Big Data Analytics: qué es, por qué es importante y cómo implementarlo en los negocios

Tener éxito en la era digital actual es difícil. Los líderes empresariales deben ser muy conscientes de su mercado: de la industria, las necesidades de sus clientes y las disrupciones y beneficios del mercado en constante cambio. La única forma de mantenerse al tanto de estos eventos es a través de la incorporación de análisis de big data .

Con la creciente adopción de tecnologías emergentes como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y la automatización inteligente, las empresas de todas las industrias han comenzado a experimentar con múltiples aplicaciones de análisis de big data.

En una encuesta realizada por NewVantage Partners a fines de 2021 , se encontró que el 91,7 % de los ejecutivos comerciales y de TI dijeron que están aumentando sus inversiones en Big Data e IA, mientras que el 92,1 % de ellos informaron que están obteniendo resultados comerciales masivos de estas tecnologías. . Ahora bien, para ser parte de estas estadísticas, es fundamental aplicar las mejores técnicas de análisis de big data.

En este artículo, analizaremos los conceptos básicos para comenzar con las tecnologías de análisis de big data en su negocio. Sin embargo, antes de eso, también analizaremos qué es el análisis de big data y por qué es importante para su negocio.

¿Qué es el análisis de grandes datos?

El análisis de big data es el proceso de encontrar patrones, tendencias y relaciones entre una gran cantidad de datos sin procesar, con la intención de tomar decisiones comerciales respaldadas por datos. Con la afluencia constante de datos provenientes de múltiples puntos de contacto, como dispositivos inteligentes, uso de la web e interacciones con los clientes, etc., los ingenieros de big data pueden usar la información y convertirla en conocimientos comerciales clave.

Tipos de análisis de big data

Los grandes datos se pueden dividir en tres categorías principales. Los tres tipos son cruciales no solo para comprender cómo funcionan los grandes datos, sino también para comenzar con la incorporación de la tecnología en el negocio. Aquí están esos tres tipos de análisis de big data.

Datos estructurados: estos conjuntos de datos se organizan con dimensiones definidas de acuerdo con los parámetros establecidos. Estos son números tangibles que facilitan que una arquitectura clasifique y recopile datos.

Datos no estructurados: todos los datos que vienen con un modelo o estructura desconocidos se clasifican como conjunto de datos no estructurados. Es difícil procesar y luego analizar este tipo de datos ya que carece de especificidad en estructura y forma.

Datos semiestructurados: este tipo de datos es una combinación de tipos de datos estructurados y no estructurados. Es uno que no ha sido clasificado en ningún repositorio específico pero que consta de etiquetas o información importante que diferencia elementos dentro del conjunto de datos.

Los elementos clave del Big Data

La tecnología gira en torno a múltiples funciones y componentes que van desde:

Arquitectura de big data: el almacén de datos tradicional se incorpora a la arquitectura de big data para almacenar los datos estructurados. Además, las empresas utilizan lagos de datos que almacenan múltiples conjuntos de datos en formatos nativos y, por lo general, se basan en tecnologías de análisis de big data como bases de datos Hadoop, Spark y NoSQL.

Análisis de big data: las arquitecturas de big data generalmente se usan para aplicaciones de análisis que pueden variar desde informes hasta análisis avanzados como encontrar anomalías. El aprendizaje automático, específicamente, se ha beneficiado de la presencia de big data para encontrar patrones que dictan el gráfico comercial.

Integración de big data: se adoptan varias técnicas de integración en big data para preparar la información para las etapas de análisis, como el descubrimiento, la limpieza y la validación de datos. El elemento es muy crucial cuando se trata de definir el éxito de un proyecto de big data.

[ Lea también : ¿Qué es la integración de datos y por qué es importante para su empresa? ]

Gobierno de big data: se necesita un gobierno de datos eficiente para garantizar que la recopilación de datos sea coherente y cumpla con los estándares de datos y las regulaciones de privacidad. Para lograr esto, se incorporan prácticas de gestión de calidad de datos en cada paso individual de la integración de big data.

Ahora que hemos establecido los conceptos básicos de lo que es Big Data, veamos la importancia del análisis de Big Data para su negocio.

Las ventajas del análisis de big data

La importancia del análisis de big data es tanto para las empresas establecidas como para las nuevas empresas. Para el primero, ayuda a dar sentido a la enorme cantidad de conjuntos de datos, para el segundo, ayuda a promover la agilidad y la capacidad de tomar decisiones rápidas centradas en los datos.

