¿Qué es, cómo funciona y para qué sirve el big data? 

En la era del big data, todo son datos. Parece algo imperceptible, pero desde que nos levantamos hasta que apagamos la luz y el móvil para dormir, hemos generado multitud de datos. No solo las redes sociales o plataformas de entretenimiento manejan grandes cantidades de información, tal y como demuestra los 4,5 millones de búsquedas que los usuarios efectúan en Google cada minuto (2019). Sin embargo, la respuesta a qué es el big data se encuentra en la organización que se hace de estos datos.

En este panorama, no es de extrañar que las organizaciones se vean abrumadas por estas cifras. Hasta hace poco tiempo, los softwares CRM solo estaban enfocados en los procesos de ventas, pero su modernización ha posibilitado la toma de decisiones basadas en datos. El CRM de Axial Soft incorpora la información obtenida desde el big data, facilitando la colaboración entre distintos departamentos y la optimización de los procesos.

Big data: significado

Big data es una colección de datos que de gran complejidad y volumen cuyo crecimiento es exponencial en el tiempo. Tales son estas dimensiones que su gestión ha cambiado de escala, por lo que de hablar de gigabytes se ha pasado a hacerlo de terabytes e incluso petabytes. Todo es grande en el big data y su definición, así que los ejemplos son fundamentales para entender lo que supone en nuestras vidas. Para hacerse una idea, Facebook genera 4 petabytes de datos por día, lo que representa un millón de gigabytes.

Sin embargo, la explosión de datos del big data se refiere no tanto a su cantidad, sino a su estructuración. Para explicarlo, se suele hacer referencia a unos términos llamados las 3 V del big data:

1. Volumen. Según la Universidad UNIR, en el año 2020 se superado los 25 mil millones de endpointsconectados a Internet, traducidos en 40 billones de GB de datos. Todo un reto de gestión.
2. Variedad. Agrega otro valor como es la posibilidad de combinar formatos heterogéneos para ser procesados en una única iteración.
3. Velocidad. Es obvio que el análisis de datos requiere de rapidez, lo que reduce los tiempos de procesamiento que presentaban otras herramientas más antiguas.

No obstante, se recomienda atender a otras 5 V en big data como son la veracidad y la volatilidad de los datos, valor de la información extraída de los datos, viabilidad para su uso y visualización en su presentación.

Por qué es importante el big data: ventajas

Aprovechar el análisis de big data ayuda a las organizaciones a desbloquear los valores estratégicos y aprovechar al máximo sus activos. Se emplea para saber quiénes son sus clientes potenciales y qué desean, además de describir el viaje del comprador. Sin este tratamiento ingente de datos no puede entenderse el crecimiento, dado que el conocimiento exhaustivo de la audiencia conduce a una mayor competitividad.

En definitiva, todo este aprovechamiento de los macrodatos provoca que las empresas no tengan más remedio que centrarse en el cliente. El empleo de los datos históricos y en tiempo real capacita para evaluar las preferencias y cambios en las decisiones de la audiencia. En última instancia, obliga a las organizaciones a actualizar sus estrategias de marketing y, por tanto, responder adecuadamente a la demanda.

Para qué sirve el big data: casos de uso

Conforme aumenta la comprensión de los requisitos que el Big Data precisa, mayor potencialidad respecto a la manera en que las empresas lo utilizan para optimizar sus operaciones.

• Big data e inteligencia artificial. Ambos conceptos versan sobre los datos, pero sus funcionalidades son distintas. Tras el procesamiento y estandarización, el big data aprovecha el output mediante diversos softwares para crear algoritmos que posibilitan que ciertos programas y mecanismos puedan razonar. Una rama de la IA es el Machine Learning, que permite crear predicciones sobre los clientes.
• Desarrollo de productos. Plataformas de entretenimiento como Spotify o Netflix construyen modelos predictivos para nuevos productos y servicios. Este análisis logra una secuenciación de modelos predictivos y su éxito comercial.
• Experiencia del cliente con big data. Qué es y cómo funciona su aplicación tiene un resultado claro en su visión clara del cliente potencial. Las ventajas del big data se centran en evitar las tasas de abandono y conducir al buyer persona a la compra. Este proceso se lleva a cabo con la recogida de datos de redes sociales, clics, visitas a webs, registros de llamadas, etc.
• Eficiencia operativa. Con el estudio del feedback de los clientes y sus acciones, se posibilita la antelación a la demanda y la toma de decisiones respecto a la misma.

Desafíos del Big Data

Responder a qué es el big data y para qué sirve nos remite inevitablemente a la cuestión del tamaño. Sin bien se desarrollan constantes tecnologías para almacenar y manejar estas inmensas cantidades de información, se estima que su volumen se duplica aproximadamente cada 2 años. Estos son algunos de los retos futuros de la arquitectura big data sobre los que se sigue trabajando incansablemente:

• Particularmente difícil cuando los datos proceden de formatos diversos.
• La entrada y salida de información en formatos unificados sigue presentando dificultades.
• Seguridad. La información no cifrada corre el riesgo de ser atacada por los ciberdelincuentes.
• Actualización. La tecnología cambia a un ritmo trepidante. Hasta hace unos años, Apache Hadoop y Apache Spark eran las tecnologías de gestión de big data. En la actualidad, se considera idóneo la combinación de ambos marcos.
• Calidad de datos. Organizar los datos relevantes para los clientes no solo tiene importancia desde un punto de vista de ventaja competitiva. Asimismo, su limpieza y tratamiento es clave para no incurrir en errores estratégicos y operacionales.