Controladores de Big Data

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Llamamos impulsores de big data o impulsores de big data a aquellos ítems, tecnologías o tendencias que impulsan el crecimiento, uso y explotación de Big Data. Entre otros podemos hallar los siguientes drivers de big data: redes sociales, Internet de las cosas, movilidad, cloud computing, automatización, sofisticación del usuario, facilidad de monetización, etc.

Controladores de Big Data

Al mismo tiempo que va aumentando la variedad y complejidad de los datos a los que tenemos acceso diario, casi sin darnos cuenta en repetidas oportunidades; Big data se perfila como la única opción para quienes quieran aprovechar esta ventaja competitiva que nos brinda la tecnología para explotar su potencial, innovando en su negocio como nunca antes. Pero, ¿qué nos ha traído hasta aquí?

Controladores de Big Data

Todo el mundo habla de Big data Y, la verdad es que no siempre se comprende muy bien qué es o qué nos ha llevado a este punto. Parece una obra de magia y, indudablemente, agrupa todo lo que se considera innovador. En eso estamos todos de acuerdo. Además se sabe que, relacionado con el mundo empresarial, se presenta como una forma muy interesante de ganar dinero y incrementar la rentabilidad de muchas compañías.

A pesar de esto, existen tres razones principales que, combinadas, conducen a esta revolucionaria forma de comprender, procesar y administrar la información. El Controladores de Big Data disponen mucho que ver con ellos.

1. Consumidores cada vez más sofisticados

La tecnología ha contribuido a la globalización efectiva de las opiniones. Ya no hay límites de tiempo, idioma o geografía. Es cierto que cada vez son más los productos a los que el consumidor tiene acceso, pero además es cierto que el 73% en mercados maduros y el 85% en mercados emergentes no compran si algún conocido tuvo una mala experiencia, algo que demuestra. la relevancia de las «redes sociales».

  • Exigen más información.
  • Son más desconfiados.
  • Basan sus criterios de decisión en la información que encuentran en el medios de comunicación social.
  • El éxito de Trip Advisor se basa en todas estas afirmaciones, un gran ejemplo de cómo comprender la mentalidad de un consumidor sofisticado y de las revisiones de impacto disponen en las ventas y en las probabilidades de ganar o perder clientes.

Por tanto, las compañías no pueden darse el lujo de no conocer esta información. No pueden ignorar las repercusiones de un simple comentario negativo. Deben recolectar estos datos, ser conscientes de cuánto les puede afectar, no solo con respecto a las ventas de un producto, sino además como marca; y disponen que obtener darle la vuelta a las tornas y transformarlo en una ventaja, explotando esta oportunidad que les ofrece Big data.

Esta información contiene un gran valor que, al mismo tiempo, se pueden recoger sin límites gracias a Big data, debido a que hay que recordar que en la mayoría de los casos se trata de texto libre, lo que necesita un análisis de sentimiento y, para esto, el uso de tecnología muy precisa.

2. Automatización

Aquí es donde otro de los factores que conducen a Big Data, la automatización, que es la capacidad de algunos procesos para cuantificar algo que no es tan simple de ponderar y donde, el mayor cambio, es la voluntad de modificar la experiencia del cliente a través de políticas de software, procedimientos y personalización de sistemas de autoservicio mucho más amigables.

  • Escalabilidad. Tiene la capacidad de almacenar una increíble volumen de datos, y es necesario debido a que ya no se puede hacer manualmente. Algo que recuerda, a modo de ejemplo, a lo que sucedió en los inicios de Google y Yahoo, donde mientras el primero recogía las solicitudes de búsqueda y las gestionaba automáticamente, el segundo lo hacía de forma manual. Fue Google quien obtuvo el algoritmo, automatizándolo, y es por ello que sus resultados fueron tan buenos y su penetración tan rápida.
  • Granularidad Toda la información recibida se puede procesar. A modo de ejemplo, almacene todos los tweets y analice cada uno automáticamente usando un diccionario para averiguar qué percepción de la compañía en la red y así obtener un porcentaje.
  • Valor. Se puede obtener valor automatizado, debido a que si la información disponible no puede ser procesada, su recolección y almacenamiento carecen de sentido, carecen de la análisis.

3. Monetización

Big data Posibilita un gran mercado donde se recopilan, intercambian y venden datos a otros clientes. La información se ha convertido en una alternativa que posibilita obtener rentabilidad. Dicho de otra forma, al mismo tiempo del beneficio para la organización de poder entrar a tanta información, con ella se puede ganar dinero, si se sabe cómo y se disponen buenas ideas (ciencia de datos), dado que estos datos se pueden comercializar a otras compañías. Un ejemplo de ello serían las compañías de telecomunicaciones, como Telefónica, que gracias a los datos de cada usuario que almacenan al finalizar cada contrato, relacionados con su posición geográfica, que llegan a conocer conectándose a las distintas antenas; Pueden desarrollar un mapa humano estructurado por edad y sexo, muy útil al momento de determinar un negocio en una zona u otra de la misma ciudad.

Conclusión

Cada vez más, las instituciones usan big data para intentar lograr sus objetivos comerciales, usando conjuntos de datos integrados para comprender rápidamente las necesidades cambiantes de sus clientes y del mercado en general. El principales impulsores de big data Lo que está haciendo que esto suceda tiene que ver con la naturaleza misma de los consumidores cada vez más sofisticados, la automatización y la oportunidad que tiene el big data de incrementar la rentabilidad de las instituciones.

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