Definición Big Data

Cuando se pensó en el futuro hace 50 años, la gente estaba pensando en volar coches, aerodeslizadores o vigas. En cambio, la gran revolución tecnológica del siglo XXI fue Internet. Y aunque a primera vista esto puede parecer menos fantástico y emocionante, ha puesto nuestras vidas y nuestra sociedad patas arriba desde cero. , computación en la nube o incluso big data firmemente anclado en nuestras vidas. Pero esto ahora nos presenta nuevas, grandes oportunidades y desafíos.

Y esta es una manera inteligente de abordar esto, especialmente como una empresa!

En un breve resumen, . Esto significa que las cosas que antes tenían que tener lugar en la «vida real» ahora se pueden ejecutar fácilmente desde la pantalla. Este proceso ha progresado en las últimas décadas. Ya sea de compras, comunicación o banca, hoy en día todo esto es posible en línea. Y una de las consecuencias de esto es la masa de datos que circulan sobre cada uno de nosotros. Las empresas y las instituciones públicas generan y almacenan datos: 2,5 billones de bytes al día, de hecho. Esta cifra sigue aumentando drásticamente, con alrededor del 90% de los datos disponibles en el mundo que se recopilan solo en los últimos 4 años.
Recogidos.

Y es probable que esta tendencia continúe. Cada día se añaden nuevos usuarios de Internet y se están desarrollando nuevas aplicaciones y software.

Este término se refiere a las grandes cantidades de datos producidos por empresas y consumidores. Los datos de los consumidores incluyen principalmente información sobre compras y comportamiento en línea, como datos de producción y transporte en el lado de la empresa.

Para describir el término big data con más detalle, también se utiliza el 3 Vs – Volumen, Velocidad y Variedad.
El volumen describe el gran volumen de datos
Velocidad significa velocidad y significa la velocidad a la que se generan los datos
Variedad se refiere a la variedad de diferentes fuentes de datos y formas.

Cuando estos 3 factores se unen, se llama big data.

Los datos se recopilan, ya sea consciente o inconscientemente. Para las empresas, la pregunta ahora es cómo y si utilizan estos datos por sí mismas. La propiedad por sí sola no trae ninguna ventaja al principio. Esto requiere análisis de big data. Esto permite que los datos se agrupe en conjuntos de datos de forma estructurada. Para ello, sus fuentes, formatos y tamaños deben procesarse y comprobarse para comprobar su relevancia. El software de Big Data y los métodos estadísticos se utilizan para analizar. En teoría, por lo tanto, una gran cantidad de información está disponible para las empresas. Pero, ¿qué significa esto en términos concretos?

El Big Data abre muchas puertas para su negocio, pero también trae sus escollos. He resumido brevemente las oportunidades y los riesgos disponibles aquí.

El objetivo principal es obtener información sobre los desarrollos futuros y poder evaluar el comportamiento y las necesidades de los clientes.

En una empresa, se recopilan grandes cantidades de datos todos los días. A partir de estos, los vínculos y los factores de influencia se pueden definir con big data. Esta información facilita decisiones importantes, ya sean estratégicas a largo plazo o a corto plazo. Esto permite a las empresas utilizar sus recursos de forma más eficaz y, por lo tanto, aumentar el éxito de la empresa. Los análisis en tiempo real hacen que las decisiones sean más rápidas, y el análisis de big data las hace extremadamente precisas.

El mercado a menudo está sobresaturado en estos días. Muchas empresas quieren sobrevivir en el mercado, mientras que en algunos casos difieren poco. Así que tienen que asegurar ventajas competitivas. Big Data es una gran herramienta para esto. Mediante la recopilación de datos en todas las áreas de la empresa, la información aprendida se puede utilizar para aumentar la eficiencia en todas las áreas, por ejemplo mediante la optimización de procesos o la reducción de costes.

