En la era digital en la que vivimos, la cantidad de datos generados a diario es asombrosa. Desde transacciones comerciales hasta publicaciones en redes sociales, el mundo moderno produce una cantidad inmensa de información. Este complejo océano de datos, comúnmente denominado “big data“, presenta oportunidades sin precedentes para empresas, instituciones y científicos. Sin embargo, aprovechar plenamente esta riqueza de información requiere habilidades y herramientas especializadas. En este artículo, exploraremos el mundo del análisis de big data, explicando su importancia, su clasificación y las características en el ámbito profesional. Descubriremos cómo las organizaciones pueden extraer conocimientos valiosos de los datos masivos y utilizarlos para tomar decisiones más informadas y estratégicas. ¡Sigue leyendo!
¿Te gustaría aprender más de este sector en auge? No te pierdas nuestro Máster en Business Intelligence y Big Data.
Índice de contenidos
¿Qué es el análisis de big data?
El análisis de big data es un proceso que implica examinar, limpiar, transformar y modelar datos masivos con el objetivo de descubrir patrones, tendencias, información valiosa y conocimientos significativos. Se refiere a la práctica de analizar conjuntos de datos grandes y complejos que van más allá de la capacidad de las herramientas de procesamiento de datos convencionales.
El análisis de big data se basa en el concepto de las “3V” ampliamente reconocidas:
- Volumen: Se refiere a la inmensa cantidad de datos que se generan y recopilan constantemente. Estos datos pueden provenir de una variedad de fuentes, como sensores, redes sociales, registros de transacciones y más.
- Variedad: Los datos pueden ser de diferentes tipos y formatos, como texto, imágenes, videos, audio y datos estructurados. El análisis de big data implica trabajar con esta diversidad de datos para extraer información valiosa.
- Velocidad: Los datos se generan a una velocidad impresionante, lo que significa que deben ser procesados y analizados en tiempo real o en intervalos muy cortos.
Además de las 3V, en ocasiones se han agregado otras dimensiones, como “Veracidad” (garantizar la precisión y confiabilidad de los datos) y “Valor” (obtener información que sea valiosa para la toma de decisiones).
Conoce a detalle el análisis de big data en el siguiente video.
4 Tipos de análisis de big data
El tipo de información que se obtiene de los datos depende del tipo de análisis que se realice. En los campos de data analytics y data science existen cuatro tipos principales de análisis de datos: descriptivo, análisis exploratorio de datos (EDA), análisis inferencial, análisis predictivo.
Análisis descriptivo
Este tipo de análisis se enfoca en resumir, describir y visualizar los datos para comprender su estructura y características básicas. Implica la utilización de estadísticas descriptivas, gráficos y tablas para presentar la información de manera clara y concisa. El análisis descriptivo es el primer paso en la mayoría de los proyectos de análisis de datos y proporciona una visión general de los datos.
Exploratorio de datos (EDA)
El EDA es una forma más avanzada de análisis descriptivo que se concentra en explorar en profundidad los datos. Se utilizan técnicas de visualización y estadísticas más avanzadas para descubrir patrones, relaciones y tendencias ocultas en los datos. El objetivo es obtener una comprensión más profunda de los datos antes de aplicar análisis más complejos.
Investigación inferencial
El análisis inferencial se utiliza para hacer inferencias o deducciones sobre una población más amplia basándose en una muestra de datos. Esto implica la aplicación de pruebas de hipótesis y estimaciones de parámetros poblacionales. El análisis inferencial se utiliza para responder preguntas sobre relaciones entre variables y para generalizar hallazgos a una población más grande.
Predicción
Es importante decir que el análisis predictivo se enfoca en predecir resultados futuros basándose en datos históricos y patrones identificados. Además, usa técnicas de aprendizaje automático y modelado estadístico para construir modelos predictivos que pueden ser utilizados para hacer pronósticos, clasificar datos o tomar decisiones basadas en datos. El análisis predictivo se utiliza en una variedad de aplicaciones, como el pronóstico del tiempo, la predicción de ventas y la detección de fraudes.
¿Qué tipo técnicas y enfoques utiliza el big data?
