TopBigData: el nuevo medio digital sobre Big Data

Big Data: ¿qué es?
Los denominados conjuntos de Big Data tienden a buscar, descargar, recopilar y procesar los datos disponibles. Es un método para recopilar legalmente información de una variedad de fuentes, para luego analizarla y usarla para sus propios fines.

Como resultado, se crea un perfil de consumidor, que luego se utiliza para, por ejemplo, aumentar las ventas.

Por lo tanto, lo más importante en Big Data, es el tratamiento de la información y la aplicación práctica de los resultados extraídos de ella, y no conformarse solo con la recogida de datos.

Cabe mencionar una vez más, que los datos recopilados y procesados ​​por los analistas se obtienen de manera lícita. En la mayoría de los casos, están relacionados con servicios que ya se están utilizando.

Ejemplos de aplicación de Big Data
El Big Data o macrodatos son muy utilizados hoy en día para diversos usos. Las entidades que los utilizan en sus actividades son, por ejemplo:

Bancos: recopilan datos que resultan de los movimientos en las cuentas de los usuarios, por ejemplo, pagos realizados, su tamaño y tipo de artículos comprados.

Empresas: lanzan sus propias aplicaciones que los usuarios descargan en teléfonos inteligentes o tabletas. Al instalar el producto en un dispositivo, la mayoría de las veces das el consentimiento para que la aplicación acceda a los propios datos.

Propietarios de portales web: también pueden recabar dichos datos a través de los servicios prestados. La mayoría de las veces, el consentimiento a tal acción está incluido en las regulaciones.

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Canales de redes sociales y Big Data
Una fuente de datos interesante también son las redes sociales. La información que se obtiene de estas redes es muy difícil de analizar, ya que no contienen valores numéricos que puedan compararse fácilmente entre sí.

Sin embargo, se pueden analizar en términos de la presencia y el contenido de las publicaciones de los usuarios y su tiempo de respuesta a las ya publicadas por otras personas.

Segregación de datos: métodos y herramientas
La cantidad de datos recopilados es enorme y aumenta con cada nueva acción realizada por los usuarios. Algunos de ellos pueden resultar menos valiosos que otros.

Por lo tanto, la siguiente etapa del trabajo de los analistas, es segregar adecuadamente la información para poder utilizarla en su totalidad.

La forma más eficaz de hacerlo, es seleccionar las más importantes y utilizar herramientas analíticas conocidas y disponibles.

Dado que las consultas deben ejecutarse rápidamente, todos los análisis se realizan en paralelo. El algoritmo más importante utilizado para este propósito es MapReduce.

El uso de esta herramienta permite dispersar los conjuntos de datos ingresados ​​entre muchos servidores, los cuales son organizados y posteriormente se seleccionan los elementos o registros apropiados de acuerdo con las reglas de consulta.

El resultado final es simplemente contar con menos datos, porque previamente fueron agrupados y sometidos al necesario proceso de reducción. También hay otras herramientas que los analistas pueden utilizar con éxito, según sus requerimientos.

La elección del método más adecuado, dependerá de las preferencias del usuario y de los resultados esperados.

Entre las muchas herramientas de medición disponibles en el mercado, las más populares para Big Data son:

• Apache Hadoop.
• Elasticsearch.
• Apache Storm.
• MongoDB.
• Apache Spark.
• Python.
• Apache Cassandra.
• Lenguaje R.

¿Vale la pena usar Big Data y cuándo?
Big Data tiene un gran potencial para generar comportamientos del consumidor. Basándose en los datos recopilados, se puede crear y definir con precisión el perfil de sus necesidades y proporcionarles soluciones ideales (desde el punto de vista del vendedor).

Estas actividades a largo plazo, tienen la oportunidad de contribuir al surgimiento de una ventaja competitiva en el mercado, todo en beneficio de la empresa que ha decidido utilizar herramientas de Big Data.

Por lo tanto, el Big Data se puede utilizar de forma beneficiosa tanto para el consumidor como para la empresa.

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