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Todo lo que debes saber del Máster big data analytics.

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Generamos más datos que nunca, tendencia que muestra un crecimiento exponencial. Nuestra capacidad para procesar tantos datos inaugura en sí una nueva etapa en la revolución digital 

 

Big Data son recursos de gran volumen, alta velocidad y variedad que exigen formas rentables e innova- doras de procesamiento que permitan una mejor comprensión, toma de de- cisiones y automatización de procesos.

El intercambio de datos a través de internet permite analizar la correlación de datos en un número prácticamente infinito de dimensiones, por lo que encuentra correlaciones que de otra manera serían inimaginables para el ser humano. La correlación se produce en un cruce de datos que brinda información sobre algo.

 

Big data: puede obtener información de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados

Minería de datos: se enfoca en el análisis de datos convencionales, en los que la información está estructurada de forma homogénea.

¿Qué beneficios aporta el Big Data Analytics?

Como hemos visto anteriormente, en la actualidad las empresas se enfrentan a un flujo rápido, constante y enorme de datos sobre sus clientes.

1. Información sobre los usuarios

Gracias a la inmensa cantidad de datos recopilados, las empresas pueden segmentar a los usuarios de acuerdo a elementos como sus preferencias, su comportamiento en la red o su situación financiera.

2. Experimentación - A/B Testing

Debido a que el Big Data Analytics se genera rápidamente y a gran escala, existe la posibilidad de experimentar con él para luego obtener una retroalimentación aún más especializada sobre los clientes.

3. Reducción de riesgos

 

Una ventaja de tener una cantidad enorme de datos es que te permite navegar el mercado teniendo un conocimiento mucho más alto sobre tus posibles clientes.

Datos controvertidos sobre el Big Data

1. Falta de profesionales en el sector

2. Calidad de los datos 

3. Conformidad con la ley

 

PROCESOS QUE DEBES SEGUIR PARA UTILIZAR BIG DATA: 

  1. Recolección de datos: Primero debemos acumular todos los datos de los que dispongamos; los datos internos de los clientes que se han adquirido a través de todas las fuentes que tenemos y que responden a cuestiones diversas.

  2. Reprocesamiento de datos: Una vez disponemos de los datos, es necesario verificar su validez, si están completos, su consistencia y su exactitud.
  3. Análisis exploratorio de los datos: En esta fase del proceso se lleva a cabo la minería de los datos, se crean gráficos, estadísticas y modelos descriptivos. 

  4. Comunicación y visualización de los datos: No solo basta con haber hecho un análisis de los datos a profundidad, sino que, debemos plasmarlos visualmente para que puedan ser entendidos fácilmente.
  5. Estrategia: Cuando los datos ya están preparados se puede proceder a realizar análisis más complejos sobre el comportamiento de la audiencia u otros indicadores, para luego tomar decisiones relativas a la empresa o negocio.

 

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Viernes, 20 Mayo 2022