Si en tu empresa recibes reportes, consultas e información acerca de la competencia o el mercado, sabrás que para tomar decisiones basadas en buenos métodos, la inteligencia artificial y el Big Data pueden ser clave para el éxito de tu empresa.
Hoy en día, la mayor parte de las organizaciones tecnológicas están combinando la agilidad del Big Data con la escalabilidad de la inteligencia artificial.
El análisis de Big Data permite la planificación basada en datos, la dirección y el control de los procesos de negocios y la implementación de modelos digitales, es el nivel más alto de complejidad dentro de los sistemas de análisis de información en las empresas.
En pocas palabras, el Big Data es el conjunto de métodos y tecnologías para la carga, el almacenamiento y el análisis altamente escalables de datos no estructurados.
Estas herramientas pueden auxiliar a las empresas gestionando grandes volúmenes de datos, realizando análisis complejos e integrándolos en tiempo.
Las nuevas tecnologías han hecho que diariamente se produzcan grandes cantidades de datos y que estos sean compartidos entre más usuarios.
Los sistemas tradicionales de almacenamiento de información han ido quedándose obsoletos por el aumento de la cantidad de datos disponibles, lo que significa que el 80% de estos datos están desordenados y son difíciles de gestionar.
Si estás pensando implementar soluciones de Big Data en tu empresa, recuerda que te será mucho más rápido gestionar datos, permitiendo la retención, clasificación, análisis y aprovechamiento, de una manera mucho más precisa.
Si estos datos se gestionan de forma correcta, se vuelven herramientas útiles a la hora de tomar decisiones para aumentar la rentabilidad.
Para muchas empresas, detectar al cliente que más influye y realiza más compras del resto de posibles compradores es la clave.
Con los sistemas tradicionales como Business Intelligence (BI), es decir, la habilidad para transformar los datos en información, el procesamiento y el análisis de información carecen de dinamismo.
Un ejemplo puede ser cuando el tiempo necesario para proceder a la carga de modelos resulta excesivo y provoca que al finalizar el proceso se pierda utilidad.
Dichos cambios para alinear el proceso nuevo con las necesidades corporativas, es costoso, poco ágil e ineficaz, esto no sucedería si se aplicaran los algoritmos para el análisis.
Lo realmente importante del Big Data no es la cantidad de datos que se obtienen, sino lo que haces con ellos.
Cuando tomas datos de cualquier fuente y los analizas, podrás obtener:
Sin embargo, si a eso le sumas un análisis de alta potencia, podrás realizar tareas como:
En una empresa, no es lo mismo copiar para ir detrás de los competidores que ser el primero en ofrecer un servicio nuevo.
De ahí proviene la importancia de la innovación que el Big Data impulsa y permite pensar sin límites al eliminar por completo cualquier tipo de restricción en la gestión de datos.
Con esta herramienta podrás procesar grandes volúmenes de datos no estructurados de baja densidad, pueden ser datos de valor desconocido, aplicación para móviles o equipos con sensores. La cantidad de datos siempre importa.
Para algunas empresas, esto puede suponer decenas de terabytes o cientos de petabytes de datos.
Es el ritmo al que se reciben los datos, normalmente la mayor velocidad de los datos se transmite directamente a la memoria que suelen pertenecer a un almacén de datos, en vez de escribirse en un disco.
Algunos productos inteligentes funcionan y actúan en tiempo real.
Se refiere a los diferentes tipos de datos disponibles, los datos convencionales eran estructurados y podían organizarse en una base de datos relacional.
Con el auge del big data, se presentan nuevos tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como el texto, audio o video, que requieren un pre procesamiento adicional para poder obtener significado y habilitar los metadatos.
En los últimos años, han surgido otras 2 “V".
Además de las velocidades y variedades de datos, los flujos de información son impredecibles, cambian a menudo y varían en gran medida.