Comprender a los clientes

Las aplicaciones de análisis de big data ayudan a brindar a las empresas una imagen completa de sus clientes. Qué los hace actuar, qué tipo de productos compran y cuándo, cómo interactúan con las empresas y por qué eligen una determinada empresa/producto sobre otros.

A través del conjunto correcto de técnicas de análisis de big data, las empresas pueden recopilar datos de datos internos, redes sociales, datos públicos y registros del navegador, una combinación que brinda una visión de adentro hacia afuera de las expectativas de los clientes.

Encontrar tendencias

Identificar y rastrear patrones y comportamientos es otro conjunto de beneficios del análisis de big data. Les dice a las empresas hacia dónde se dirige su crecimiento, cuál es la demanda de su producto y cómo está cambiando con el tiempo. La tecnología elimina el "instinto" de la predicción de tendencias.

Las herramientas de big data están diseñadas para recopilar tendencias de las redes sociales y conjuntos de medios tradicionales, patrones de comportamiento de los clientes. A su vez, informa a las empresas sobre dónde deben concentrar su energía en un nivel proactivo, tanto en términos de anuncios dirigidos como de retención de clientes.

Seguimiento de la competencia

Tradicionalmente, comprender los movimientos de la competencia se ha limitado a actividades como leer noticias de negocios, pretender ser un cliente para obtener información sobre los procesos, etc. Hoy, sin embargo, obtiene toda la información que necesita sobre la competencia sin siquiera levantarse del escritorio.

Google Trends puede mostrar la popularidad de una marca, las redes sociales pueden informar sobre lo que la gente está pensando sobre el producto, y los sitios web de calificación y revisión pueden mostrar dónde se está quedando atrás la marca. Todo esto está disponible a través de técnicas simples de análisis de big data.

Mejores operaciones

La tecnología de big data está en demanda para optimizar los procesos y operaciones comerciales. Al incorporarse en todas las operaciones comerciales con gran cantidad de datos, como la línea de producción, los sistemas de pedidos de clientes, etc., la tecnología se utiliza para definir eficiencias, encontrar anomalías y resaltar cuándo el proceso necesita mejoras.

Estos beneficios del análisis de big data se utilizan mucho en sectores como el comercio minorista , la cadena de suministro , las telecomunicaciones , la atención médica y otras industrias similares.

Ajustando los modelos de negocio

Las empresas han utilizado las aplicaciones de análisis de big data para actualizar sus productos actuales mientras crean nuevos productos y líneas de negocios. Con un conjunto masivo de datos de mercado a su disposición, las empresas pueden definir qué buscan sus clientes y qué empresas satisfacen sus necesidades. Esta información, a su vez, se está utilizando para definir nuevos productos y modelos de negocio.

Las ventajas del análisis de big data que cubrimos son solo las explicaciones superficiales de cómo las empresas usan big data. Hay una serie de otras formas en que la tecnología se está utilizando en el ecosistema global de empresas emergentes y establecidas. Sin embargo, para una empresa que es nueva en el dominio, es importante comprender que estos beneficios solo pueden ocurrir cuando ha integrado correctamente el análisis de big data en su negocio.

¿Cómo comenzar con el análisis de big data en su negocio?

Una parte importante de obtener todos los beneficios que promete la tecnología de big data es saber cómo comenzar con su incorporación en su modelo de negocio.

En Appinventiv, hemos visto que este proceso ocurre cada vez que un cliente acude a nosotros en busca de ayuda para crear un proyecto de big data.

Los proyectos de big data surgen cuando un ejecutivo de negocios se convence de que se está perdiendo los beneficios de big data. Esta convicción lleva a los equipos de CMO y CIO a trabajar juntos donde especifican y hacen un alcance de los conocimientos que deben buscarse y hacen una arquitectura de análisis a su alrededor. A continuación, la empresa lanza un pequeño proyecto de TI en el que el equipo de CIO diseña un sistema complejo en el que capturan los datos sin procesar y los convierten en información estructurada.

Ahora, cuando los profesionales de análisis comienzan a usar los datos para los que se creó el modelo de big data en primer lugar, comienzan a notar problemas en el sistema y comienza el ciclo de iteraciones.

Hemos sido testigos de esta situación varias veces en nuestro viaje de servicios de análisis de datos .

Por ejemplo, cuando creamos una plataforma de análisis de datos para una empresa de telecomunicaciones líder en los EE. UU., nuestro primer paso fue almacenar y analizar sus datos en la nube utilizando tecnologías Apache como Spark y Hadoop. Para hacer que la información de los datos sea accesible, implementamos diferentes soluciones de BI a través de paneles interactivos. ¿Los resultados?

