“Big Data es como el sexo entre los adolescentes. Todos hablan de eso, pero nadie sabe realmente cómo es «. Así es como Oscar Herencia, Gerente General de la compañía de seguros MetLife Iberia y profesor de MBA en la Universidad Antonio de Nebrija concluyeron su presentación sobre el impacto de los grandes datos en la industria de seguros en la 13ª edición de Omexpo, el popular marketing digital y el comercio electrónico. Cumbre que se celebra en Madrid.
Desde la medicina hasta las finanzas, las tecnologías de procesamiento de datos a gran escala ya están comenzando a cumplir su promesa de transformar las sociedades contemporáneas. Los cambios sociales de largo alcance no tienen lugar durante la noche. Poco a poco, se convierten en parte de nuestra vida diaria, hasta que su naturaleza revolucionaria se disipa. Hace años, los autos híbridos comenzaron a llamar la cabeza de las personas. Hoy, los autos eléctricos se están volviendo menos raros, al menos en ciudades más grandes.
Parafraseando las cinco famosas W del periodismo, la presentación de Herencia se basó en lo que llamó las «Cinco V de Big Data» y su impacto en el negocio. Son volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.
Si vemos Big Data como una pirámide, el volumen es la base. El volumen de datos que las empresas administran se dispararon alrededor de 2012, cuando comenzaron a recopilar más de tres millones de datos de datos en cada datos. «Desde entonces, este volumen se duplica cada 40 meses», dijo Herencia.
Además de administrar datos, las empresas necesitan que esa información fluya rápidamente, lo más cerca posible del tiempo real. Tanto es así que el ejecutivo de MetLife enfatizó que: “La velocidad puede ser más importante que el volumen porque puede darnos una mayor ventaja competitiva. A veces es mejor tener datos limitados en tiempo real que muchos datos a baja velocidad «.
¿Cuáles son las 5 características del Big Data?
Big Data se puede utilizar para mejorar las operaciones, proporcionar un mejor servicio al cliente y crear campañas de marketing personalizadas, todas las cuales aumentan el valor. Como ejemplo, Big Data puede proporcionar a las empresas información valiosa sobre sus clientes que luego pueden usarse para refinar las técnicas de marketing para aumentar las tasas de participación y conversión del cliente.
Big Data puede ser utilizado por organizaciones como en campos médicos o de energía, por ejemplo. Los campos médicos pueden usar big data para identificar factores de riesgo de enfermedad, o pueden ser utilizados por los médicos para ayudar a diagnosticar enfermedades en los pacientes. Las industrias energéticas pueden usar Big Data para rastrear las redes eléctricas, promulgar la gestión de riesgos o para el análisis de datos del mercado en tiempo real.
Las organizaciones que usan Big Data tienen una ventaja competitiva potencial sobre aquellos que no lo hacen, ya que pueden tomar decisiones comerciales más rápidas y más informadas, según lo dispuesto por los datos.
El volumen, el primero de las 5 V de Big Data, se refiere a la cantidad de datos que existe. El volumen es como la base de Big Data, ya que es el tamaño inicial y la cantidad de datos que se recopilan. Si el volumen de datos es lo suficientemente grande, se puede considerar big data. Sin embargo, lo que se considera Big Data es relativo y cambiará según la potencia informática disponible que esté en el mercado.
El próximo de las 5 V de Big Data es la velocidad. Se refiere a la rapidez con que se generan los datos y qué tan rápido se mueven esos datos. Este es un aspecto importante para las empresas que necesitan que sus datos fluyan rápidamente, por lo que está disponible en los momentos correctos para tomar las mejores decisiones comerciales posibles.
¿Cuáles son las características del Big Data?
El volumen se refiere a las enormes cantidades de datos que se recopilan y generan cada segundo en grandes organizaciones. Estos datos se generan a partir de diferentes fuentes, como dispositivos IoT, redes sociales, videos, transacciones financieras y registros de clientes.
Almacenar y procesar esta gran cantidad de datos fue un problema antes. Pero ahora los sistemas distribuidos como Hadoop se utilizan para organizar datos recopilados de todas estas fuentes. El tamaño de los datos es crucial para comprender su valor. Además, el volumen es útil para determinar si una recopilación de datos es Big Data o no.
El volumen de datos puede variar. Por ejemplo, un archivo de texto es de unos pocos kilobytes, mientras que un archivo de video es algunos megabytes. De hecho, Facebook de Meta mismo puede producir una enorme proporción de datos en un solo día. Miles de millones de mensajes, me gusta y publicaciones cada día contribuyen a generar datos tan grandes.
