{"id":14263,"date":"2019-02-28T09:42:30","date_gmt":"2019-02-28T15:42:30","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=14263"},"modified":"2019-02-28T09:42:30","modified_gmt":"2019-02-28T15:42:30","slug":"big-data-la-importancia-de-conocer-el-valor-de-los-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/big-data\/big-data-la-importancia-de-conocer-el-valor-de-los-datos\/","title":{"rendered":"Big data: La importancia de conocer el valor de los datos"},"content":{"rendered":"<p><span>Big data es un concepto que est\u00e1 de moda. Esta popularidad conlleva su referencia frecuentemente desde los \u00faltimos a\u00f1os y un gran n\u00famero de empresas asegura utilizarlo en su actividad. Sin embargo, no todo lo que se menciona sobre big data es cierto. Se afirma que el 65% de los proyectos de big data que se empiezan en Espa\u00f1a fracasan. Esta situaci\u00f3n se debe a que las organizaciones no est\u00e1n preparadas, a la existencia de un gran desconocimiento, adem\u00e1s de a una escasa formaci\u00f3n.<\/span><!--more--><\/p>\n<p><span>\u00bfQu\u00e9 es Big data?<\/span><\/p>\n<p><span>Una de las aproximaciones m\u00e1s completas de <\/span><span>big data<\/span><span>es la facilitada por Gartner (2012): \u00abSon activos de informaci\u00f3n caracterizados por su alto volumen, velocidad y variedad, que demandan soluciones innovadoras y eficientes de procesado para la mejora del conocimiento y toma de decisiones en las organizaciones\u00bb<\/span><\/p>\n<p><span>Big data no es solo un conjunto de nuevas tecnolog\u00edas, sino que es una combinaci\u00f3n de negocio y anal\u00edtica para obtener valor de los datos (convertirlos en informaci\u00f3n y conocimiento) que, por sus caracter\u00edsticas, situaci\u00f3n, volumen, variedad o velocidad antes no se aprovechaban.<\/span><\/p>\n<p><span>Las aplicaciones del big data son infinitas, actualmente es impensable hacer marketing sin utilizar big data. Podemos destacar su reciente aplicaci\u00f3n en CRM, Business Intelligence y Business Analytics.<\/span><\/p>\n<p><span>Las 5 V&#8217;s del Big data<\/span><\/p>\n<p><span>La gran generaci\u00f3n de vol\u00famenes de datos que se producen a diario, sumado a la velocidad con la que lo hacen, y la extensa variedad de procedencia, hacen que el procesamiento y an\u00e1lisis se convierta en un proceso de selecci\u00f3n complejo. Por esta raz\u00f3n, se a\u00f1aden al proceso dos nuevas uves, veracidad y valor, imprescindibles a la hora tomar decisiones y maximizar la rentabilidad.<\/span><\/p>\n<p><span>Volumen: alusi\u00f3n al gran tama\u00f1o de generaci\u00f3n de datos diarios, ya sean por parte de empresas o usuarios\u00a0<\/span><span>Velocidad: hace referencia a la rapidez en la que fluyen los datos, as\u00ed como al tiempo de procesamiento a tiempo real.\u00a0<\/span><span>Variedad: los datos provienen de diferentes fuentes, ya sean estructurados, no estructurados y semiestructurados. Esta variedad es la que afecta directamente a la complejidad de almacenaje y an\u00e1lisis de estos.\u00a0<\/span><span>Veracidad: dado el gran volumen de datos que se generan, es necesario analizarlos para garantizar as\u00ed la autenticidad y fiabilidad para la posterior toma de decisiones.<\/span><span class=\"html-tag\">&lt;\/li&gt;<\/span><span class=\"html-tag\">&lt;li&gt;<\/span><span>Valor: Este contexto menciona la necesidad de seleccionar aquellos datos que sean \u00fatiles para poder rentabilizarlos y generar ventajas competitivas.\u00a0<\/span><span>Los datos son el petr\u00f3leo del siglo XXI<\/span><\/p>\n<p><span>Tipos de datos<\/span><\/p>\n<p><span>Siguiendo la clasificaci\u00f3n de datos de Joyanes (2013), se distinguen tres categor\u00edas de datos seg\u00fan su procedencia:<\/span><\/p>\n<p><span>Datos estructurados. Se presentan en un formato o esquema bien definido y que poseen campos fijos. Son hojas de c\u00e1lculo, archivos, bases de datos tradicionales provenientes de CRM, ERP, etc., que han sido recolectados por profesionales del marketing en alg\u00fan momento.