¿Cómo Se Recopilan los Big Data?
Las empresas de hoy en día confían en los datos, sobre sus clientes, competidores, el mercado en general y más allá, para seguir siendo competitivas. Con los avances tecnológicos, el número de métodos que utilizan las empresas para recopilar datos ha aumentado considerablemente en los últimos años. Esto ha llevado a una creciente demanda de expertos con la formación necesaria para analizar e interpretar esos datos.
Un título avanzado, como una Maestría en Ciencias en Análisis, está diseñado para ayudar a las personas interesadas a descubrir las respuestas a preguntas como «¿Cómo se recopilan los big data?»y conozca cómo utilizan los datos las empresas de hoy en día.
Historia de la analítica
Mientras que la historia de la analítica en los negocios se remonta al siglo XIX, la analítica de negocios como una disciplina distinta realmente surgió en la década de 1950.Fue entonces cuando se desarrollaron herramientas que podían capturar información e identificar patrones y tendencias más rápido que la mente humana. El disco duro de IBM, inventado en 1956, fue particularmente importante para el movimiento de análisis, allanando el camino para que las empresas reemplazaran los sistemas de archivo físicos por sistemas digitales. Estos primeros esfuerzos en inteligencia de negocios representaron lo que los analistas de datos a menudo denominan Analytics 1.0.
Las características de esta era incluían fuentes de datos pequeñas, estructuradas y en su mayoría internas, operaciones de procesamiento por lotes que podían llevar meses y reportes descriptivos limitados. Los analistas dedicaron mucho más tiempo a recopilar y preparar datos que a analizarlos, y cualquier información que se pudiera obtener del análisis a menudo llegaba demasiado tarde para ser efectiva.
La primera era de la inteligencia de negocios duró aproximadamente medio siglo, desde mediados de la década de 1950 hasta 2009, cuando surgió el advenimiento del big data.
Era del Big Data
A mediados de la década de 2000, gigantes de Internet y las redes sociales como Google y Facebook comenzaron a identificar, recopilar y analizar un nuevo tipo de datos. Si bien el término «big data» no entró en el léxico común hasta aproximadamente 2010, los analistas reconocieron que esta nueva información era cualitativamente diferente de los pequeños conjuntos de datos del pasado.
Los datos pequeños fueron generados por las operaciones y transacciones internas de una empresa, pero estos nuevos datos provenían de fuentes externas, extraídas de Internet, fuentes de datos públicas y proyectos específicos como el Proyecto Genoma Humano. Esto significó el cambio a Analytics 2.0 y la era del big data.
Con la llegada del big data, se desarrollaron nuevas tecnologías y procesos a gran velocidad para ayudar a las empresas, grandes y pequeñas, a convertir los datos en información empresarial que podría ayudar a generar ganancias. Sin embargo, para aprovechar las ventajas del big data, se necesitaban nuevos marcos de procesamiento como OLAP y herramientas avanzadas como la minería de datos para extraer información significativa. Los analistas de datos de la era de Analytics 2.0 estaban mejor posicionados que sus homólogos anteriores. Al aplicar la tecnología más avanzada de la era, incluidas las herramientas automatizadas de gestión de datos, pudieron analizar datos, tendencias y otra información para informar las decisiones empresariales estratégicas.
Evolución de la analítica de datos
La era de la Analítica 2.0 fue seguida por la 3.0, que duró aproximadamente desde finales de la década de 2000 hasta principios de la de 2010. Esta era estuvo marcada por la introducción de teléfonos inteligentes, la difusión de las redes sociales como herramientas de recopilación de datos y nuevos servicios orientados al cliente que utilizaban la analítica para proporcionar experiencias de usuario hiperpersonalizadas. De hecho, muchos expertos creen que ha llegado una cuarta era, Analytics 4.0, con la propagación de herramientas avanzadas de toma de decisiones automatizadas que se basan en la tecnología en la nube.Entre los avances más importantes en la evolución del análisis de datos se encuentran los muchos avances en la forma en que se recopilan los macrodatos. Las organizaciones de hoy en día tienen muchos métodos para recopilar datos de sus clientes y constituyentes.Sitios web, plataformas de redes sociales y llamadas telefónicas de clientes, chats en vivo y encuestas son algunos de los ejemplos más obvios de dónde y cómo las empresas recopilan sus datos. También existen otros métodos más complejos, como:
- Publicidad basada en la ubicación: La tecnología de seguimiento que registra información como las direcciones IP ayuda a crear perfiles personalizados de los usuarios de la tecnología. Esta información se utiliza para orientar los dispositivos de cada persona con publicidad individualizada.
- Programas de fidelización: Estos programas ofrecen incentivos a los clientes y permiten a las empresas elaborar un perfil detallado del consumidor, indicando las preferencias de productos y los hábitos de gasto.
- Análisis de marketing en línea: Una fuerza impulsora en el marketing digital, esto generalmente implica que un cliente complete un formulario de pedido, que suministra a esa empresa información personal. La empresa puede utilizar esta información para mejorar el servicio al cliente y proporcionar al consumidor una experiencia más personalizada.
Han surgido nuevas disciplinas de análisis para complementar el análisis descriptivo en la cartera de análisis. Los análisis predictivos y prescriptivos, que dan información sobre la probabilidad de que ocurra un evento en el futuro y recomiendan posibles cursos de acción, se están convirtiendo en herramientas clave para los ejecutivos de negocios. Los análisis están disponibles para respaldar la toma de decisiones en tiempo real mediante el uso de aplicaciones analíticas.
Esta nueva era de Analytics 4.0 no es ciertamente el final de la historia evolutiva en análisis de negocios. De hecho, presenta nuevos desafíos y oportunidades tanto para las empresas como para los analistas de datos. Las personas que son capaces de capturar datos y organizarlos, así como de analizarlos y usarlos para tomar mejores decisiones comerciales, tienen y seguirán teniendo una gran demanda.
Un camino hacia una carrera de Análisis de Negocios
El análisis de datos eficaz es esencial para que las empresas de hoy en día crezcan. Las empresas necesitan personas que posean no solo la experiencia técnica para recopilarla, organizarla y analizarla, sino también el conocimiento empresarial para comprender cómo convertir esos datos en acción.
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