En la era digital, el término “big data” y “analítica de datos” se han vuelto muy populares. Sin embargo, muchas personas no comprenden realmente lo que significan, cuáles son sus capacidades y limitaciones, o cómo utilizarlos de manera efectiva. En este artículo, te proporcionaremos una introducción básica al concepto de big data, así como al concepto más práctico de la analítica de datos. También argumentaremos que el big data, aunque es una herramienta poderosa, no es necesaria para todos los proyectos de análisis de datos. Además, discutiremos algunos de los errores comunes que las personas encuentran en la analítica de datos. Por último, te guiaremos a través del proceso básico de cómo estructurar un proceso exitoso de analítica de datos para evitar estos errores y aprovechar al máximo los recursos de datos disponibles.
¿Qué es el big data?
Antes de adentrarnos en las mejores prácticas de la analítica de datos, es importante comprender algunos términos. El big data es un término que puede tener diferentes definiciones dependiendo de a quién le preguntes, pero una definición ampliamente aceptada proviene del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) con sede en Gaithersburg, Maryland: “El big data consiste en conjuntos de datos extensos, principalmente en términos de volumen, variedad, velocidad y/o variabilidad, que requieren una arquitectura escalable para un almacenamiento, manipulación y análisis eficientes”. El NIST señala que la definición anterior contiene una interacción inherente entre las características de los datos y la necesidad de poder procesarlos con niveles suficientes de rendimiento (velocidad) y eficiencia de costos, es decir, el elemento de “arquitectura”. El elemento de arquitectura no es fundamental para la discusión del desarrollo de un proceso de analítica de datos, pero las enormes cantidades de datos potencialmente involucrados en la analítica de datos requieren ya sea una computadora extremadamente potente para gestionar la recopilación, almacenamiento y análisis de esos datos (escalado vertical) o la distribución de la recopilación, almacenamiento y procesamiento de datos entre muchas computadoras individuales integradas (escalado horizontal).
El big data ofrece la oportunidad de obtener información sobre los hábitos de compra, preferencias y patrones de sueño de los consumidores. Sin embargo, muchas empresas tienen dificultades para comprender lo que significa toda esta información. Es por eso que es importante tener una comprensión clara de los conceptos de big data y analítica de datos.
En resumen, el big data y la analítica de datos son herramientas poderosas que pueden proporcionar información valiosa sobre los consumidores y sus comportamientos. Sin embargo, es importante comprender sus capacidades y limitaciones, y utilizarlos de manera efectiva para obtener los mejores resultados en los proyectos de análisis de datos.
Fuente del artículo: BT