<\/span><\/p>\n<p><span>Datos semiestructurados. <\/span><\/p>\n<p><span>No tienen formato definido, pero s\u00ed contienen etiquetas u otros marcadores con el fin de clasificar los elementos de estos. En esta categor\u00eda encontramos textos con etiquetas XML y HTML.<\/span><\/p>\n<p><span>Datos no estructurados. Los m\u00e1s numerosos. Son datos de tipo indefinido, almacenados principalmente como documentos u objetos sin estructura fija ni bajo ning\u00fan patr\u00f3n concreto. Pueden ser generados por m\u00e1quinas y personas. Son archivos de audio, v\u00eddeo, fotograf\u00eda y formatos de texto libre como emails, SMS, art\u00edculos, WhatsApp, etc.<\/span><\/p>\n<p><span>Anal\u00edtica de datos<\/span><\/p>\n<p><span>Permite extraer informaci\u00f3n relevante en base a diferentes an\u00e1lisis de datos a partir de t\u00e9cnicas estad\u00edsticas, inteligencia artificial o nuevas tecnolog\u00edas, con el objetivo de comprender el negocio y solucionar problemas de negocio para ayudar en la toma de decisiones estrat\u00e9gicas<\/span><\/p>\n<p><span>Anal\u00edtica descriptiva. <\/span><\/p>\n<p><span>\u00bfQu\u00e9 ha ocurrido?\u00a0<\/span><span>Es la m\u00e1s simple, ya que utiliza t\u00e9cnicas sencillas como medias, desviaciones t\u00edpicas, gr\u00e1ficos, etc. En una fase preliminar de procesamiento de datos, permite entender la situaci\u00f3n en la que se encuentran las empresas, identificando tendencias, patrones y excepciones.<\/span><\/p>\n<p><span>Business intelligence es un tipo de anal\u00edtica de datos descriptivo. \u00abEs la habilidad de aprender las relaciones de hechos presentados de forma que gu\u00eden las acciones hacia una meta deseada\u00bb (Schmarzo, 2014).<\/span><\/p>\n<p><span>De manera general, la informaci\u00f3n que se extrae de business intelligence se organiza siguiendo dos modelos (Gonz\u00e1lez, 2017):\u00a0<\/span><span>Data warehouse. Almac\u00e9n de datos estructurados que proporciona servicio a toda la empresa y permite la integraci\u00f3n de la informaci\u00f3n de los distintos departamentos o \u00e1reas de negocio.\u00a0\u00a0<\/span><span>Data mart. Repositorio estructurado de datos que proporciona servicio generalmente a una sola \u00e1rea del negocio; por ejemplo, al \u00e1rea comercial.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span>Anal\u00edtica predictiva. <\/span><\/p>\n<p><span>\u00bfQu\u00e9 va a pasar?<\/span><span>Pretende predecir resultados bas\u00e1ndose en tendencias, patrones y anomal\u00edas dentro del hist\u00f3rico de datos.\u00a0<\/span><span>Este tipo de anal\u00edtica est\u00e1 ligada al data mining y al data science. El data mining o miner\u00eda de datos es el proceso automatizado para el descubrimiento de informaci\u00f3n relevante en cantidades de datos masivas. Por su parte, el data science es la extracci\u00f3n de conocimiento a partir de datos.<\/span><\/p>\n<p><span>Anal\u00edtica prescriptiva. \u00bfCu\u00e1l es la mejor estrategia?<\/span><\/p>\n<p><span>Trata de determinar las acciones que deben llevarse a cabo ante una situaci\u00f3n concreta bas\u00e1ndose en modelos predictivos. <\/span><\/p>\n<p><span>Es una combinaci\u00f3n entre la anal\u00edtica predictiva y los algoritmos de optimizaci\u00f3n. No solo se predice lo que puede suceder, sino tambi\u00e9n las causas, y se a\u00f1aden recomendaciones respecto a las acciones que se aprovechar\u00e1n de esas mismas predicciones. Algunas de las metodolog\u00edas m\u00e1s utilizadas dentro de estas categor\u00edas son: muestreo, calidad de los datos, preparaci\u00f3n de los datos, modelizaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p><strong>Fuente: Puro Marketing<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Big data es un concepto que est\u00e1 de moda. 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