El análisis de big data utiliza una variedad de técnicas y enfoques para extraer información valiosa de los conjuntos de datos masivos. Algunos de los tipos de análisis más comunes en el ámbito del big data incluyen:
- Minería de datos: La minería de datos implica el uso de algoritmos y técnicas para descubrir patrones, correlaciones o asociaciones dentro de los datos. Esto puede ayudar a identificar relaciones no obvias.
- Aprendizaje automático (machine learning): Es un enfoque que utiliza algoritmos para enseñar a las computadoras a aprender de los datos para clasificar, predecir y recomendar. Este automatiza la toma de decisiones y la identificación de patrones complejos.
- Observación de sentimientos: Se utiliza para analizar opiniones y emociones expresadas en datos no estructurados, como texto en redes sociales o reseñas de productos. Es valioso para comprender la percepción del cliente y la retroalimentación del público.
- Análisis de red: Se enfoca en el estudio de relaciones y conexiones en datos, como redes sociales, redes de comunicación o redes de transporte. Puede revelar información sobre la estructura y la dinámica de estas redes.
- Investigación de series temporales: Este tipo de análisis se utiliza para examinar datos que varían con el tiempo, como datos financieros, datos climáticos y datos de rendimiento de sistemas.
- Análisis de grafos: Se centra en el estudio de relaciones y conexiones complejas entre entidades en datos con una estructura de grafo. Es útil para identificar comunidades y influenciadores.
La elección de la técnica adecuada depende de los objetivos específicos del análisis y del tipo de datos que se estén tratando. A menudo se involucra la combinación de múltiples enfoques para obtener una comprensión completa de los datos y aprovechar al máximo su potencial.
¿Qué hace un/a analista de big data?
Donde los datos fluyen constantemente de múltiples fuentes, el papel del analista de big data se ha convertido en un activo vital para organizaciones que buscan extraer valor de esta riqueza de información. Los analistas de big data son profesionales altamente especializados que desempeñan un papel fundamental en la recopilación, procesamiento y análisis de datos a gran escala. Su objetivo es transformar datos aparentemente caóticos en conocimientos significativos que puedan informar la toma de decisiones estratégicas.
Además, tiene la habilidad para reunir, limpiar, analizar y comunicar insights a partir de grandes conjuntos de datos es esencial para empresas y organizaciones que buscan obtener una ventaja competitiva informada. Por ende, su trabajo contribuye a convertir el caos de los datos en conocimientos valiosos que impulsan el progreso y la innovación.
La investigación de mercados desde el punto de vista del Big Data Marketing
Los factores claves de éxito en la gestión comercial de las organizaciones es la obtención, el análisis de la información y la investigación de mercados. Y en los últimos años, se ha añadido el uso de grandes volúmenes de datos, por eso, es importante utilizar el Big Data.
En la mayoría de ocasiones las redes sociales son el origen del Big Data Marketing, ya que permite obtener mucha más información sobre algún público objetivo. Y el problema no esta en la escasez de la información, sino en el exceso de esta. De ahí que lo relevante sea focalizar los esfuerzos en datos esenciales para los objetivos del negocio, es decir, debemos centrarnos en la información que nos puede ayudar en nuestro negocio o plan de márketing.
En el ámbito de la publicidad, un uso posible de Big Data consiste en establecer asociaciones semánticas entre las palabras, de forma que los responsables de marketing puedan conocer qué palabras están utilizando sus “futuros clientes”. Hay que implementar una interacción entre el cliente y la empresa para saber qué métricas utilizar. Los canales abiertos de colaboración entre departamentos requieren no solamente adquirir la infraestructura para compartir información sino también diseñar políticas e indicadores adecuados para que fluya entre sí. Las experiencias o historiales de compra de los consumidores pueden ser un modelo. El éxito de las organizaciones depende de entender mejor a los clientes, dar buenos servicios comerciales y fundamentar la ventaja competitiva en los mercados.
El Big Data es ahora una de las profesiones con más demanda, por eso, queremos darte la oportunidad en poder adquirir todos los conocimientos necesarios para realizar esta profesión que está en pleno auge.
