Cada vez más, las empresas de todos los tamaños se están concienciando sobre la importancia de los datos. ¡Descubre cómo utilizan el análisis de Big Data!

¿Qué es el análisis de Big Data y cómo está transformando la toma de decisiones empresariales?

pablo.blanco
14/11/2023

Vivimos en un mundo hiperconectado y globalizado en el que estamos continuamente compartiendo información aunque no nos demos cuenta. Este flujo de información continuo no proviene solo de lo que decidimos contar indirecta o directamente en Internet, sino también de todas las pequeñas acciones que realizamos. 

Cada vez más, las empresas de todos los tamaños se están concienciando sobre la importancia de los datos, tanto para tomar decisiones empresariales de gran calado, diseñar estrategias de marketing ganadoras y arrojar luz allí donde antes había oscuridad.

Es por eso que en este artículo te vamos a explicar detalladamente qué es el Big Data y en qué consiste el análisis de Big Data, además de contarte por qué para una empresa es tan preciado tener a expertos en Big Data Analytics en su plantilla. ¿Te interesa dar el salto al mundo de los datos? ¡Esta entrada de EDUCA Open te va a enganchar!

¿Qué es el Big Data y su análisis?

Para empezar, al hablar de Big Data nos referimos a una gran cantidad de datos estructurados (bien organizados, catalogados y almacenados), semiestructurados y no estructurados (no categorizados, sin formato estándar, distribuidos irregularmente). 

Por extensión, el análisis de Big Data o Big Data Analytics es un procedimiento complejo en el que se analizan estas ingentes cantidades de datos para extraer alguna conclusión de valor para la empresa, bien sea sobre correlaciones, tendencias de mercado o comportamientos de la audiencia objetivo.

¿Cómo funciona el análisis de Big Data?

El análisis de Big Data es un proceso complejo que implica la recopilación, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos para obtener información valiosa y conocimientos útiles. A continuación, te describimos los pasos básicos para realizar este proceso:

Definición de objetivos

No podemos zambullirnos en un mar de datos sin tener un norte, una meta clara de qué queremos conseguir. Por eso, el primer paso siempre será identificar claramente los objetivos y preguntas que se quieren responder con el análisis. Partiendo de un enfoque claro, podremos seleccionar los datos que más nos interesen y sabremos cómo analizarlos.

Recopilación de datos

En esta etapa, se reúnen los datos necesarios para el análisis. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes, como bases de datos internas, registros de aplicaciones, redes sociales, sensores, entre otros. Es importante asegurarse de que los datos sean confiables y estén bien estructurados. 

Para ello, es conveniente conocer “las tripas” de todas las herramientas de medición de datos que empleemos, puesto que cada una mide los datos de forma diferente. Esto es indispensable para ser conscientes de los márgenes de error de nuestros datos y saber identificar datos más realistas.

Almacenamiento de datos

Los datos recopilados se almacenan en sistemas de almacenamiento adecuados, como bases de datos NoSQL o sistemas de archivos distribuidos. También es común utilizar plataformas de Big Data como Hadoop o Spark para administrar y procesar grandes volúmenes de datos. 

Se debe poner un énfasis especial en que el almacenamiento de datos ha de ser seguro, es decir, no ha de estar expuesto a vulnerabilidades informáticas ni a ataques cibernéticos potenciales, especialmente si las bases de datos contienen información comercial y/o confidencial de clientes.

Preparación de datos

En esta etapa, se realiza un proceso de limpieza y transformación de los datos. Esto implica eliminar datos duplicados, corregir errores, completar valores faltantes y convertir los datos en un formato coherente para el análisis.

Aunque suene paradójico, gran parte del tiempo en el proceso de análisis de Big Data se pasa limpiando datos. Es decir, preparando los datos empleando lenguajes de programación como R o Python para ajustar su formato al estándar de herramientas de visualización de datos como Tableau o Power BI.

Análisis de datos

En este punto, se aplican técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático para extraer información y patrones significativos de los datos. El tipo de análisis puede variar según los objetivos establecidos, y puede incluir análisis descriptivos, análisis predictivos o análisis prescriptivos.

El análisis descriptivo consiste en describir y analizar datos históricos para interpretar la situación actual y entender el comportamiento y las características de nuestros usuarios. Por su parte, el análisis predictivo trasciende el espacio-tiempo para ofrecer pronósticos y estimaciones a partir de datos pasados y múltiples variables.

Visualización de datos

Para comprender mejor los resultados del análisis, se utilizan herramientas de visualización de datos. Gráficos, tablas y otros elementos visuales permiten presentar la información de manera más clara y comprensible.

Estos gráficos, que pueden presentarse de forma muy variada según el tipo de datos que nos atañe, no solo sirven a los analistas de Big Data para interpretar la información, sino también para presentarla ante otros cargos de la empresa. Es por ello que se intenta simplificar la complejidad de la información y presentar exclusivamente los gráficos más relevantes.

Interpretación de resultados y toma de decisiones

En esta etapa, se interpretan los hallazgos del análisis para responder las preguntas planteadas inicialmente. Esto puede requerir el análisis de tendencias, la identificación de relaciones entre variables o la formulación de recomendaciones basadas en los resultados obtenidos.

Con la información y e insights obtenidos del análisis, se toman decisiones informadas que pueden mejorar procesos, optimizar estrategias o resolver problemas específicos.

Monitoreo y actualización

El análisis de Big Data es un proceso cíclico en el que hay que estar constantemente evaluando la rigurosidad de los procedimientos analíticos que se observan, así como se supervisa que los datos que se analicen estén actualizados. 

Esto se debe a que los datos cambian con el tiempo (a veces, diariamente), y es necesario monitorear y actualizar regularmente los análisis para mantener la relevancia y precisión de los resultados.

¿Por qué es el Big Data está transformando a las empresas?

El Big Data supone una revolución en muchos ámbitos, pero es especialmente útil para que las empresas conozcan mejor a su audiencia, creen productos más adaptados, se ajusten a las preferencias del público e identifiquen problemas que pueden no resultar tan evidentes.

Te contamos de manera resumida cómo el Big Data puede impulsar la marca y los ingresos de una empresa:

Ofrece posibilidades de personalización

¿Alguna vez te has preguntado cómo las plataformas de vídeo como Netflix o YouTube te ofrecen recomendaciones? Pues el análisis de Big Data es la respuesta. Estas plataformas utilizan algoritmos para detectar tendencias y patrones de preferencias en miles de usuarios con la finalidad de ofrecerte un producto que, con seguridad, te va a interesar.

Se desarrollan productos más acertados

puede que nuestra audiencia muestre comportamientos que connotar una necesidad por un nuevo producto o funcionalidad. Con el Big Data, podríamos extraer conclusiones sobre qué es lo que buscan más los usuarios y qué falta en nuestro catálogo o prestaciones para terminar de satisfacer sus necesidades.

Mejoran la experiencia del cliente

La disciplina de UX o experiencia de usuario puede beneficiarse mucho del análisis de Big Data, puesto que proporciona información reveladora sobre los problemas y confusiones que puedan estar experimentando los usuarios en el sitio web y el funnel. Así pues, el Big Data permite detectar rápidamente si algo está fallando en el plano técnico o visual para poder solventarlo.

Optimización de procesos productivos

El Big Data puede ayudarnos a identificar áreas de mejora en los procesos de trabajo, a eliminar cuellos de botella, aligerar las tareas que más recursos consumen y, eventualmente, a generar nuevos flujos de trabajo más eficientes.

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