente oportunidad para triunfar en el mercado laboral y encontrar trabajo como freelance o asalariado. Una formación completa que podría interesarte es el Máster de Marketing Digital, en el que se trata Big Data entre muchos otros módulos.
Ejemplos del uso de Big Data
Prácticamente todas las empresas digitales con las que interactuamos con frecuencia recopilan datos sobre nuestro perfil. Gracias a esto, nos ofrecen sugerencias personalizadas que mejoran nuestra experiencia como usuarios.
Esto también es Big Data: unos algoritmos recopilan nuestra información, y la tratan para darnos aquello que saben que nos gusta.
Amazon
Amazon utiliza Big Data para personalizar las recomendaciones de productos y mejorar la experiencia de compra de sus clientes. Por ejemplo, en tu página de inicio seguro que tienes la típica pestaña de “Seguro que también te gustaría”… o recomendaciones de compra basadas en compras similares de otros clientes.
Netflix
Seguramente te hayas preguntado alguna vez que cómo es posible que Netflix sepa exactamente qué tipo de película quieres ver por la siesta, o por la noche, o por el día. Pues bien, como te estarías imaginando, esto también es posible gracias al Big Data.
Netflix utiliza Big Data para analizar los patrones de visualización y recomendar programas y películas que pueden ser de interés para los usuarios.
Coca-Cola
¿Sabías que la Coca-Cola tiene diferente sabor dependiendo del país en el que la tomes? ¿Y que hay sabores que solamente están en ciertos países?
Esto sucede porque Coca-Cola ha observado en sus datos que existen ciertos sabores que encajan mejor con los hábitos de consumo a nivel masivo de esos países. A algunos países les gusta más el dulce, en otros más las burbujas, en otros sabores de frutas… Y, una vez representan estos datos, toman decisiones para abarcar una mayor cuota de mercado.
Spotify
Siguiendo con las multinacionales que usan Big Data, Spotify no podía quedarse atrás.
Spotify utiliza Big Data para recomendar música y crear listas de reproducción personalizadas para los usuarios. De hecho, tienen una funcionalidad muy curiosa con la que amplían tu playlist con canciones que podrían gustarte con tan solo hacer un clic en un botón.
Todo esto es posible porque almacenan mucha información sobre nuestros hábitos de escucha, y sus algoritmos la tratan para ofrecernos una experiencia lo más personalizada y satisfactoria posible.
Debate ético del Big Data y la invasión de la privacidad
El debate ético del Big Data y la invasión de la privacidad es un tema de creciente importancia en un mundo cada vez más digital.
El Big Data invade la privacidad de los usuarios porque recopila y analiza grandes cantidades de datos sobre ellos, incluida la información personal. Estos datos pueden incluir información sobre la ubicación, los hábitos de compra, la información demográfica, la actividad en línea y mucho más.
A menudo, esta información se recopila sin el conocimiento o el consentimiento de los usuarios y, en muchos casos, se comparte y se vende a terceros. Esto puede resultar en una violación de la privacidad y la confidencialidad de los usuarios. Además, la falta de regulaciones adecuadas y la falta de transparencia en la gestión de datos también pueden contribuir a la invasión de la privacidad por parte del Big Data.
Para resumir los principales puntos de debate sobre el uso del Big Data con fines comerciales o propagandísticos, podemos decir lo siguiente:
- Recopilación y uso de datos personales: la recopilación masiva de datos personales por parte de empresas y organizaciones puede invadir la privacidad de las personas y comprometer sus derechos a la privacidad y la protección de datos.
- Discriminación basada en datos: los algoritmos basados en Big Data pueden ser utilizados para tomar decisiones automatizadas que pueden tener un impacto negativo en ciertos grupos demográficos, como la discriminación racial o de género.
- Uso de datos para fines políticos: los datos personales recopilados por parte de las empresas y los gobiernos pueden ser utilizados para fines políticos, como la manipulación electoral o la vigilancia masiva.
- Accesibilidad y transparencia de los datos: las empresas y organizaciones que recopilan y utilizan datos personales a menudo tienen una gran cantidad de información confidencial y potencialmente sensible. Es importante que estas empresas sean transparentes sobre cómo se están utilizando los datos y que las personas tengan acceso y control sobre sus propios datos personales.
Estos son solo algunos de los principales puntos de debate en el contexto del Big Data y la privacidad. Es importante que se siga discutiendo y abordando estos desafíos éticos a medida que la tecnología avanza y se utiliza para recopilar y procesar datos personales.
En resumen, el Big Data es una oportunidad para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones a través de una mayor comprensión de la información disponible. Sin embargo, también plantea desafíos importantes en cuanto a privacidad y seguridad de los datos, así como a la necesidad de desarrollar nuevas herramientas y técnicas para procesar y analizar esta cantidad masiva de información (especialmente la no estructurada, como hemos visto en párrafos anteriores).
Es por ello que existen ciertas restricciones a la hora de recopilar datos, un mayor hincapié por parte de los gobiernos en usar las políticas de cookies y privacidad en las páginas web, y un largo etcétera que guardan como objetivo proteger la privacidad de los internautas como nosotros.
Porque como analistas de datos seguro que nos gusta almacenar y tratar información para ser más rentables, pero como usuarios… ¿Os parece ética la recolección masiva de datos personales o de perfiles de navegación? ¡Os leemos en comentarios!
Podcaster SEO en Campamento Web, el programa más escuchado de actualidad y entrevistas sobre posicionamiento web. Dirige también Clave Podcast, donde enseño a podcasters a crear y hacer crecer sus programas. Graduado en Comunicación por la Universidad Loyola, su experiencia profesional acumula más de 10 años, y actualmente se focaliza en sus proyectos relacionados con el ámbito del SEO y la comunicación.