Las empresas deben saber cuándo algo está en tendencia en los medios sociales y cómo se deben gestionar los picos de carga de datos diarios, estacionales y desencadenados por eventos.
Es la calidad de los datos, esto se debe a que los datos provienen de tantas fuentes que es difícil vincular, comparar, limpiar y transformarlos a través de los sistemas.
Las empresas necesitan conectar las relaciones, jerarquías y los múltiples vínculos de datos.
Si tu empresas está considerando implementar el Big Data, debes considerar algunos aspectos clave para lograr hacerte cargo de los datos tradicionales, estructurados, no estructurados y semiestructurados.
Crea un plan diseñado para supervisar y mejorar la forma en que adquieres, almacenas, gestionas, compartes y utilizas los datos dentro y fuera de la organización.
Una estrategia de Big Data establece el escenario para el éxito del negocio en medio de una abundancia de datos; debes considerar tus objetivos e iniciativas, la tecnología con la que cuentan y la que desean adquirir.
Como sabrás, el streaming de datos proviene del Internet de las Cosas y otros dispositivos conectados que fluyen a los sistemas de TI, puedes analizarlos a medida que llegan, decidiendo qué datos guardar y cuáles requieren un análisis más profundo.
Los datos de los medios sociales provienen de interacciones en redes sociales, incluyen Big Data en forma de imágenes, vídeos, voz, texto y sonido, útiles para la comercialización.
Estos datos suelen estar en formas no estructuradas o semiestructuradas.
Otros Big Data puede provenir de data lakes, fuentes de datos en la nube, proveedores y clientes.
Los sistemas informáticos modernos dan velocidad, potencia y flexibilidad necesaria para acceder a cantidades masivas y tipos de Big Data
Además de un acceso confiable, necesitas contar con métodos para integrar los datos, asegurar la calidad, tener un buen y seguro almacenamiento.
La computación en red o analítica en memoria, te permitirá analizarlos, de cualquier manera, alimenta los esfuerzos analíticos avanzados como la inteligencia artificial.
Los datos bien administrados conducen a una analítica confiable, las empresas necesitan aprovechar operar de una manera basada en los datos, tomando decisiones basadas en la evidencia.
Es cierto que el Big Data promete mucho, sin embargo, como cualquier herramienta, debe enfrentarse a diversos factores.
En primer lugar, se caracteriza por su gran tamaño, aunque se han desarrollado nuevas tecnologías para el almacenamiento de datos, el volumen de datos duplica su tamaño cada dos años aproximadamente.
Si bien, las empresas continúan esforzándose por mantener un buen crecimiento de datos y encontrar formas de almacenarlos eficazmente, no es suficiente con almacenarlos.
Para que puedan brindar algún valor, deben poder utilizarse y esto depende de su conservación.
Poder disponer de datos limpios, datos relevantes para el cliente y organizados de tal modo que permitan un análisis significativo, requiere gran trabajo.
Es por ello, que los científicos de datos dedican entre un 50% y un 80% de su tiempo a seleccionar y preparar los datos antes de que estos puedan utilizarse.
Debes tener claro que la tecnología evoluciona a un ritmo rápido, lo que hace unos años, como Apache Hadoop era la tecnología más utilizada para administrar Big Data, en 2014 entraría en juego Apache Spark.
Hoy en día, son más las tecnologías que surgen para crear un enfoque óptimo y poder mantenerse al día.
Los exabytes actuales del Big Data pueden brindar innumerables oportunidades para capturar insights que impulsen la innovación, desde una previsión más precisa hasta mayor eficiencia operativa, mejores experiencias de los clientes y mejores usos del Big Data y analítica.
El Big Data es un activo crucial, por ello, las empresas tecnológicas pueden ofrecer valor gracias a sus datos, para generar una mayor eficiencia y desarrollar nuevos productos.
Los avances tecnológicos han reducido el costo del almacenamiento y la computación de datos, haciendo que almacenar datos resulte más fácil y barato.
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