¿Qué es Big Data?

Es difícil de creer, pero hasta el año 2000, solo el 25% de la información almacenada en el mundo era digital. Hoy en día, esa cifra es del 99,9%, un aumento asombroso y un cambio transformador en la forma en que definimos la "información".

Y por información nos referimos a los datos.

Ahora piense en la gran cantidad de información que crea o encuentra diariamente. Todo es digital y todo son datos: desde los informes de ventas y marketing, los pronósticos trimestrales e historiales de clientes, hasta los archivos de imagen y audio. Los clientes existentes (y los clientes potenciales) también están creando datos. Cada clic, "me gusta", compra, descarga e interacción con su marca produce datos que se pueden utilizar para comprender el comportamiento de sus clientes y crear mejores experiencias de cliente. Esto genera un enorme volumen de datos de diferentes tipos que deben almacenarse, analizarse y procesarse.

Le damos la bienvenida al mundo del Big Data.

Índice:

• ¿Qué es el Big Data y para qué sirve?
• ¿Por qué es importante el Big Data?
• Tipos de Big Data
• Big Data y estrategia de datos
• Aplicaciones y casos de uso del Big Data
• Desafíos del Big Data
• Prácticas recomendadas de Big Data
• Estrategia y soluciones de Big Data
• Conéctese con Salesforce para obtener soluciones de Big Data

El Big Data hace referencia a conjuntos de datos de gran tamaño y diversidad que son tan complejos que no pueden gestionarse con métodos tradicionales de procesamiento de datos. Imagine todas las interacciones, clics, me gusta, descargas y compras mencionadas anteriormente, generadas a diario y a escala global.

El Big Data no deja de crecer. De hecho, más de dos tercios de los líderes de análisis y TI esperan que los volúmenes de datos aumenten un 22% de promedio durante el próximo año. A medida que los volúmenes de datos siguen creciendo, también lo hacen las oportunidades de utilizar el Big Data para impulsar aún más el valor empresarial y crear una base para potentes soluciones de IA.

Aprender los conceptos básicos del Big Data es fundamental para todos aquellos que necesitan comprender cómo se pueden utilizar los datos y la IA para hacer frente a los desafíos empresariales. Si es analista de datos o si es director empresarial, este artículo le ayudará a dar los primeros pasos.

Para entender mejor qué es el Big Data, conviene tener en cuenta sus tres características: volumen, velocidad y variedad (las denominadas "tres Vs").

El volumen es la cantidad de datos que se generan y recopilan. Los minoristas que operan online, por ejemplo, generan grandes cantidades de datos, que van desde el historial de transacciones y las interacciones en el sitio web hasta la gestión de inventario y los sistemas de atención al cliente.

La velocidad hace referencia a la celeridad con la que se generan y procesan los datos. En el mundo de las finanzas, las bolsas de valores procesan flujos de datos de alta velocidad para tomar decisiones comerciales en fracciones de segundo, basadas en datos de mercado en tiempo real. Los bancos y las empresas de tarjetas de crédito analizan los datos de las transacciones en tiempo real para identificar y prevenir actividades fraudulentas.

La variedad corresponde a los diferentes tipos y formatos de datos. Para los proveedores de atención sanitaria, esto puede incluir desde datos demográficos y antecedentes médicos del paciente hasta resultados de laboratorio, datos de imágenes y notas clínicas.

Según nuestro último informe sobre el estado y análisis de datos, el 80% de los líderes empresariales afirman que los datos son fundamentales para la toma de decisiones en su organización. Pero, para traducir los datos en información procesable, se necesitan análisis de datos. El análisis de datos hace referencia a las herramientas y procesos que le permiten extraer información valiosa de todos estos datos y tomar mejores decisiones.

Por ejemplo, las empresas pueden analizar grandes conjuntos de datos históricos y en tiempo real para identificar tendencias, patrones y correlaciones. Esto les permite tomar decisiones más fundamentadas y seguras. Un enfoque basado en datos sustituye la intuición y las conjeturas, y también respalda estrategias comerciales más precisas y eficaces.

El 94% de los líderes empresariales considera que su organización debería obtener más valor de sus datos. Una forma de hacerlo es mediante plataformas que puedan reunir todos sus datos internos y externos, incluidos los datos de almacenes y lagos de datos externos.

Al unificar todos los datos de sus clientes, puede desarrollar una visión integral de su cliente y utilizar la IA para encontrar información procesable que le ayude a tomar mejores decisiones y a obtener resultados empresariales.

La IA, incluida la inteligencia artificial generativa (GenAI), se basa en el Big Data para entrenar y mejorar sus algoritmos. Cuanto más variados sean los datos, mejor será el rendimiento de la IA.

Cuando los datos están unificados en una plataforma, puede aprovechar los beneficios:

• Los analistas pueden ver perfiles unificados y obtener información sobre sus clientes que puede utilizarse para llevar a cabo acciones de marketing personalizadas, innovar en productos, mejorar la prestación de servicios, etc.
• Los desarrolladores pueden crear aplicaciones, como las de puntuación de salud, a partir de datos unificados. Las aplicaciones pueden proporcionar información crítica a los proveedores de atención sanitaria, que reciben alertas en tiempo real cuando la puntuación de un paciente cae por debajo de un determinado número.
• Los representantes de ventas deben comprender a los clientes potenciales a un nivel pormenorizado. ¿Abren los correos electrónicos? ¿Qué ven en el sitio web? Según todos los datos de los clientes potenciales, ¿qué probabilidades hay de que compren? Los datos unificados pueden ayudar a responder a todas estas preguntas.
• Los gestores de ecommerce pueden utilizar los datos para personalizar su sitio web según el comportamiento de navegación del cliente y los niveles de existencias actuales de productos, garantizando así una experiencia de cliente relevante y específica.

