Cómo el análisis de big data juega un papel importante
En pocas palabras, big data son datos masivos y estos conjuntos de datos se presentan en diversas formas y fuentes. Los datos son la columna vertebral de una organización empresarial y son una parte integral, al igual que otras aplicaciones empresariales (como análisis de clientes y aplicaciones financieras).
Como resultado, las empresas comprenden la importancia de la recopilación de datos y continúan recopilando cada vez más datos sin procesar. Sin embargo, esto no es suficiente. Las empresas deben transformar los datos sin procesar en información más procesable para obtener mejores conocimientos y tomar decisiones informadas. Aquí es donde el análisis de big data juega un papel importante.
¿Qué es el análisis de big data?
El análisis de big data es principalmente el proceso de evaluar exhaustivamente big data y extraer información útil de ellos. El término "información" se refiere a identificar diferentes patrones, vínculos, preferencias de los clientes y tendencias del mercado para ayudar a las empresas a tomar decisiones mejores y más informadas.
En general, el análisis de datos ayuda a las empresas a evaluar conjuntos de datos y transformarlos en algo útil. Pero el análisis de big data es un juego más complejo debido a un análisis más avanzado. El análisis de big data tiene elementos avanzados como análisis hipotéticos, algoritmos estadísticos, modelos predictivos y más.
Desde el año 2000, "Big Data" ha sido una palabra de moda en el mundo empresarial. Las prácticas comerciales han evolucionado con el tiempo y la recopilación de datos siempre ha sido el objetivo principal de cualquier organización empresarial. El análisis de big data garantiza que los datos sin procesar se utilicen al máximo. Pero la pregunta es: ¿cómo funciona el análisis de big data?
¿Cómo funciona el análisis de big data?
El análisis de big data se refiere al procesamiento, limpieza y análisis de grandes cantidades de datos sin procesar recopilados y su transformación en activos poderosos para la empresa. Así es como funciona el proceso.
(1) Recopilación de datos
Diferentes empresas tienen diferentes procesos de recopilación de datos. Gracias a los avances tecnológicos, las empresas pueden recopilar grupos de datos no organizados de diversas fuentes, como POS (punto de venta), redes sociales, encuestas en línea, patrones de compra de los clientes, comentarios de los clientes, aplicaciones de computación en la nube, aplicaciones móviles, registros de teléfonos móviles, correos electrónicos, etc. . Todos los datos se recopilan primero de cualquier fuente posible en el almacén de datos original.
(2) Procesamiento de datos
Una vez recopilados y almacenados los datos, los profesionales de datos intervendrán para particionar y configurar los datos para su análisis y consulta. En términos generales, existen dos métodos de procesamiento de datos, que incluyen:
● El procesamiento por lotes procesa grandes cantidades de datos a lo largo del tiempo. El procesamiento por lotes es beneficioso cuando las empresas tienen tiempo suficiente entre la recopilación y el análisis de datos.
●Steam puede procesar pequeños lotes de datos, acortando el retraso entre la recopilación y el análisis de datos. Los procesos de vapor son más complejos y costosos que los procesos por lotes y se utilizan principalmente cuando los gerentes deben tomar decisiones rápidas.
(3) Limpieza de datos
Ya sea que se trate de carga de big data o de pequeños lotes, se requiere limpieza y filtrado para mejorar la calidad de los datos. Cualquier dato duplicado o irrelevante y formato incorrecto debe ser revisado, eliminado o explicado cuidadosamente. ¿Por qué? Porque los datos sucios o de mala calidad pueden ser muy engañosos y afectar la calidad de los conocimientos.
(4) Análisis de datos
Definitivamente llevará algún tiempo convertir big data a un formato utilizable. Una vez completados, los análisis avanzados pueden transformar big data en conocimientos valiosos y prácticos. A continuación se muestran algunas técnicas comunes de análisis de datos.
●Minería de datos. Clasifica grandes conjuntos de datos, identifica patrones y conexiones identificando anomalías y generando grupos de datos.
●Aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para encontrar patrones e información útil en grupos complejos de datos.
●Análisis predictivo. Esta tecnología utiliza los datos pasados de una empresa para evaluar modelos y predecir el futuro, minimizando así los riesgos y amenazas.
Beneficios del análisis de Big Data
La capacidad de examinar datos más rápidamente es beneficiosa para cualquier empresa porque puede ayudarla a responder preguntas importantes rápidamente.
El análisis de big data es importante porque permite a las empresas utilizar grandes cantidades de datos de una variedad de fuentes para identificar oportunidades y riesgos, y les ayuda a tomar medidas de forma rápida y eficaz. Algunas ventajas del análisis de big data incluyen:
● Rentabilidad. Ayudar a las empresas a identificar formas mejores y más eficientes de operar.
●Desarrollo de productos. Una mejor comprensión de las necesidades y deseos de los clientes ayudará a desarrollar mejores productos.
●Visión del mercado. Realice un seguimiento de las tendencias del mercado y del comportamiento de compra de los clientes.
Etiquetas
Es seguro decir que el análisis de big data ya está operativo en el mercado empresarial porque en la era digital la información es poder. El análisis de big data está ayudando a las empresas a descubrir la verdad oculta detrás de los enormes conjuntos de datos que recopilan de diferentes fuentes. Sin análisis de big data, prosperar en un mercado empresarial altamente competitivo sólo puede ser un sueño.