Las cinco características más importantes del Big Data en los negocios

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Las cinco características más importantes del Big Data en los negocios

El Big Data es conocido como el procedimiento de gestión y análisis de enormes volúmenes de datos, que debido a sus características de obtención no pueden ser tratados de manera convencional, puesto que superan los límites y capacidades de las herramientas de software habitualmente utilizadas para la captura, gestión y procesamiento de datos. Este mecanismo nace con el objetivo de convertir los datos en información que facilite la toma de decisiones, incluso tener la posibilidad de contar con información en tiempo real, en el preciso momento en que se recoge.

En la actualidad, el Big Data está siendo tratado como una oportunidad de negocio, es decir, es un medio para entender el perfil, las necesidades y el sentir de los clientes con respecto a los productos y/o servicios vendidos, lo que le permitirá a los profesionales y/o ejecutivos adecuar la forma en la que sus estrategias interactúan con sus clientes y cómo les prestan el servicio.

Características del Big Data: Las 5 Vs diferenciadoras

Algunas empresas alrededor del mundo comenzaron a dar sus primeros pasos con el Big Data y han invertido parte de sus presupuestos a la investigación y procesamiento de los datos obtenidos. De acuerdo con sus experiencias, los especialistas han resaltado cinco características de gran importancia para describir a profundidad el fenómeno, a modo de las cinco Vs del Big Data: Volumen, Variedad, Velocidad, Veracidad y Valor del dato.

  • Volumen: El concepto de volumen es muy variable y cada día que pasa se eleva lo que podemos considerar como grandes volúmenes de datos. Sin embargo, al hablar de Big Data se refiere a volúmenes que superan la capacidad del software convencional, de modo que los datos no pueden ser manejados y gestionados. Por lo general, cuando se habla de grandes volúmenes se trata de Terabytes o Petabytes, por lo que los proyectos de Big Data permiten incluir informaciones sumamente detalladas y específicas que, hasta la fecha, no se utilizaban debido a que la tecnología no podía procesarlos en un tiempo razonable.
  • Variedad: La información que procesan los Datawarehose o mecanismos convencionales, es información estructurada que ha pasado por numerosos filtros de calidad para poder garantizar que la información de salida tiene una precisión y una exactitud determinada. Sin embargo, con el Big Data se obtiene información que puede estar estructurada, semiestructurada o no tener ninguna estructuración, es decir, puede ser data tomada desde páginas web, redes sociales, formularios o solo con conectarse a Internet o con objetos interconectados a la web, mejor conocido como Internet de las cosas.
  • Velocidad: Se refiere a la rapidez con que los datos se reciben, se procesan y se toman decisiones a partir de ellos. Para la mayor parte de los sistemas tradicionales les es imposible analizar de forma inmediata los grandes volúmenes de datos que les llegan. No obstante, con la utilización de los sistemas de Big Data es posible e incluso, se pueden realizar mediciones en tiempo real, dependiendo de las necesidades o demandadas de cada tipo de empresa y así, ofrecer ofertas personalizadas, atender algún requerimiento o dificultad al instante o sencillamente medir el pulso o impacto de los productos y/o servicios con respecto a la demanda en el mercado.
  • Veracidad: La veracidad se refiere a la confianza de los datos o información obtenida. Big Data se trata de extraer datos de calidad eliminando la imprevisibilidad inherente de algunos sistemas convencionales como el tiempo o la economía, de manera que las empresas puedan llegar a una correcta fase de toma de decisiones.
  • Valor: El valor es relativo, es decir, la importancia del dato se la dará cada negocio, sus objetivos y las estrategias que aplique para la medición. Por ejemplo, saber qué datos son los que se deben analizar es fundamental para una empresa y definirá enormemente la utilidad de la herramienta del Big Data.

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