Big Data y Data Analytics, o cómo rentabilizar grandes volúmenes de datos

Presente y futuro están condicionados por el uso que hagamos de la tecnología disponible en cada momento: nuestras habilidades, conocimientos y destrezas determinará el grado de éxito que tengamos; al menos, esto es así en la esfera profesional y empresarial. 

La tecnología debe ser vista como una herramienta integradora y facilitadora. Nos permite enfrentar empresas más complejas, de mayor interés para el mercado. Competir de tú a tú con nuestros rivales, a la vez que ofertamos productos y servicios novedosos, innovadores y prácticos. 

En los estudios de mercado, el uso de la tecnología amplifica el trabajo realizado hasta el momento, con la posibilidad de contar con recursos y datos relevantes, que nos ayudan a ser más precisos en nuestros resultados. 

En ese océano de posibilidades que brinda la tecnología, destacan dos que muchas veces se confunden: el Big Data y el Data Analytics. 

La primera de ellas, el Big Data, se refiere al manejo de una ingente cantidad de datos que son procesados de manera automática, echando mano de herramientas y experiencias específicas que nos permitan obtener esos datos, filtrar, clasificar y reutilizar con unos fines determinados. Debemos tener en cuenta que, estos datos, tienen unas características que incluyen lo que se ha denominado las 4V del Big Data: Volumen, Velocidad, Variedad y Veracidad; por lo que su tratamiento es complicado. 

En cuanto al uso de Data Analytics, o analítica de datos, es una técnica que nos permite sacar partido a esos datos obtenidos con los procesos anteriormente señalados. El análisis de datos busca determinar cuáles son los patrones que originan causalidad, establecer estándares que nos permitan inferir principios o establecer conclusiones en nuestro estudio. 

A través del análisis de datos podemos establecer, entre otras muchas, algunas de las siguientes técnicas: 

  1. Verificar la relación existente entre dos variables, cuantitativas, diferentes. Se trata del análisis de correlaciones, vinculado al campo de la estadística.
  2. El análisis de escenarios nos permite afrontar la evolución de una determinada cuestión desde perspectivas diferenciadas, de manera que obtengamos resultados distintos.
  3. Cuando queremos observar cómo afecta una variable independiente el comportamiento de una variable dependiente, con técnicas de análisis de regresión.
  4. La elaboración de gráficos e infografías que faciliten el conocimiento del escenario estudiado. Nos ayuda a simplificar y asimilar informaciones compuestas de grandes volúmenes de datos.
  5. Calcular el riesgo en la toma de decisiones, utilizando simulaciones probabilísticas, como el método de Monte Carlo, que utiliza pruebas aleatorias repetidas para la resolución de problemas.
  6. En los últimos tiempos, el análisis de redes neuronales, en donde se simula cómo aprende un cerebro humano y que permite implementar los resultados obtenidos en máquinas que operen con decisiones inteligentes artificiales.

En definitiva, un conjunto de técnicas, métodos y herramientas que facilitan el trabajo del investigador y la realización de estudios de mercado, haciendo que los resultados sean cada vez más precisos, útiles y rentables para los intereses del cliente. 

La tecnología ya existe, aprovechémosla.  

 

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