📈 En los últimos años, el mundo ha estado generando un volumen de datos sin precedentes. Esta información proviene de una variedad inmensa de fuentes como dispositivos móviles, redes sociales, sensores, transacciones comerciales, registros gubernamentales, campañas de publicidad, pixeles en sitios web y muchas más. El análisis de estos datos, conocido como “Big Data”, ha sido una verdadera revolución y promete tener el potencial de transformar la forma en que vivimos, trabajamos y nos relacionamos con el mundo que nos rodea. Seguramente has tenido una junta, una presentación, una conferencia o una plática sobre este tema, pero el concepto es bastante amplio y confuso así que lo vamos a desmenuzar para ti.
¿Qué es el Big Data?
✍️ El Big Data se refiere a enormes conjuntos de datos que son demasiado grandes o complejos para ser procesados con herramientas de análisis tradicionales. Esta información puede ser estructurada, como una base de datos, o no estructurada, como datos de textos, audios y videos. Tiene 3 características principales:
Volumen: es un conjunto de datos de tamaño gigantesco. Por lo general, se mide en terabytes, petabytes o exabytes, medidas equivalentes a 1012, 1015 y 1018. Para que puedas dimensionar, en la vida de todos los días, estamos manejando archivos de kilobytes (103), como un formato Word o Excel, megabytes (106) como una canción, y gigabytes (109), como una presentación pesada de PowerPoint.
Velocidad: se genera cada vez más velozmente. Los usuarios de redes sociales generan millones de mensajes e interacciones todos los días. Por lo cual la velocidad de creación y de proceso de la información es un punto clave para el análisis de datos. A veces se queda almacenado en algún lugar y otras veces se analiza en tiempo real con herramientas poderosas, por la cantidad requerida de almacenamiento. Tener donde guardar los datos implica costos altos, posibles problemas de ciberseguridad y procedimientos para acceder a la información.
Variedad: proviene de muchas fuentes distintas. Esto dificulta su análisis, ya que los datos pueden tener diferentes formatos y estructuras. Como lo mencionamos en nuestra definición, existen datos estructurados y datos no estructurados. Los datos estructurados son datos que se pueden almacenar y analizar en un formato fijo, como una tabla Excel o una hoja de Google Sheet. Los datos no estructurados provienen de una combinación de fuentes de naturaleza diferente como una mezcla de textos, imágenes y vídeos.
Las otras características
Veracidad: puede proceder de datos imprecisos o incompletos. Esto dificultará tanto el análisis de la información como la confianza en los resultados. Para tomar decisiones basadas en el Big Data, será crucial evaluar la veracidad de la información que estamos procesando, no es lo mismo hacer un estudio de mercado con una agencia de renombre que hacer encuestas en redes sociales. El método de recopilación de los datos y las fuentes de su origen son importantes.
Valor: la última característica a tomar en cuenta es el valor intrínseco del Big Data. ¿A quién le sirve la información que yo tenga y procese? La pregunta puede tener varias respuestas: a mi empresa, a otras empresas, a organizaciones gubernamentales, a clientes, etc… El Big Data no tiene utilidad hasta descubrir qué valor genera.
¿Cómo se analiza el Big Data?
🧑🔬 El análisis del Big Data es el proceso de examinar, transformar y modelar grandes conjuntos de datos con el afán de obtener insights valiosos, tendencias y conocimientos que pueden ser utilizados para tomar decisiones informadas. El paso a paso general se podría resumir de la siguiente manera:
Recopilación de datos
Almacenamiento de la información en bases de datos, nubes, sistemas, etc…
Limpieza y preprocesamiento de los datos para eliminar duplicados o inconsistencias
Análisis exploratorio con generación de estadísticas descriptivas, visualizaciones de datos e identificación de posibles patrones
Selección de una técnica de análisis dependiendo de los objetivos. Puede ser análisis estadístico, minería de datos, análisis de texto, etc… Se pueden integrar inteligencia artificial y machine learning.
Construcción de modelos basados en los datos recopilados y preprocesados
Evaluación y validación de los modelos construidos
Interpretación y comunicación de los resultados
Iteración
Otros puntos destacables que podemos mencionar:
Existe una gran variedad de herramientas y tecnologías para realizar el análisis de Big Data, como Hadoop, Spark, Python, R, SQL, TensorFlow y muchas otras dependiendo de las necesidades y de los recursos disponibles.
La inteligencia artificial es una rama de la informática que se centra en la creación de máquinas que puedan pensar y actuar de forma similar a los humanos. Las técnicas de IA se utilizan para resolver problemas que son demasiado complejos o difíciles para los humanos.
