El mundo se llena de datos, nuestra vida son datos. En los últimos años, el Big Data ha ido posicionándose en nuestra vida diaria. Desde el momento en el que nos despertamos y la empresas eléctricas conocen nuestras rutinas diarias, hasta la noche cuando nos sentamos a ver un programa de televisión y a la vez nos conectamos en redes sociales, las grandes marcas se anuncian en esos espacios publicitarios.
El objetivo del Big Data es convertir el dato en información, para asi facilitar la toma de decisiones de una empresa, incluso en tiempo real. Cuando hablamos de grandes volúmenes de información me refiero a tratamientos de Terabytes, Petabytes o incluso Exabyte. El volumen de datos es una de las 7Vs del big data: variedad, velocidad, veracidad también son características esenciales.
En Big data hay una amplia variedad de tipos de datos a analizar: Analítica web y social media, Datos Machine To Machine M2M (velocidad, temperatura, presión, trafico variables meteorológicas, variables químicas etc) Información biométrica (en la que se incluye huellas digitales, escaneo de la retina, reconocimiento facial)
Con estos datos podemos saber el lugar exacto en el que están volando todos los aviones del mundo en este momento, conocer cuantos minutos faltan para que llegue el autobús o el tren a nuestra parada o convertir a nuestras ciudades en “smart cities” (ciudades inteligentes) gracias al análisis de datos recopilados sobre los habitantes con el objetivo de optimizar servicios municipales (como el uso de agua o electricidad) y mejorar el mantenimiento.
Aunque lo ideal, es que cada empresa genere, analice y procese sus propios datos, si desean adentrase en el Business Intelligence ( inteligencia de negocios) les recomiendo las siguientes fuentes de datos gratuitas: Amazon Web Services, Facebook Graph API, Gapmainder , quandl.com, DBPedia o portales de datos abiertos de Unión Europea o EE.UU con todas ellas podrán empezar a realizar sus pruebas y tests con el Big Data.
Sin embargo analizar estos datos no es tarea fácil para las empresas. El Big Data recibe muchas críticas por parte de las grandes compañías porque tanta información supone un problema más que una solución, ya que carecen de las herramientas adecuadas para su análisis.
Por este motivo, desde CuarteroAgurcia recomendamos a las empresas a trabajar con cantidades de datos mas pequeñas, dividiendo el Big Data en subconjuntos más sencillos, con menos datos, para que sean procesables. Small Data. Con los datos obtenidos, las empresas pueden tomar decisiones estratégicas optimizar sus campañas y fidelizar a sus clientes sin procesar tanta cantidad de datos.
A las 7Vs del Big Data, le añadimos una V mas, el valor del dato. Como consultores y especialistas de Responsabilidad Social Empresarial nos encanta el ‘smart data’ porque lo primero que hace no es recopilar información, sino enfocarse en resolver el problema. Además el Smart data se basa en la calidad más que en la cantidad de la información para generar un valor añadido real en las actividades de las personas.
Gracias al Small Data, los SmartTV pueden con pocos datos hacernos propuestas a nuestro gusto o las empresas realizar campañas de marketing digital y ofrecernos información, productos y servicios adaptados a nuestras necesidades.
Gracias al small data, las decisiones de las empresas pueden mejorar significativamente a través de campañas marketing digital de las empresas a través del uso de datos que están al alcance de sus equipos de marketing sin necesidad de recurrir al departamento de informática.
Analizar el historial de compras de nuestro ecommerce, ver las referencias de estilo facilitadas por el usuario, analizar las actividad de navegación en el sitio web, insigth de Facebook, twitter, Instagram, linkedin, apertura y acciones y clics en los correos electrónicos
El Big Data como el Small Data, Smart Data o Long Data son términos que han pasado a ser parte de nuestra vida diaria. Sin duda, han llegado para quedarse y confiamos que nos ayuden a poder mejorar la vida de las personas y nuestras futuras generaciones.