¿Cuál es el valor de la Big Data?

Incrementa la productividad y la eficiencia, ya que las herramientas procesan los datos de forma más rápida y facilita a los empleados su trabajo. Te da la oportunidad de mejorar la toma de decisiones, ya que nos proporciona una base más informada y confiable.

Sin embargo, el verdadero valor del Big Data se encuentra en la conversión de los datos a información práctica a través de la analítica o del Big Data analytics. Así, si se usa adecuadamente esta tecnología, las empresas podrían: Optimizar procesos. Conocer mejor a sus clientes.

Es el Valor Interno de los Datos expresado en unidades monetarias. Sería la parte de la capitalización de una compañía que se debe al uso de los datos.

El big data contribuye a que las compañías puedan tomar decisiones de forma más rápida, eficiente y sin complicaciones, además de identificar nuevas oportunidades de negocio.

El volumen, la velocidad, la variedad, la veracidad y el valor de los datos son las cinco claves para convertir el 'big data' en uno de los impulsores de las empresas.

Expertos Data Scientists de IBM dividen el Big Data en 4 dimensiones del Big Data: Variedad, Volumen, Veracidad y Velocidad.

El verdadero valor de Big Data se mide por el grado en que usted puede analizar y comprender los datos. La inteligencia artificial (IA), machine learning y las tecnologías modernas de bases de datos permiten la visualización y el análisis de Big Data para brindar información estratégica accionable –en tiempo real–.

Definición de big data

Dicho de otro modo, el big data está formado por conjuntos de datos de mayor tamaño y más complejos, especialmente procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos convencional sencillamente no puede gestionarlos.

En UNIR abordamos las tres magnitudes fundamentales en el procesamiento de datos. Las tres V del Big Data se refiere a los siguientes términos: volumen, variedad y velocidad, que son las tres características o magnitudes que lo definen, además de sus principales retos.

Valor, Volumen, Velocidad, Variabilidad, Veracidad y Variedad: estos 6 conceptos clave son muy útiles a la hora de comprender a la Big Data.

También conocidas como “las V del Big Data”, las siete características principales del Big Data son:

El big data (datos masivos) es el término que describe un gran volumen de datos, el cual crece de manera exponencial con el paso del tiempo. En pocas palabras, es un conjunto de datos tan grande y complejo que ninguna de las herramientas tradicionales de datos es capaz de almacenarlos o procesarlos de manera eficiente.

Cuando hablamos de Big Data estamos hablando de grandes volúmenes de datos que forman parte del día a día de una empresa. A través de esta gran cantidad de datos se puede obtener información crucial para tomar decisiones y realizar acciones que ayuden a lograr los objetivos estratégicos del negocio.

¿Qué problema soluciona? Realizar market research con Big Data permite a las empresas obtener un mayor entendimiento de los consumidores. La misma data generada por los usuarios, por ejemplo en redes sociales, puede ser utilizada para entender patrones, hábitos y necesidades de consumo.

El aprovechamiento de la información permite mejorar la experiencia de compra del consumidor. Visitas a la web, redes sociales, búsquedas de contenido, comunicaciones y transacciones forman parte del gran universo de fuentes de información que las empresas poseen de sus clientes.

Teniendo en cuenta la clasificación que realiza la consultora IBM sobre los diversos tipos de datos, existen 5 grandes tipos: Los datos de grandes transacciones (Big Transaction Data). Son los registros de facturación, de las llamadas, telecomunicaciones, etc.

El Big Data permite recopilar datos de redes sociales, visitas en internet, registros de llamadas y otras fuentes para mejorar la experiencia de los clientes a través de la personalización y la toma de decisiones.

En 2005, Roger Mougalas de O'Reilly Media acuñó el término Big Data por primera vez, solo un año después de que crearan el término Web 2.0. que se refiere a un gran conjunto de datos que es casi imposible de administrar y procesar con herramientas tradicionales de inteligencia empresarial.

Los datos pueden ser generados de forma automática y acumulativa con programas informáticos o ingresados de forma manual. Los datos que se ingresan en una base pueden ser de diversos tipos según la información que se acumule en dicha base.

El análisis de Big data ofrece a estas empresas la capacidad de recopilar datos de los clientes, aplicar análisis e identificar inmediatamente posibles problemas antes de que sea demasiado tarde.

Para responderla bien directo al grano, el Big Data consiste en un proceso que analiza e interpreta grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados. Sirve para que los datos almacenados de forma remota puedan ser utilizados por las empresas como base para su toma de decisiones.

La inteligencia artificial analiza los datos para aprender y mejorar sus procesos de creación o clasificación de patrones a lo largo del tiempo, mientras que el Big Data es el conjunto general de información que se acumula a partir de varias fuentes de datos y que luego son analizados por la inteligencia artificial.

Uno de los principales desafíos del Big Data es la protección de la privacidad y la seguridad de los datos personales. A medida que se recopilan grandes cantidades de datos, existe un riesgo de que la información confidencial caiga en manos equivocadas o se utilice indebidamente.

El análisis de Big Data contribuye a explorar datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Esa búsqueda conduce, generalmente, a movimientos más inteligentes, decisiones más lúcidas, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices.

Ventajas competitivas.

La extracción y análisis de datos ayuda a determinar el comportamiento de los clientes, y a fijar precios en consecuencia. Como resultado, el Big Data permite, por ejemplo, actualizar, optimizar y afinar inventarios en función de la demanda en tiempo real.

Los ácidos y bases son importantes en los seres vivos, porque la mayoría de las enzimas pueden hacer su trabajo solo en ciertos niveles de acidez. Las células secretan ácidos y bases para mantener el pH necesario para que las enzimas trabajen.