El machine learning, conocido en español como “aprendizaje automático” es una ramificación de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de los datos sin ser explícitamente programadas. Las técnicas de machine learning se utilizan para identificar patrones y tendencias en los datos del Big Data.
¿Cuáles son las aplicaciones del Big Data?
🚀 El Big Data tiene un potencial transformador en una amplia gama de industrias, como por ejemplo:
Finanzas: detectar fraudes, predecir tendencias de mercado, elaborar proyecciones de ventas, tomar decisiones de inversión más fundamentadas.
Salud: desarrollar nuevos tratamientos médicos, mejorar la prevención de enfermedades, mejorar la atención al paciente, personalizar las terapias, potencializar la investigación y desarrollo
Gobierno: tomar mejores decisiones políticas, mejorar la gestión de los recursos, prevenir el crimen, proteger el medio ambiente, mejorar los servicios públicos.
Marketing: hacer segmentación de audiencias, personalización de experiencias al cliente, análisis de sentimiento, optimización de campañas.
Zoom sobre las aplicaciones en marketing
✅ Vamos a hacer hincapié sobre las posibles aplicaciones del Big Data en marketing:
Utilizando datos demográficos, comportamentales y de interacción, vamos a hacer segmentación de audiencias para llegar al target correcto en nuestras campañas.
Con el Big Data, vamos a personalizar experiencias al cliente, eso implica adaptar contenidos, productos, y recomendaciones dependiendo de su historial de compras, su navegación en el sitio web y otros datos relevantes que nos pueda proporcionar Google Analytics.
Con los algoritmos de machine learning, vamos a hacer predicción de comportamiento para tratar de definir por ejemplo cuándo es más probable que un potencial cliente realice una compra o abandone tu sitio web. La idea es tomar medidas proactivas.
Vamos a examinar las conversaciones en redes sociales y otras fuentes de datos para comprender cómo se sienten los clientes acerca de tu marca, producto o servicio. Se llama social listening o análisis de sentimiento y te permite ajustar tus estrategias en función de la retroalimentación de los prospectos y clientes.
Más aplicaciones
Manejando datos en tiempo real, es posible lograr optimización de campañas de marketing mientras están en curso. Si una campaña no está generando los resultados esperados, puedes realizar cambios rápidos para mejorar su rendimiento.
El Big Data te permite rastrear y medir el impacto de tus esfuerzos de marketing en diferentes etapas del embudo de conversión. Esto te ayuda a asignar de manera más efectiva tu presupuesto de marketing y a identificar las tácticas que generan el mejor retorno de la inversión, también conocido como el ROI. Se llama análisis de atribución.
Un buen análisis puede detectar actividades fraudulentas, como transacciones de tarjetas de crédito robadas o cuentas falsas en línea. Lograr la proeza de prevenirlo protegería tanto a tu negocio como a tus clientes.
El Big Data es útil para identificar tendencias y temas populares en tu nicho de mercado. Esto te ayudará a crear contenido más relevante y atractivo para tu audiencia y así sacar lo mejor de tu estrategia de inbound marketing.
Esta lista no es exhaustiva, pero son los beneficios principales que podrías sacar del Big Data en la industria del marketing en particular.
Los desafíos del Big Data
🤥 No todo es color rosa cuando se trata del Big Data. Es una tecnología poderosa, pero también presenta una serie de desafíos. Hemos citado algunos riesgos a lo largo del artículo: muchas fuentes y tipos de datos diferentes, un volumen tremendo de información, mucha volatilidad y temas de interpretabilidad.
Adicionalmente a esto, entran asuntos como la privacidad y la seguridad de datos.
El Big Data puede recopilar una gran cantidad de información personal sobre los individuos, lo que plantea problemas de privacidad, ya que los datos pueden ser utilizados para rastrear a las personas o para crear perfiles de sus hábitos y preferencias.
También puede ser el objetivo de ciberataques. Los datos pueden ser robados o modificados, lo que puede tener consecuencias graves para las empresas y los individuos. Esto implica medidas fuertes de seguridad, tanto para el acceso como para la protección de datos, como encriptación o tokenización.
Conclusiones
🐦 El Big Data es una tecnología revolucionaria que tiene el potencial de transformar el mundo, pero como dicen en las películas de superhéroes, la magia no es buena o mala, todo depende de quién está usando el poder. El Big Data se puede usar para cosas benéficas como en el sector de la salud pero también puede ser un gran peligro en otras industrias. Está en nosotros usarlo de manera adecuada.
El Big Data puede ser un gran aliado en nuestras campañas de marketing, además existen herramientas como Supermetrics o Data Looker Studio que nos apoyan a plasmar la información de manera más gráfica, automática y fácil. Si tienes más dudas sobre el tema, no dudes en escribirnos aquí, gracias por recorrer este artículo con nosotros.
