Nous appelons ces éléments des pilotes de données volumineuses ou des pilotes de données volumineuses, technologies ou tendances qui stimulent la croissance, utilisation et exploitation du Big Data. Entre autres, nous pouvons trouver les pilotes de Big Data suivants: réseaux sociaux, Internet des objets, mobilité, Cloud computing, automatisation, sophistication de l'utilisateur, facilité de monétisation, etc.
Dans le même temps, la variété et la complexité des données auxquelles nous avons accès quotidiennement augmentent, presque sans s'en rendre compte à plusieurs reprises; Big Data apparaît comme la seule option pour ceux qui veulent profiter de cette avantage compétitif qui nous fournit la technologie pour exploiter son potentiel, innover dans votre entreprise comme jamais auparavant. Mais, Ce qui nous a amené ici?
Pilotes de Big Data
Tout le monde en parle Big Data Oui, la vérité est qu'on ne comprend pas toujours très bien ce que c'est ou ce qui nous a conduit à ce point. Cela ressemble à une œuvre de magie et, indubitablement, regroupe tout ce qui est considéré comme innovant. Là-dessus nous sommes tous d'accord. On sait aussi que, liés au monde de l'entreprise, il est présenté comme un moyen très intéressant de gagner de l'argent et augmenter la rentabilité de nombreuses entreprises.
Malgré cela, il y a trois raisons principales qui, combiné, conduire à cette façon révolutionnaire de comprendre, traiter et gérer les informations. Le Pilotes de Big Data ont beaucoup à voir avec eux.
1. Des consommateurs de plus en plus avertis
La technologie a contribué à la mondialisation effective des opinions. Il n'y a plus de limite de temps, langue ou géographie. Il est vrai que de plus en plus de produits sont proposés aux consommateurs, mais il est également vrai que le 73% sur les marchés matures et les 85% dans les marchés émergents, ils n'achètent pas si quelqu'un qu'ils connaissent a eu une mauvaise expérience, quelque chose qui prouve. la pertinence de “réseaux sociaux”.
- Ils demandent plus d'informations.
- Ils sont plus méfiants.
- Ils fondent leurs critères de décision sur les informations qu'ils trouvent dans le des médias sociaux.
- Le succès de Trip Advisor repose sur toutes ces affirmations, un excellent exemple de la façon de comprendre état d'esprit d'un consommateur averti et de impact des avis sur les ventes et dans les probabilités de gagner ou de perdre des clients.
Pourtant, les entreprises ne peuvent pas se permettre de ne pas connaître ces informations. Ils ne peuvent ignorer les répercussions d'un simple commentaire négatif. Ils doivent collecter ces données, être conscient de combien cela peut les affecter, non seulement en ce qui concerne les ventes d'un produit, mais aussi en tant que marque; et ils doivent arriver à renverser la vapeur et à le transformer en avantage, exploiter cette opportunité qui leur offre Big Data.
Cette information contient une grande valeur Quoi, en même temps, peut être collecté sans limites grâce à Big Data, car il faut se rappeler que dans la plupart des cas il s'agit de texte libre, ce dont vous avez besoin pour une analyse des sentiments et, pour ca, l'utilisation d'une technologie très précise.
2. Automatisation
C'est là qu'un autre des facteurs qui conduisent au Big Data, la automatisation, qui est la capacité de certains processus à quantifier quelque chose qui n'est pas si simple à méditer et où, le plus gros changement, est la volonté de modifier l'expérience client à travers des politiques logicielles, personnalisation et procédures beaucoup plus conviviales du système libre-service.
- Évolutivité. Il a la capacité de stocker un incroyable volume de données, et c'est nécessaire car cela ne peut plus se faire manuellement. Quelque chose dont il faut se souvenir, par exemple, à ce qui s'est passé dans les premiers jours de Google et Yahoo, où tandis que le premier collectait les demandes de recherche et les gérait automatiquement, la seconde je l'ai fait manuellement. C'est Google qui a obtenu l'algorithme, l'automatiser, et c'est pourquoi ses résultats étaient si bons et sa pénétration si rapide.
- Granularité Toutes les informations reçues peuvent être traitées. Par exemple, stocker tous les tweets et les analyser automatiquement à l'aide d'un dictionnaire pour savoir ce que perception de l'entreprise dans le réseau et ainsi obtenir un pourcentage.
- Valeur. Vous pouvez obtenir une valeur automatisée, car si les informations disponibles ne peuvent être traitées, leur collecte et leur stockage n'ont pas de sens, manque le une analyse.
3. Monétisation
Big Data Il permet un grand marché où ils sont collectés, échanger et vendre des données à d'autres clients. L'information est devenue une alternative qui permet obtenir de la rentabilité. En d'autres termes, en même temps de l'intérêt pour l'organisation de pouvoir saisir autant d'informations, avec ça tu peux gagner de l'argent, si vous savez faire et avez de bonnes idées (science des données), puisque ces données peuvent être échangées avec d'autres sociétés. Un exemple de ceci serait les entreprises de télécommunications, comme Telefonica, que grâce aux données de chaque utilisateur qu'ils stockent à la fin de chaque contrat, lié à votre position géographique, qu'ils font connaissance en se connectant aux différentes antennes; Ils peuvent développer une carte humaine structurée par âge et sexe, très utile pour déterminer une entreprise dans un quartier ou un autre de la même ville.
conclusion
Chaque fois plus, les institutions utilisent les mégadonnées pour essayer d'atteindre leurs objectifs commerciaux, en utilisant des ensembles de données intégrés pour comprendre rapidement les besoins changeants de vos clients et du marché au sens large. Le principaux moteurs du big data Ce qui provoque cela a à voir avec la nature même des consommateurs de plus en plus sophistiqués, l'automatisation et l'opportunité qu'a le big data d'augmenter la rentabilité des institutions.
