Las empresas, grandes o pequeñas, en todas las industrias pueden beneficiarse del uso de Big Data de manera efectiva. Los beneficios de Big Data y Analytics incluyen una mejor toma de decisiones, innovaciones más grandes y optimización de precios del producto, entre otros. Veamos los principales beneficios de cerca:
Las huellas digitales de los clientes revelan mucho sobre sus preferencias, necesidades, comportamiento de compra, etc. Las empresas usan Big Data para observar los patrones de los consumidores y luego adaptar sus productos y servicios de acuerdo con las necesidades específicas del cliente. Esto contribuye en gran medida a garantizar la satisfacción del cliente, la lealtad y, en última instancia, un impulso considerable en las ventas.
Amazon ha utilizado este beneficio de Big Data al ofrecer la mejor experiencia de compra personalizada, en la que aparecen sugerencias en función de compras anteriores, así como productos que otros clientes han comprado, patrones de navegación y otros factores.
Big Data permite a las empresas entregar productos personalizados a su mercado objetivo, sin más fortunas de gastos en campañas promocionales que no entregan. Con Big Data, las empresas pueden analizar las tendencias del cliente al monitorear las compras en línea y las transacciones de punto de venta. Estas ideas se utilizan para campañas centradas en el diseño y específicas que ayudan a las marcas a cumplir con las expectativas del cliente y a desarrollar la lealtad de la marca.
Las ideas que obtiene utilizando Big Data Analytics son la clave de la innovación. Big Data le permite actualizar los productos/servicios existentes al tiempo que innova nuevos. El gran volumen de datos recopilados ayuda a las empresas a identificar lo que se ajusta a su base de clientes. La información sobre lo que otros piensan de sus productos/servicios pueden ayudar en el desarrollo de productos.
¿Cuáles son las ventajas y desventajas del Big Data?
En esencia, Big Data consiste en conjuntos de información grandes y complejos que son tan voluminosos que el software tradicional de procesamiento de datos no puede administrarlos. Esta información se origina en una amplia gama de fuentes y puede tomar una serie de formularios. Puede estructurarse, en cuyo caso la información se puede presentar fácilmente en forma de tabla (filas y columnas), como una base de datos relacional tradicional. Sin embargo, la mayor parte de Big Data consiste en información no estructurada o semiestructurada, que no se puede representar o administrar fácilmente por medios convencionales. Los datos web, el contenido de las redes sociales, el audio, el video y las imágenes son solo algunos de los ejemplos de información en este extremo menos estructurado del espectro de Big Data.
- Volumen: los conjuntos de big data generalmente incluyen cantidades significativas de información de baja densidad y no estructurada que, dependiendo de la organización, puede correr a decenas de terabytes, cientos de petabytes o más.
- Variedad: esta información proviene de una multiplicidad de fuentes y puede asumir muchos tipos y formatos.
- Velocidad: Big Data llega a un ritmo rápido, y para muchas aplicaciones debe procesarse y analizarse con la misma rapidez, en estos días, a menudo en tiempo real.
Con el uso creciente de Big Data en las aplicaciones de negocios, salud e infraestructura, se han agregado otras dos características a la mezcla:
- Volumen: los conjuntos de big data generalmente incluyen cantidades significativas de información de baja densidad y no estructurada que, dependiendo de la organización, puede correr a decenas de terabytes, cientos de petabytes o más.
- Variedad: esta información proviene de una multiplicidad de fuentes y puede asumir muchos tipos y formatos.
- Velocidad: Big Data llega a un ritmo rápido, y para muchas aplicaciones debe procesarse y analizarse con la misma rapidez, en estos días, a menudo en tiempo real.
El objetivo principal de almacenar, procesar y analizar Big Data es examinar conjuntos de datos masivos para identificar tendencias, patrones y ideas que pueden usarse para diversos fines. Las ventajas y los contras de Big Data se derivan principalmente de la facilidad o de otra manera con la que es posible hacer esto y el valor o los déficits que estos procesos finalmente producen.
¿Cuáles son las desventajas de Big Data?
Big Data es una colección de datos estructurados y no estructurados que tienen enorme volumen y se generan rápidamente. La cantidad de big data producidos crece exponencialmente con el tiempo, y se espera que esa cantidad se duplique cada dos años.
