Qué es Big Data y por qué es importante: la guía definitiva para Big Data

Big Data es una idea innovadora que maneja la gran cantidad de datos presentes en el mundo actual. Si no tiene idea de cómo las empresas de big data manejan grandes cantidades de datos, lea esta guía para aprender todo sobre los servicios de análisis de big data y las principales empresas de big data de 2022.

Hoy en día, hay múltiples aplicaciones sociales disponibles, lo que lleva a una asimilación masiva de datos todos los días. No hay duda de que los usuarios diarios se conectan en las redes sociales y comparten datos. Incluso todas las empresas y empresas comparten datos confidenciales en todo el mundo. No se equivoque pensando que los datos estarán en volúmenes limitados. ¿Alguna vez se ha preguntado cómo las empresas y los usuarios de big data manejan grandes cantidades de datos? Aquí entra en juego el Big Data. Este blog arrojará luz sobre todos los aspectos relacionados con los grandes datos, los servicios de análisis de grandes datos y las principales empresas de grandes datos de 2022. Pero primero, comprendamos qué son los grandes datos.

Big Data: un breve resumen

Según Gartner, Big Data son datos de activos con una gran cantidad, velocidad y variedad que necesitan tipos de procesamiento de datos únicos y rentables para una mejor interpretación y proceso de toma de decisiones. Por lo tanto, Big Data se refiere a volúmenes de datos enormes e intrincados que deben procesarse y evaluarse para obtener información útil.

Big data se refiere a datos demasiado voluminosos para que un dispositivo físico los almacene y procese. En cambio, el término se refiere a los sistemas en la nube que permiten que muchas máquinas se combinen en un solo recurso. Por ejemplo, la inteligencia artificial reconoce cosas, personas y emociones mediante el análisis de miles de millones de fotografías públicas de las redes sociales. Del mismo modo, un motor de publicidad digital filtra miles de millones de piezas de contenido para encontrar anuncios que sean relevantes para ellos.

Tipos de grandes datos

Las siguientes categorías de big data son relevantes en todos los niveles de análisis. Cuando se trabaja con grandes cantidades de datos, las empresas de análisis de big data primero deben comprender de dónde provienen los datos originales y cómo procesarlos antes de evaluarlos.

Por lo tanto, la extracción de datos debe ser rápida para que el proyecto valga la pena. Veamos los diferentes tipos de big data a medida que comprendió el significado de big data.

Estructurado

Los datos estructurados son convenientes cuando se trata de datos masivos. Está bien organizado, con dimensiones determinadas por parámetros predeterminados que ayudan en el procesamiento, almacenamiento y recuperación de datos. Además, se refiere al material cuidadosamente ordenado retenido y recuperado rápidamente de una base de datos utilizando métodos de motor de búsqueda sencillos.

Por ejemplo, las tablas de empleados diseñadas están en una base de datos de la empresa para organizar los detalles de los empleados, los roles de trabajo, el salario y otra información.

no estructurado

Todos los datos no se seleccionan cuidadosamente ni se clasifican como datos estructurados. Según el estudio, solo alrededor del 20% de todos los datos se encuentran bajo datos estructurados. Los datos no estructurados son el tipo de datos que carecen de una forma o patrón específico. Mientras que los datos estructurados aceleran el proceso, los datos no estructurados requieren tiempo y esfuerzo.

Por lo tanto, procesar y analizar datos no estructurados se vuelve increíblemente difícil y requiere mucho tiempo. Casi todas las acciones que realiza con una computadora dan como resultado la creación de datos no estructurados. Nadie dicta sus llamadas telefónicas ni agrega etiquetas significativas con cada tweet que escribe.

semiestructurado

Este tipo de datos es una combinación de datos estructurados y no estructurados. La mayoría de las veces, se convierte en datos no estructurados con metadatos. Primero, se crea, como la hora, el lugar, el sello de identificación del dispositivo, el correo electrónico o una etiqueta semántica más adelante en los datos.

Más específicamente, incluye datos que, si bien no están categorizados en un repositorio en particular (base de datos), tienen información esencial o etiquetas que separan diferentes partes dentro de los datos.

Bueno, se trata de los diferentes tipos de big data.

Impacto de Big Data en el crecimiento empresarial

Big data impacta a las empresas para que administren cantidades masivas de datos de manera más eficiente. Según el estudio de Grand View Research Inc, el big data alcanzaría los 123 230 millones de USD para 2025. Como resultado, las empresas de análisis de big data encontrarán verdades ocultas a las que sus rivales no tienen acceso a la cantidad que pueden recopilar de la infraestructura de datos y clientela. Por lo tanto, las empresas están reestructurando su arquitectura de datos, fusionando datos y erradicando técnicas antiguas. Las razones por las que las empresas utilizan big data son las siguientes:

