La cantidad de datos está creciendo exponencialmente y las empresas confían cada vez más en datos precisos para tomar decisiones. Como resultado, ha surgido una nueva industria: Big Data. Big data se refiere a conjuntos de datos que son tan grandes que requieren técnicas y métodos de análisis especiales. A medida que crecen los datos, las empresas deben reconocer y aprovechar el poder del análisis de big data.
En esta sección, explicamos qué es Big Data, por qué es importante y los desafíos que plantea. Obtenga más información sobre cómo se utilizan los grandes datos en los negocios hoy en día.
Big data generalmente se define como conjuntos de datos más grandes que lo que el software de base de datos estándar puede almacenar, procesar y analizar. Actualmente, más del 90% de todos los datos en todo el mundo se han generado solo en los últimos dos años. Estos datos están disponibles en muchos lugares diferentes, p. B. en sensores, redes sociales y sistemas de gestión de relaciones con clientes.
Los puntos de datos de todos estos sistemas diferentes están vinculados entre sí y pueden revelar patrones previamente no reconocidos. Sin embargo, cuando las empresas intentan analizar estos conjuntos de datos, rápidamente se ven abrumadas por el gran volumen de información recopilada.
A medida que ha aumentado el uso de la tecnología, también lo ha hecho la cantidad de datos generados. La gran cantidad de datos permite a las empresas tomar decisiones más informadas y aumentar sus ganancias. Las empresas con un alto volumen de transacciones pueden ver un aumento significativo en el volumen de transacciones durante el cambio de año y las festividades de Año Nuevo.
Esto puede convertirse en un problema si la infraestructura de pago no puede manejar el mayor volumen de transacciones. Big data puede proporcionar información sobre cómo los volúmenes de transacciones han evolucionado con el tiempo, ayudando a las organizaciones a prepararse para mayores volúmenes de transacciones. Esto permite que las infraestructuras de pago procesen grandes volúmenes de transacciones sin interrupción.
Si bien los grandes datos ofrecen innumerables beneficios, el gran volumen de información puede ser difícil de analizar. Esto se debe a que las tres características de big data (cantidad, variedad y velocidad) están negativamente correlacionadas entre sí. En otras palabras, cuando un rasgo es alto, otro suele ser bajo. Esto significa que las empresas que intentan analizar big data pueden enfrentar desafíos relacionados con las tres características de big data.
Es difícil analizar datos de cualquier tamaño, pero los grandes conjuntos de datos plantean un gran desafío Primero, los datos pueden ser muy difíciles de administrar y almacenar. Con grandes conjuntos de datos, las empresas a menudo tienen que usar sistemas de almacenamiento distribuido para proteger y acceder a los datos. En segundo lugar, al analizar grandes conjuntos de datos, puede llevar mucho tiempo determinar qué partes del conjunto de datos son relevantes para el análisis.
Por lo tanto, es importante desarrollar una estrategia para determinar qué conjuntos de datos son útiles para la empresa y cómo se pueden integrar en los flujos de trabajo.
Tres maneras en que las empresas están aprovechando Big Data ahora
Como se discutió anteriormente, los grandes datos pueden ser un gran activo para las empresas, pero solo si saben cómo usarlos correctamente. Las siguientes estrategias basadas en datos pueden ayudarlo a aprovechar y monetizar big data.
Antes de poder analizar los datos, hay que prepararlos. La preparación de datos le permite convertir datos de un formato a otro y prepararlos para el análisis. Las herramientas de preparación de datos se pueden usar para limpiar, convertir y cargar datos en su plataforma de análisis, o puede contratar a un analista de datos para que lo haga por usted.
El descubrimiento de datos permite el acceso a los datos recopilados para obtener nuevos conocimientos. Se pueden usar varias herramientas para este propósito, incluido el software de visualización de datos y minería de datos. La visualización de datos es útil para grandes conjuntos de datos porque brinda una mirada rápida a los datos y revela patrones que de otro modo no descubriría. Ver también.
El software de minería de datos puede ayudarlo a descubrir patrones en sus conjuntos de datos y encontrar nueva información que puede ayudar a su negocio – Visualización de datos: la visualización de datos le permite presentar los datos recopilados de una manera que sea fácil de entender para otros. Esto es útil para los miembros del equipo que no están familiarizados con el trabajo con datos de seguimiento del progreso. La visualización de datos también puede motivar a los miembros del equipo al mostrar el progreso y los resultados.
Big data es un término para grandes cantidades de datos que no pueden ser procesados ni manipulados por las bases de datos tradicionales y los sistemas de gestión de datos. Gran parte de estos grandes datos no están estructurados y se caracterizan por ser de “gran escala”, “alta variación” y “alta velocidad”.
Big data tiene muchas ventajas, pero debido a la naturaleza del problema, puede ser difícil de analizar. Afortunadamente, hay formas de aprovechar y capitalizar el poder de los grandes datos. Esto incluye preparación de datos, determinación de datos y visualización de datos. Al aprovechar Big Data, las empresas pueden tomar decisiones más informadas y, en consecuencia, generar mayores ganancias. Aproveche los grandes datos y utilice estas estrategias a su favor.