No todas las oportunidades que trae el big data también están dirigidas directamente a la empresa. Gracias al análisis de big data, los clientes también pueden obtener información mucho más profunda sobre lo que está sucediendo en la empresa. Las empresas que no cumplen lo que prometen pueden perder su autenticidad. Si una empresa orgánica sostenible, por ejemplo, Vender productos de cultivos catastróficos, y los clientes lo están pinchando, podría tener consecuencias catastróficas. Por otro lado, sin embargo, las empresas pueden fortalecer su reputación demostrando su autenticidad al usuario final.

. Las nuevas innovaciones y avances son de importancia fundamental para sobrevivir en el mercado y salir de la competencia. Por lo tanto, los datos recopilados sobre los clientes son particularmente importantes para ello. Preferencias, Puntos de Dolor, Demanda – estos son factores importantes que se pueden determinar con big data. A través del análisis, se pueden identificar tendencias y desarrollar estrategias o productos que se adapten al cliente. E incluso durante la fase de prueba, se pueden recopilar datos que pueden determinar el éxito del producto de antemano.

La ventaja más llamativa del big data es probablemente la de la adaptación individual. Un buen ejemplo sería Netflix: basado en el análisis de tus películas preferidas, se te ofrecerán más títulos que te gustarían. Prácticamente todos los portales de streaming funcionan con big data para proporcionar a los consumidores un servicio personalizado, personalizado y personalizado.

El cliente se siente comprendido y valorado como individuo.

Como se puede imaginar, no todo el mundo se siente cómodo con todo tipo de empresas que recopilan datos sobre uno. Muchos se sienten los big data como una invasión drástica de la privacidad. En cualquier caso, se debe prestar una atención extrema a la protección de datos para que los datos confidenciales no lleguen al público. Gracias a las cookies, generamos datos incluso durante una simple visita al sitio web. Las cookies son pequeños archivos de texto que rastrean sus movimientos en Internet, dando a los sitios web la capacidad de reconocerle y dirigirse a usted de una manera personalizada. Debido a esta masa de datos e información que el usuario deja atrás, apenas queda anonimato en Internet. Esto puede actuar rápidamente como un elemento disuasorio. Por lo tanto, la transparencia y la trazabilidad son extremadamente importantes desde el punto de vista corporativo.

Como se mencionó anteriormente, la protección de los datos generados es extremadamente importante. Hay diferentes leyes en todo el mundo. Las directivas de protección de datos deben adaptarse a los desarrollos modernos para proteger la seguridad y el anonimato de los consumidores. Por lo tanto, los datos no deben ser fácilmente accesibles para todos. Hasta hace poco, todavía era común en Alemania que los usuarios ni siquiera tenían que dar su consentimiento para recopilar sus datos. El nuevo RGPD ha introducido más control y seguridad allí, al menos por el momento. Es importante hacer que los clientes sientan que son maestros de sus propios datos y que conservan una cierta autonomía en la red.

Los datos no solo son valiosos para las empresas. Muchos hackers ahora también están en movimiento para pescar para obtener información. Con redundancia de datos y una distribución de amplia área de servidores, es difícil garantizar la seguridad contra los ataques de hackers.

La gran cantidad de datos puede volverse rápidamente confusa. Difícilmente es posible lograr resultados perfectos y reconocer patrones correctamente con un algoritmo. Además, no todos los datos recopilados son realmente relevantes. Por lo tanto, no siempre es fácil tomar las conexiones correctas, sacar las conclusiones correctas y tomar las decisiones correctas.

. . Sin embargo, para poder utilizar correctamente los datos obtenidos, debe analizarse e interpretarse correctamente. Si puede hacerlo, puede crear una inmensa ventaja competitiva y entender aún mejor a sus clientes. Sin embargo, la complejidad del análisis de big data no debe tomarse a la ligera.

Para el futuro, sería aconsejable centrarse más en big data, invertir en software mejorado y utilizar su presupuesto de manera eficiente.

Si seguimos gestionando los riesgos, el big data pronto podrá desarrollar todo su potencial en el futuro. ¡No te lo pierdas!