El tráfico móvil global se dio cuenta de alrededor de 6.2 exabytes (6.2 mil millones de GB) por mes en el año 2016.
Otra de las características de Big Data más importantes es su variedad. Se refiere a las diferentes fuentes de datos y su naturaleza. Las fuentes de datos han cambiado a lo largo de los años. Anteriormente, solo estaba disponible en hojas de cálculo y bases de datos. Hoy en día, los datos están presentes en fotos, archivos de audio, videos, archivos de texto y PDF.
La variedad de datos es crucial para su almacenamiento y análisis.
Se puede clasificar una variedad de datos en tres partes distintas:
- Datos estructurados
¿Cuáles son los 5 problemas principales de almacenamiento de datos con Big Data describir C U?
Sin embargo, Big Data también causa muchos problemas. Las empresas deben utilizar los métodos de integración de datos correctos para extraer, transferir, almacenar y analizar todos estos datos no estructurados y estructurados. De lo contrario, todos estos datos son inútiles.
Estos son algunos de los problemas de big data más comunes en este momento, y cómo resolverlos.
Es importante cumplir con la seguridad y las regulaciones gubernamentales en su jurisdicción. Puede enfrentar multas o incluso enjuiciamiento si no se adhiere a la recopilación/protección de datos, impuestos y otras regulaciones legales. Es importante mantener el cumplimiento de las regulaciones como SOC 2 y GDPR, por ejemplo.
El problema es que algunas herramientas de integración de Big Data simplemente no están creadas para el cumplimiento. Los algoritmos de datos y las prácticas estadísticas no siempre tienen en cuenta la legislación relevante y los marcos de seguridad que protegen los datos confidenciales.
Los datos inexactos de baja calidad son un obstáculo importante para las empresas de todos los tamaños. En la mayoría de los casos, las empresas no obtienen ningún valor de estos datos. Es una pérdida de tiempo y recursos. Los datos con formato inconsistente, por ejemplo, son difíciles de usar para fines estadísticos. Los datos duplicados, por otro lado, confunden los equipos de ventas, marketing y servicio al cliente.
Big Data está bien y bueno, pero ¿dónde lo guarda? ¿Y qué sucede si se pone en las manos equivocadas? El robo de datos está en aumento, y los expertos predicen que las empresas perderán $ 6 billones por cibercrimen para 2022.
Muchas herramientas de integración de datos no pueden salvaguardar información importante, y esto expone a las empresas a demandas y pone en peligro la confianza del cliente. En el mundo actual, necesita una plataforma de datos en la que pueda confiar para proteger la valiosa información de sus clientes. Las herramientas de integración de datos más efectivas utilizan tecnología en la nube para que pueda almacenar datos en un entorno seguro y seguro en todo momento.
¿Qué se necesita para usar Big Data?
Big Data, escriben los autores, es mucho más poderoso que el análisis del pasado. Los ejecutivos pueden medir y, por lo tanto, administrar con mayor precisión que nunca. Pueden tomar mejores predicciones y decisiones más inteligentes. Pueden apuntar a intervenciones más efectivas en áreas que hasta ahora han estado dominadas por intuición e intuición en lugar de por datos y rigor. Las diferencias entre Big Data y Analytics son una cuestión de volumen, velocidad y variedad: más datos ahora cruzan Internet cada segundo de los almacenados en todo Internet hace 20 años. La información casi en tiempo real hace posible que una empresa sea mucho más ágil que sus competidores. Y esa información puede provenir de redes sociales, imágenes, sensores, la web u otras fuentes no estructuradas.
Los desafíos gerenciales, sin embargo, son muy reales. Los tomadores de decisiones senior tienen que aprender a hacer las preguntas correctas y adoptar la toma de decisiones basada en la evidencia. Las organizaciones deben contratar científicos que puedan encontrar patrones en conjuntos de datos muy grandes y traducirlos en información comercial útil. Los departamentos de TI tienen que trabajar duro para integrar todas las fuentes de datos internas y externas relevantes.
Los autores ofrecen dos historias de éxito para ilustrar cómo las empresas están utilizando Big Data: Passur Aerospace permite que las aerolíneas coincidan con sus tiempos de llegada reales y estimados. Sears Holdings analiza directamente sus datos de almacén entrantes para hacer que las promociones sean mucho más precisas y más rápidas.
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