• Las empresas tienen como objetivo mejorar la atención al cliente con big data, lo que ayuda a aumentar las ganancias. Además, varias empresas quieren mejorar sus relaciones con los clientes. Otros objetivos implican un buen marketing de destino, ahorros de costos y mayores eficiencias operativas.
• Las aplicaciones de big data permiten a las empresas almacenar cantidades masivas de datos mientras ahorran dinero. La inteligencia basada en la nube y Hadoop son dos ejemplos de dicha tecnología. Ayudan a las empresas a analizar datos y tomar mejores decisiones. Además, las violaciones de datos requieren una mayor protección, que la tecnología puede proporcionar. Como resultado, el big data mejora las organizaciones social y económicamente. Por lo tanto, numerosos organismos gubernamentales han desarrollado políticas para fomentar el crecimiento de los datos masivos.
• La automatización robótica de procesos aumenta la productividad operativa con la ayuda de big data. Grandes cantidades de datos en tiempo real pueden examinarse una vez e integrarse en las operaciones comerciales para la toma de decisiones automatizada. Además, la recopilación y el almacenamiento de datos se automatizan con una infraestructura de TI escalable y menores costos de servicios en la nube.
• Los macrodatos también descubren oportunidades comerciales no descubiertas anteriormente debido a la incapacidad de evaluar grandes cantidades de datos. Incluso conjuntos de datos complejos pueden crear nuevos productos o renovar los existentes. En el mundo de la competencia, los datos propietarios se vuelven extremadamente valiosos.
• Las empresas ahora pueden evaluar la información instantáneamente y tomar decisiones inteligentes y acertadas gracias a la tecnología de análisis de datos rápidos para reconocer nuevas fuentes de datos.

Casos de uso de empresas de Big Data

Varios problemas comerciales y casos de uso se benefician de los servicios de análisis de big data. A continuación se enumeran algunos casos:

Análisis de clientes

Las grandes empresas analizan los datos de los clientes para mejorar la experiencia del cliente, las conversiones y la retención.

Prevención del fraude

Big data ayuda a detectar transacciones y patrones maliciosos dentro de la empresa. Pueden indicar un comportamiento fraudulento, así como la mitigación de riesgos.

Optimización de precios

El análisis de big data ayuda a las empresas a optimizar los precios de sus productos y servicios, lo que se traduce en un aumento de los ingresos.

Analítica operativa

Muchas empresas quieren mejorar su rendimiento operativo y utilizar mejor sus activos.

Como resultado, las empresas pueden usar el análisis de big data para desencadenar métodos para funcionar de manera más efectiva y aumentar el rendimiento.

Las principales empresas de análisis de Big Data de 2022

Todas las grandes empresas utilizan big data. Ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones en menos tiempo, haciendo que sus trabajos sean más accesibles y rentables. Incluso los datos enormes permiten a las empresas comprender mejor las necesidades de sus clientes y participar en conversaciones individuales en tiempo real con ellos. Veamos las principales empresas de big data de 2022 que implementarán big data en sus operaciones.

Amazonas

Amazon es un minorista en línea pionero. Realizan un seguimiento de cada bit de información sobre sus compradores para averiguar cómo gastan su dinero en productos específicos. Estos datos se recopilan para alimentar los algoritmos publicitarios de las redes sociales que mejoran las interacciones con los clientes, proponen artículos, mejoran la experiencia y los servicios del consumidor, y mucho más.

Google

Las empresas de análisis de big data Google descubren lo que los usuarios quieren de él con la ayuda de big data. Primero, en función del historial de búsqueda, la geografía y las tendencias, Google obtiene las preferencias de los usuarios. Luego, pasa por un algoritmo que realiza estimaciones sofisticadas, y luego Google muestra las listas indexadas ordenadas o colocadas según la importancia y la autoridad para satisfacer las necesidades de los consumidores.

Finalmente, Google muestra resultados de búsqueda clasificados según la relevancia personalizada a las necesidades de los usuarios. Los sitios indexados, las herramientas de filtrado, las fuentes en tiempo real, las páginas de datos gráficos, la búsqueda textual y estructural, el traductor de Google y otras tecnologías comprenden mejor los requisitos del cliente.

netflix

Netflix recopila información para comprender mejor los requisitos, las elecciones y los patrones de preferencia de los usuarios. Más tarde, los grandes datos anticipan lo que disfruta cada usuario y crea listas de recomendaciones de contenido personalizadas. Netflix ha llegado al punto de que ahora está desarrollando contenido original para sus suscriptores.

Los datos son el elemento clave que alimenta sus algoritmos de recomendación y decisiones de creación de contenido. La compañía utiliza una variedad de puntos de datos, incluidos los títulos vistos, las calificaciones de los usuarios, los géneros favoritos y la frecuencia con la que los espectadores pausan la reproducción.

American Express

Esta compañía de tarjetas de crédito escanea cantidades masivas de datos de consumidores para identificar características que podrían indicar la lealtad del usuario. También utiliza Big Data para crear modelos predictivos complejos para examinar transacciones anteriores y otros 115 elementos para anticipar el desgaste del cliente. Como resultado, American Express puede detectar el 24 % de las cuentas de los clientes que probablemente cerrarán en breve utilizando soluciones y capacidades de Big Data.

