Cuando compras a través de enlaces de afiliados en nuestra web, es posible que obtengamos una comisión sin coste adicional para ti. Aprende - Ver más
¿Qué es el análisis del big data?
El análisis del big data es un proceso complejo que implica recopilar, limpiar, transformar, analizar e interpretar grandes cantidades de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.
El objetivo de este tipo de análisis es descubrir patrones significativos que puedan utilizarse para tomar decisiones basadas en datos.
La analítica del big data maneja conjuntos de datos mucho más grandes y diversos que la analítica de datos tradicional , por lo que requiere más recursos informáticos y diferentes tipos de plataformas analíticas y herramientas de visualización de datos.
Para facilitar la gestión de grandes volúmenes del big data, a menudo se limpian y preprocesan los datos en bruto en la nube. Para obtener información procesable en un tiempo razonable, los analistas utilizan algoritmos de aprendizaje automático (ML) que pueden analizar eficazmente los datos, identificar patrones significativos y predecir tendencias futuras basándose en información histórica.
5 puntos clave
- El análisis del big data se utiliza para tomar decisiones basadas en datos.
- Requiere limpiar y preprocesar enormes cantidades de tipos de datos dispares antes de analizarlos.
- El análisis del big data es demasiado complejo para las herramientas tradicionales de análisis de datos.
- Se utiliza en una gran variedad de sectores para predecir tendencias y comportamientos futuros.
- La computación en nube hizo que la analítica de grandes datos fuera más accesible a organizaciones de todos los tamaños.
¿Qué es el big data?
Big data describe conjuntos de datos extremadamente grandes que son demasiado complejos para que los programas tradicionales de procesamiento de datos puedan manejarlos. Los big data se caracterizan por su volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.
Volumen – la cantidad de datos agregados de diferentes fuentes.
Velocidad – la velocidad a la que se crean nuevos datos.
Variedad – los tipos de datos y fuentes de datos.
Veracidad – la calidad de los datos.
Valor – la utilidad de los datos.
¿Cómo funciona el análisis del big data?
La analítica del big data agrega datos de múltiples canales para proporcionar una visión más holística de la fuente de datos.
- En primer lugar, se limpian los datos brutos para eliminar errores, incoherencias y entradas duplicadas.
- A continuación, se utilizan herramientas de software especiales para descubrir patrones ocultos, correlaciones y anomalías en los datos.
- Los resultados se comparten a través de cuadros de mando o informes con componentes de visualización de datos. Esto permite a los responsables de la toma de decisiones comprender las conclusiones y actuar en consecuencia para alcanzar el objetivo deseado.
La computación en nube desempeña un papel importante en el análisis del big data, al proporcionar la infraestructura escalable y la potencia de procesamiento necesarias para manejar conjuntos de datos masivos.
En las relaciones entre empresas y clientes (B2C), ha nivelado el terreno de juego ayudando a las pequeñas empresas a obtener información valiosa que antes sólo estaba al alcance de las grandes empresas.
Tipos de análisis del big data
La analítica del big data se suele clasificar según el objetivo de la analítica.
Herramientas de la análítica del big data
El análisis del big data requiere herramientas especiales para afrontar los retos únicos de recopilar, almacenar, procesar y analizar enormes cantidades de datos procedentes de fuentes dispares.
La elección de la herramienta depende del presupuesto, el tipo de datos que se analizan y el objetivo del análisis.
| Nombre de la Herramienta | Uso Principal |
|---|---|
| Apache Hadoop | Procesamiento y almacenamiento de datos |
| Apache Spark | Procesamiento de datos a gran escala |
| Apache Kafka | Transmisión de datos |
| MongoDB | Base de datos NoSQL |
| Cassandra | Base de datos NoSQL |
| Google BigQuery | Análisis de grandes volúmenes de datos |
| Microsoft Power BI | Inteligencia empresarial y visualización de datos |
| Tableau | Visualización de datos |
| TensorFlow | Aprendizaje automático y profundo |
| Apache Hive | Software de almacenamiento de datos |
Usos del análisis del big data
La analítica de big data se está utilizando para resolver retos únicos y mejorar la toma de decisiones en una amplia variedad de casos de uso, entre los que se incluyen:
Ejemplos de análisis del big data
Podría decirse que la analítica del big data ha tenido el mayor impacto en la gestión de las relaciones con los clientes (CRM).
En el comercio minorista y el marketing, por ejemplo, las aplicaciones de gestión de las relaciones con los clientes que pueden visualizar las perspectivas de la analítica de big data han permitido a los representantes de ventas identificar con mayor precisión las oportunidades de venta cruzada en tiempo real.
He aquí otros ejemplos de cómo se está utilizando la analítica del big data en CRM:
- Proporcionar una visión más holística del comportamiento del cliente combinando los datos de la actividad en las redes sociales con las interacciones en la tienda y el sitio web.
- Desarrollar modelos predictivos que pronostiquen las tasas de retención de clientes o las tasas de rotación de clientes.
- Identificar problemas comunes de los clientes, quejas o áreas de insatisfacción.
- Desarrollar modelos prescriptivos que sugieran formas de abordar los problemas de los clientes.
- Medir la eficacia de una campaña de marketing en múltiples canales de clientes.
Ventajas e inconvenientes del análisis del big data
La analítica del big data ofrece numerosas ventajas al mejorar la toma de decisiones basada en datos, sin embargo, también presenta retos que las organizaciones deben abordar para aprovechar todo su potencial.
Pros 
- Reducir la dependencia de la intuición y las conjeturas
- Anticipar las necesidades de los clientes con mayor precisión
- Identificar áreas de mejora
- Revelar oportunidades para nuevos productos, servicios o modelos de negocio
Cons 
- Posible uso indebido de información sensible
- Posibles violaciones de la privacidad
- Requiere habilidades analíticas
- Requiere conocimientos de ingeniería de datos y aprendizaje automático
Lo esencial
El significado de la analítica del big data se utiliza en una gran variedad de sectores, como el comercio minorista, la sanidad, las finanzas, la fabricación y la administración pública.
Sus aplicaciones incluyen el marketing personalizado, la detección de fraudes en tiempo real, la gestión de riesgos, la optimización de la cadena de suministro y la investigación científica.
Aunque la analítica del big data frece inmensas ventajas, requiere una cuidadosa preparación de los datos, la infraestructura tecnológica adecuada y una mano de obra cualificada para aprovechar realmente su potencial y mitigar los riesgos asociados.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Big Data Analytics en términos sencillos?
¿Cuáles son los 4 tipos de análisis de big data?
¿Es fácil el análisis de macrodatos?
¿Qué es el análisis de datos en palabras sencillas?
Referencias
- Power BI – Data Visualization | Microsoft Power Platform (Microsoft)
- We’re changing the way you think about data (Tableau)
- What is Cross-Selling? – Salesforce (Salesforce)