Nuestros esfuerzos llevaron al 100 % de procesamiento de los datos de consumo de los clientes y un aumento del 85 % en la calidad y accesibilidad de los datos.

Volviendo a comenzar con el análisis de big data en los negocios, lo que recomendamos a nuestros clientes es , en primer lugar, comenzar muy poco. Puede ser tan pequeño como identificar los productos que sus clientes están viendo y abandonando la página, una información que se puede usar para enviar un correo electrónico de seguimiento o una notificación automática.

En segundo lugar, sugerimos capturar datos en un modelo único en lugar de crear un proceso para capturar y analizar datos. Si comienza capturando los datos específicos necesarios para realizar la prueba, encontrará que el volumen de datos es fácil de administrar. En esta etapa, incluimos un ingeniero de análisis. Pueden resaltar qué datos necesitan y cuáles deben ignorarse para un modelo de big data en particular.

Una vez que haya dominado estas dos etapas, puede pasar a la etapa de una adopción mucho más amplia de big data en los negocios. La incorporación de big data a través de estos pequeños pasos específicos puede ser la forma menos costosa y más rápida de hacerlo. Le daría a las empresas una claridad sobre si una gran inversión en big data resultaría beneficiosa o cómo valdría la pena a largo plazo. Es incuestionable por qué los grandes datos son importantes, pero algo que beneficia a otros podría no beneficiarlo a usted de la misma manera. Al ejecutar estos prototipos a pequeña escala, podrá decidir si existe la necesidad de big data en su negocio.

En tercer lugar, es importante conocer los desafíos asociados con la incorporación de big data. Saber cuáles son de antemano ayudaría a tomar decisiones calculadas sobre el tamaño del proyecto. Estos son algunos de esos desafíos:

• Gestión de datos: a medida que crece el negocio, también lo hace el tamaño de los datos que deben recopilarse.
• Mantener la calidad de los datos: las empresas terminan dedicando gran parte de su tiempo a depurar datos y prepararlos para obtener información.
• Mantener los datos seguros: las preocupaciones sobre la privacidad son una parte inevitable de los grandes datos, especialmente debido a la gran cantidad de datos comerciales que contienen. Aquí es donde entran en escena los estrictos controles de cumplimiento.

Si bien esto destaca el enfoque más seguro de la incorporación de big data en los negocios, es igualmente importante saber cómo funciona el análisis de big data. Le daría un marco de cómo empezar. Veamos eso a continuación cuando concluyamos el artículo.

¿Cómo funciona el análisis de big data?

El análisis de big data es principalmente un proceso de cuatro etapas que utilizan las empresas para obtener datos informados como resultado. Esto es lo que son esas etapas:

Recopilación de datos: aquí, los datos (estructurados, no estructurados y semiestructurados) se recopilan de múltiples fuentes y se almacenan en almacenes de datos donde las herramientas de BI pueden analizarlos. Por lo general, a los datos no estructurados muy diversos se les asignan sus metadatos individuales y se almacenan en los lagos de datos.

Procesamiento de datos: una vez que los datos se recopilan y almacenan, se procesan para obtener resultados en las consultas. Para lograr esto, hay dos opciones de procesamiento disponibles: el procesamiento por lotes, donde se analizan grandes conjuntos de datos a lo largo del tiempo, y el procesamiento continuo, donde se procesan pequeños lotes de datos.

Limpieza de datos: los datos, independientemente del tamaño, requieren limpieza para mejorar la calidad de los datos y obtener mejores resultados. En esta etapa, los datos se formatean en el mismo contexto y todos los datos duplicados e irrelevantes se eliminan del sistema.

Análisis de datos: esta es la etapa en la que los datos recopilados se convierten en información. Algunos de los métodos de análisis de datos más populares incluyen: minería de datos , análisis predictivo y aprendizaje profundo.

¡Terminando!

Así que aquí está todo lo que necesita saber para comenzar con el análisis de big data. Si bien el enfoque de la integración puede variar, el resultado final debe ser el mismo: los grandes datos deben resolver los problemas comerciales y no complicarlos.

Si está buscando agregar tecnología de big data en su negocio y está buscando soporte para comenzar, póngase en contacto con nuestro equipo de análisis de datos . Te sentaremos a identificar las áreas donde el big data puede ser más beneficioso y trabajaremos en su incorporación.