Desglosando las V de big data

Las “ 5 V de Big Data ” son cinco propiedades fundamentales de Big Data que ayudan a comprender mejor las partes esenciales de Big Data. Repasemos las 5 V de Big Data, que ayudan a las empresas a descubrir cómo Big Data funciona mejor para ellas.

1. Velocidad

La velocidad a la que se generan y transfieren los datos se conoce como velocidad. Esta velocidad aumenta a medida que mejoran las tecnologías de red y el hardware, lo que permite a las empresas registrar más puntos de datos simultáneamente.

Por ejemplo, varios dispositivos de salud ahora están disponibles para monitorear pacientes y recopilar datos en la industria de la salud. Por lo tanto, los datos obtenidos desde los dispositivos médicos hospitalarios hasta los dispositivos portátiles deben entregarse y analizarse rápidamente.

2. Volumen

El volumen se refiere a la cantidad de datos recopilados. Por lo tanto, la magnitud exacta de los grandes datos queda determinada por la información adquirida. Por ejemplo; Si se compara con los datos de comercio electrónico de una pequeña empresa, el análisis de clientes de la base de datos de Netflix será enorme. Ambos, sin embargo, pueden considerarse Big Data porque recopilan grandes cantidades de datos.

3. Variedad

El término "variedad" se refiere a la amplia gama de tipos de datos disponibles. Por ejemplo, una organización puede obtener datos de varias fuentes, cada una con un valor diferente.

Puede estar tanto dentro como fuera de una organización. Por ejemplo, podría incluir la ejecución de un análisis de sentimiento en una revisión de producto para identificar lo positivo o lo negativo. Big data puede ayudar a conocer rápidamente una puntuación de "% de críticas positivas".

4. Valor

El valor de los datos recopilados se conoce como valor. Algunos de los Big Data de una empresa pueden ser inútiles para tomar decisiones o lograr resultados. Por otro lado, una empresa puede adquirir y mantener enormes cantidades de datos que no tienen ningún valor para fines de cumplimiento.

Sin embargo, para la recopilación voluntaria de Big Data, una empresa debe analizar con precisión qué datos se recopilan y cómo pueden ser útiles para la empresa. Puede ser recomendable dejar de recopilar información si los datos tienen poca utilidad ahora o en los próximos días. Los datos que no son útiles pueden ser una fuente de distracción.

5. Veracidad

La calidad o confiabilidad de los datos se conoce como veracidad. No tiene sentido recopilar Big Data si no está seguro de la precisión del análisis resultante. En general, la veracidad describe el nivel de seguridad en los datos recopilados. Desafortunadamente, los datos resultan ser desordenados y confusos de usar a veces.

Si falta la información, un enorme volumen de datos puede producir más caos que soluciones. Por ejemplo, si ingresa todos los datos del pedido, en particular las compras fraudulentas o canceladas, no puede confiar en el estudio de la tasa de conversión de comercio electrónico porque se ha elevado artificialmente.

Big Data: ¿Cuál es el futuro?

En los próximos años, es probable que el mercado de big data se multiplique. Una razón importante es el rápido crecimiento de los datos organizados y no estructurados. El mayor dominio de la tecnología en todos los aspectos de la vida y el uso generalizado de teléfonos celulares son varios otros factores. Conduce a la generación de cantidades más significativas de datos. Durante el período de proyección, la creciente necesidad de análisis de datos aumentará la demanda de big data. Además, debido al aumento de los márgenes de beneficio, la cantidad de negocios digitales en la industria está en auge.

Otros sectores, como la atención médica, las finanzas y la energía, dependen en gran medida de los servicios de análisis de big data para mejorar la experiencia del cliente. Por ejemplo, las empresas minoristas internacionales de análisis de big data ganaron $4850 millones en 2020 y crecerán a $25560 millones en 2028, con una CAGR del 23,1 % entre 2021 y 2028.

El uso inteligente de big data en las operaciones ordinarias permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos rápidamente ante los cambios del mercado, lo que influye directamente en los ingresos netos. Además, la competencia aumenta continuamente en todos los sectores, lo que deja a las empresas sin margen de error y requiere técnicas de innovación y análisis de extremo a extremo para mantenerse competitivas.

Notas finales

Sin duda, Big Data está cambiando el panorama. El hecho es que aprender a usar el flujo actual de datos de manera eficiente ayudará a las empresas de big data a crecer mejor con conclusiones más informadas. El aspecto vital de Big Data es su diversidad, no su tamaño. Para obtener información relevante, no necesita examinar una gran cantidad de datos; todo lo que necesita es asegurarse de que está analizando los datos correctos.

Para beneficiarse realmente de la revolución de los datos, comience a utilizar los servicios de análisis de big data que pueden brindarle un panorama completo de sus consumidores, el mercado y la competencia. Todos pueden usarse como datos con las modernas tecnologías de big data de hoy, ofreciendo a las empresas un acceso sin precedentes a los elementos del mercado.