Big Data

El término Big Data se refiere a la combinación de datos de diferentes fuentes para obtener el conjunto de datos más completo posible. Los análisis visuales pueden ayudar a interpretar mejor estos datos. La cantidad total de datos se utiliza para una segmentación más eficiente, o Customer Relationship Management (CRM). El objetivo general de la recopilación de big data es un aumento de las conversiones o de las ventas. Las bases de datos a las que se hace referencia como big data requieren capacidades de almacenamiento que ya no pueden medirse en gigabytes. Sin embargo, no hay un límite establecido que determine cuándo se empieza a llamar big data.

Desarrollo[editar]

Con el rápido desarrollo de los medios de almacenamiento, hay aún más maneras de analizar grandes cantidades de datos y beneficiarse de ellos. Además, la cantidad de datos en todo el mundo ha aumentado de igual manera. Se prevé que el volumen de datos se duplique cada dos años en todo el mundo. La razón de ello es la creciente digitalización del mundo. Mientras que hace años las bases de datos se mantenían o añadían manualmente, hoy en día se maneja ordenadores muy rápidos. Ya sea de compras en el supermercado, reservando un viaje, encargando comida en un restaurante o administrando los datos de tu seguro médico, todos y cada uno de los pasos son registrados, administrados y organizados por ordenadores.

El big data es, por lo tanto, consecuencia de una tendencia general de la humanidad a producir volúmenes de datos cada vez mayores. Hoy en día, el big data se utiliza tanto en la ciencia como en los negocios.

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Requisitos técnicos[editar]

El procesamiento de grandes cantidades de datos requiere muchos pasos. Pero el big data ya no pueden ser procesado eficientemente con la tecnología convencional porque presupone que el software puede manejar lo siguiente:

  • Procesar varios registros a la vez.
  • Importar grandes cantidades de datos rápidamente.
  • Hacer que las bases de datos estén disponibles rápidamente.
  • Manejar múltiples consultas a la base de datos al mismo tiempo.

Existen programas de pago que cumplen estas condiciones, como NeuroBayes, o también el software Hadoop.

Big data - Campos de aplicación[editar]

Especialmente las compañías grandes ven ventajas significativas con big data sobre sus competidores, que tienen menos datos disponibles. Al mismo tiempo, se puede ahorrar mucho dinero cuando se tiene la oportunidad de controlar procesos empresariales completos basados en datos de lectura automática. Pero incluso en el ámbito de la ciencia, los enfoques de evaluación completamente nuevos que deben probarse sobre una base estadística sólo son posibles con la ayuda de big data.

En la práctica, se conciben las siguientes aplicaciones:

  • Investigación de mercado automatizada y rápida que puede responder inmediatamente a los cambios.
  • Descubrir el fraude en las transacciones financieras.
  • Analítica web integral para aumentar y optimizar las campañas de marketing online.
  • Diagnóstico médico integral.
  • Control del consumo de energía, por ejemplo, en una red inteligente.
  • Ampliación de las posibilidades en el comercio electrónico a través de la venta ascendente flexible o la venta cruzada
  • Elaboración de perfiles para los servicios de inteligencia o la policía.

Manejo crítico de grandes volúmenes de datos[editar]

El big data se considera un componente importante en el marketing online. Especialmente las grandes marcas pueden trabajar con conjuntos de datos más grandes, lo que proporciona más potencial de marketing. Sin embargo, el big data, similar a la segmentación, a menudo es criticada porque se pueden crear perfiles de usuario muy precisos con grandes cantidades de datos. Esto hace que el big data sea una gran invasión de la privacidad del usuario. Las empresas que trabajan con datos de gran tamaño deben informar a sus clientes o visitantes, como parte de la política de privacidad, de que los datos de los usuarios se procesan posteriormente.

Empresas como Google u otros proveedores de motores de búsqueda que se financian a través de la publicidad, han estado trabajando con big data que obtienen de los datos de los usuarios y otras fuentes disponibles durante años . Los debates regulares sobre la privacidad muchas veces se centran el campo problemático del big data, ya que esto presenta a las empresas individuales demasiados datos. Pero incluso con otros usuarios de datos de gran tamaño, existe un mayor riesgo de que los datos sean mal utilizados y de que este abuso perjudique a los ciudadanos a largo plazo.

Otra crítica al big data es que sólo pueden ser analizados en base a algoritmos debido a la inmensa cantidad de datos y por lo tanto tienen una orientación muy técnica. Sin embargo, la industria de IT está aún al principio de manejar grandes cantidades de datos, por lo que se pueden esperar métodos de evaluación más precisos en un futuro.

Beneficios para el SEO[editar]

Si se consideran las opciones que ofrecen las herramientas de análisis web como Google Analytics, es obvio que los SEO también se beneficiarán del big data. A través de la comparación de puntos de referencia, herramientas de palabras clave, etc., los optimizadores de motores de búsqueda obtienen resultados parciales de enormes conjuntos de datos que se presentan claramente con el fin de utilizarlos para optimizar sus proyectos. Las grandes empresas también pueden obtener información importante para estrategias de SEO y targeting si fusionan sus bases de datos.