Roberto Fuentes Martínez
“Toda pregunta tiene una explicación”
Shakespeare
La información recogida en las bases de datos conforma un modelo de representación de la realidad. Con el Big Data existe una mayor cantidad de datos que permite construir un modelo más preciso con ellos.
El análisis de los datos almacenados permite extraer información sobre el rendimiento pasado de la empresa y presentarlo de forma sencilla mediante aplicaciones de Business Intelligence como, por ejemplo, los cuadros de mando. Además, permite validar o perfeccionar modelos construidos de predicción, facilitando la experimentación de estrategias en diferentes escenarios y extrayendo información útil para construir patrones que permitan anticipar tendencias y eventos futuros. Por ejemplo, los sistemas avanzados de análisis permiten ser más proactivos ante las necesidades del mercado, mejorando los resultados del área comercial.
Sin embargo, la abundancia de fuentes generadoras de datos que existe en la actualidad no está siendo explotada por los sistemas en su totalidad. Ahora los datos provienen no solo de transacciones realizadas por los clientes o datos capturados de los mismos, sino también de interacciones con la compañía, ya sea por medio de feedback, comentarios o conversaciones a través de sistemas IVR del Call Center, o bien los comportamientos que los clientes tienen en portales web, opiniones y preferencias comentadas en redes sociales.
Big Data y Analytics:
De la fuente a la explotación del dato
En muchos casos ciertos datos no se recogen por no ser prioritarios en los procesos de negocio o simplemente porque no se solicitan al cliente. En otros casos, algunos datos recogidos carecen de calidad o son incompletos. Y podemos encontrar el caso de sistemas que hay recopilando enormes cantidades de datos pero no tienen la capacidad suficiente ni el grado de desarrollo necesario para poder explotarlos ni obtener información útil.
La enorme cantidad de contenido existente en Internet, como videos y fotos, o la información obtenida de sensores y dispositivos dentro del espectro de IoT, hace que sean necesarios sistemas que permitan su adquisición, almacenamiento y explotación, basados en tecnologías modernas y nuevos algoritmos de análisis.
Captura y almacenamiento de datos
Proceso y análisis
Explotación
Fuentes de datos: Data Lake, Data Cleansing, Filtrado y agregación, Data Mining, Análisis estadístico, Modelado predictivo, Visualización, Reporting, Cuadros de mando, Recomendación, Next best offer.
Big Data y Analytics:
Los beneficios del Big Data
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