Dos de los marcos de big data de código abierto más populares son Scala y Hadoop. Los lenguajes de programación también juegan un papel importante en el análisis de big data. Por ejemplo, el marco de Big Data Hadoop se implementa en Java, mientras que las aplicaciones MapReduce se pueden escribir en Python, C ++ o R.
Big Data se recopila principalmente a través de motores de búsqueda, plataformas de redes sociales, teléfonos móviles, redes de servicios, registros públicos y dispositivos conectados como televisores inteligentes. También hay otras fuentes de información que las empresas pueden acceder para recuperar grandes datos.
Después de la recolección, se pueden colocar enormes conjuntos de datos en una base de datos estructurada, no estructurada o semiestructurada para su posterior procesamiento y análisis. Las bases de datos NoSQL a menudo se usan para almacenar grandes datos, ya que proporcionan un alto rendimiento en el procesamiento de grandes conjuntos de datos a gran escala.
Como cualquier otra tecnología, Big Data también viene con sus propios beneficios y inconvenientes. Cuando se trata de aplicaciones del mundo real de Big Data, hay casos en los que los inconvenientes mitigan algunos de los beneficios de Big Data. Por lo tanto, es esencial que las empresas presten atención tanto a los pros como a los contras de Big Data antes de usarlo.
Después de comprender qué es Big Data, discutamos sus ventajas y desventajas.
¿Qué desventajas tiene el Big Data?
En el otro lado de la ecuación, muchas compañías también han informado desafíos significativos al implementar iniciativas de análisis de big data. Las desventajas informadas de Big Data incluyen lo siguiente:
- Necesidad de talento: los científicos de datos y los expertos en big data se encuentran entre los trabajadores más codiciados y muy pagados en el campo de TI. La encuesta ATScale encontró que la falta de un conjunto de habilidades de Big Data ha sido el desafío número uno de big data durante los últimos tres años. Y en la encuesta de Syncsort, los encuestados clasificaron las habilidades y el personal como el segundo mayor desafío al crear un lago de datos. El personal de contratación o capacitación puede aumentar considerablemente los costos, y el proceso de adquisición de habilidades de Big Data puede llevar un tiempo considerable.
- Calidad de los datos: en la encuesta de SyncSort, la desventaja número uno para trabajar con Big Data era la necesidad de abordar los problemas de calidad de los datos. Antes de que puedan usar Big Data para los esfuerzos de análisis, los científicos de datos y los analistas deben asegurarse de que la información que esté utilizando sea precisa, relevante y en el formato adecuado para el análisis. Eso ralentiza el proceso de presentación de informes considerablemente, pero si las empresas no abordan los problemas de calidad de los datos, pueden encontrar que las ideas generadas por sus análisis son inútiles, o incluso perjudiciales si se actúan.
- Necesidad de cambio cultural: muchas de las organizaciones que utilizan análisis de big data no solo quieren mejorar un poco mejor en los informes, sino que quieren usar análisis para crear una cultura basada en datos en toda la empresa. De hecho, en la encuesta NewVantage, un 98.6 por ciento de los ejecutivos completos dijo que sus empresas estaban en el proceso de crear este nuevo tipo de cultura corporativa. Sin embargo, cambiar la cultura es una tarea difícil. Hasta ahora, solo el 32.4 por ciento informaba éxito en este frente.
- Cumplimiento: Otro tema espinoso para los grandes esfuerzos de análisis es cumplir con las regulaciones gubernamentales. Gran parte de la información incluida en las tiendas de big data de las empresas es sensible o personal, y eso significa que la empresa puede necesitar garantizar que cumpla con los estándares de la industria o los requisitos del gobierno al manejar y almacenar los datos. En la encuesta de Syncsort, la gobernanza de datos, incluido el cumplimiento, fue la tercera barrera más significativa para trabajar con Big Data. De hecho, cuando se les pidió a los encuestados que clasificaran los desafíos de Big Data en una escala de 1 (más significativa) a 5 (menos significativa), esta desventaja de Big Data obtuvo más 1s que otro desafío.
- Riesgos de ciberseguridad: almacenar big data, particularmente datos confidenciales, puede hacer que las empresas sean un objetivo más atractivo para los ataques cibernéticos. En la encuesta ATScale, los encuestados han enumerado constantemente la seguridad como uno de los principales desafíos de Big Data, y en el informe NewVantage, los ejecutivos clasificaron las violaciones de ciberseguridad como la mayor amenaza de datos de mayor amenaza que enfrenten sus empresas.
- Cambio rápido: Otro inconveniente potencial para Big Data Analytics es que la tecnología está cambiando rápidamente. Las organizaciones enfrentan la posibilidad muy real de que invertirán en una tecnología particular solo para tener algo mucho mejor que aparezca unos meses más tarde. Syncsort Los encuestados clasificaron esta desventaja de Big Data cuarto entre todos los desafíos potenciales que enfrentaron.
- Necesidades de hardware: Otro problema importante para las organizaciones es la infraestructura de TI necesaria para admitir iniciativas de análisis de big data. Espacio de almacenamiento para albergar los datos, el ancho de banda de red para transferirlos hacia y desde los sistemas de análisis, y calcular los recursos para realizar esos análisis son caros de comprar y mantener. Algunas organizaciones pueden compensar este problema mediante el uso de análisis basados en la nube, pero eso generalmente no elimina los problemas de infraestructura por completo.
- Costos: muchas de las herramientas de Big Data de hoy dependen de la tecnología de código abierto, lo que reduce drásticamente los costos de software, pero las empresas aún enfrentan gastos significativos relacionados con el personal, el hardware, el mantenimiento y los servicios relacionados. No es raro que las iniciativas de análisis de Big Data se ejecutaran significativamente por el presupuesto y tomaran más tiempo para implementarse de lo que los gerentes de TI habían anticipado originalmente.
- Dificultad para integrar los sistemas heredados: la mayoría de las empresas que han existido durante muchos años tienen datos aislados en una variedad de aplicaciones y sistemas diferentes en todos sus entornos. La integración de todas esas fuentes de datos dispares y los datos móviles donde debe ser también se suma al tiempo y el gasto de trabajar con Big Data.
Al final, al sopesar los pros y los contras de Big Data, la mayoría de las organizaciones deciden que las ventajas superan las desventajas. Sin embargo, los inconvenientes relativos y los beneficios de Big Data siempre valen la pena considerar cuidadosamente antes de lanzar un nuevo proyecto de big data.
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¿Cuáles son las ventajas del Big Data?
El uso de herramientas de tecnología digital aumenta la eficiencia de su negocio. Desde el uso de herramientas como Google Maps, Google Earth y las redes sociales, puede hacer muchas tareas directamente en su escritorio sin tener gastos de viaje. Estas herramientas también ahorran una gran cantidad de tiempo.
Use una herramienta de inteligencia empresarial para evaluar sus finanzas, lo que puede brindarle una imagen más clara de dónde está su negocio.
El uso de las mismas herramientas que hacen las grandes empresas le permite estar en el mismo campo de juego. Su negocio se vuelve más sofisticado al aprovechar las herramientas que están disponibles para su uso.
Las pequeñas empresas deben centrarse en el entorno local al que atienden. Big Data le permite ampliar los gustos/disgustos y preferencias de su cliente local aún más. Cuando su negocio conozca las preferencias de su cliente combinadas con un toque personal, tendrá una ventaja sobre su competencia.
6. El uso de Big Data lo ayuda a aumentar las ventas y la lealtad
Las huellas digitales que dejamos atrás revelan una gran comprensión de nuestras preferencias de compras, creencias, etc. Estos datos permiten a las empresas adaptar sus productos y servicios a exactamente lo que el cliente quiere. Se deja una huella digital cuando sus clientes navegan en línea y publican en canales de redes sociales.
7. El uso de Big Data garantiza que contrate a los empleados adecuados
Las empresas de reclutamiento pueden escanear los currículums de los candidatos y los perfiles de LinkedIn para palabras clave que coincidan con la descripción del trabajo. El proceso de contratación ya no se basa en cómo se ve el candidato en el papel y cómo se perciben en persona.
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