Cuando se tiene una visión global, es más fácil identificar las brechas del mercado, descubrir nuevas oportunidades y desarrollar productos y servicios que los clientes desean y necesitan.

El “mosaico” del Big Data está compuesto por una gran variedad de tipos de datos. Conocer los que se enumeran a continuación es el primer paso para entender cómo gestionarlos, analizarlos y extraer información valiosa de forma eficaz.

Este tipo de Big Data está estructurado en campos que se pueden clasificar y analizar fácilmente. Por ejemplo, las hojas de cálculo o listas organizadas en columnas y filas. Algunos ejemplos son:

• Información del cliente
• Datos de punto de venta
• Registros de inventario
• Datos financieros, como registros de transacciones.

Los datos no estructurados incluyen categorías de información que no se pueden organizar en filas y columnas. Por ejemplo, las publicaciones en redes sociales, los correos electrónicos, las reseñas de clientes y el contenido multimedia, como fotos y vídeos. Los datos no estructurados representan casi el 80% de todos los datos, pero no siempre han sido fáciles de analizar. Gracias a la IA y al aprendizaje automático, es posible obtener información valiosa de esta amplia categoría de datos.

Este tipo de datos presenta cierta organización, pero no encajan perfectamente en las bases de datos tradicionales. Los datos semiestructurados suelen contener etiquetas y rótulos (metadatos) que se utilizan para agrupar datos y describir cómo se almacenan. Algunos ejemplos son los archivos XML, los datos JSON y los archivos de registro.

Los metadatos son información que describe otros datos. Estos "datos sobre datos" proporcionan detalles sobre las características, atributos y propiedades de un conjunto de datos. Los metadatos de un archivo de vídeo, por ejemplo, pueden incluir información sobre su duración, resolución y formato de codificación.

Los datos de series temporales se utilizan para analizar tendencias, patrones y cambios durante un periodo específico. Algunos ejemplos son los precios del mercado de valores, los datos meteorológicos, las lecturas de sensores en dispositivos IoT y las métricas de tráfico de un sitio web.

Los datos geoespaciales están relacionados con ubicaciones específicas. Incluyen coordenadas, direcciones, mapas e imágenes satelitales. Los datos geoespaciales se utilizan en aplicaciones como la navegación GPS, la planificación urbana y la monitorización medioambiental.

Los datos de streaming proceden de fuentes como las redes sociales, redes de sensores y transacciones online. El análisis de los datos de streaming proporciona a las organizaciones la información necesaria para tomar decisiones de forma inmediata y responder a los acontecimientos que se producen.

En los proyectos basados en IA, todos estos tipos de datos pueden utilizarse juntos para ayudar a su organización a obtener una visión completa de su cliente. Los datos no estructurados, en particular, tienen un enorme potencial en la era de la IA. Mediante la aplicación de análisis avanzados y aprendizaje automático, las organizaciones pueden extraer información de grandes cantidades de datos desordenados y ofrecer experiencias de cliente personalizadas, innovaciones de productos y mucho más.

Ahora que comprende los diferentes tipos de datos, podrá observar que la información de todos estos tipos de datos es necesaria para obtener un conocimiento profundo de su cliente, impulsar la innovación y tomar mejores decisiones.

Los datos son valiosos solo cuando se gestionan, protegen y analizan correctamente. Veamos algunos conceptos clave sobre el ciclo de vida de los datos y cómo se relacionan entre sí.

¿Cómo se pasa de datos sin procesar a información procesable? Su enfoque viene determinado por su estrategia de datos. Esta estrategia es un marco esencial que guía el enfoque de su organización para recopilar, gestionar y utilizar los datos. La estrategia debe incluir la definición de objetivos, la identificación de fuentes de datos y el establecimiento de procesos para la adquisición, el almacenamiento y el análisis de datos. Una estrategia de datos sólida adapta las iniciativas de datos a los objetivos empresariales, para que toda la organización esté de acuerdo en cómo deben utilizarse los datos para respaldar el negocio.

La gobernanza de datos es una parte importante de su estrategia de datos. El marco de gobernanza de datos incluye estándares de calidad, integridad y cumplimiento de los datos para su empresa. Un buen marco de gobernanza especifica las políticas, los procedimientos y los controles de gestión, acceso y uso de datos que se aplican a cada equipo de la organización. Una gobernanza de datos eficaz ayuda a garantizar que los datos sean precisos, coherentes y fiables, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones fundamentadas y cumplir con los requisitos reglamentarios. De hecho, el 85% de los líderes de análisis y TI utilizan la gobernanza de datos para garantizar y validar la calidad de los datos.

La seguridad y el Big Data son dos caras de la misma moneda. Por lo tanto, no es de extrañar que los líderes empresariales, de TI y de análisis mencionen las amenazas de seguridad como el principal obstáculo para una gestión de datos satisfactoria. Para hacer frente a esto, las organizaciones necesitan medidas integrales de seguridad de datos para protegerlos de accesos no autorizados, violaciones y amenazas cibernéticas. Esto incluye el uso de una amplia gama de soluciones de seguridad, desde el cifrado y la supervisión de eventos hasta la autenticación multifactor y la formación en seguridad de los empleados, todo ello para garantizar los más altos estándares de confidencialidad, integridad y disponibilidad. Unas medidas de seguridad de datos contundentes generan confianza tanto en los clientes como en las partes interesadas, y ayudan a salvaguardar la reputación de la organización.

La privacidad de los datos es fundamental en el Big Data y salvaguardar la privacidad de sus clientes está directamente relacionado con el éxito de su negocio. Las organizaciones deben asegurarse de que siempre cumplen con las regulaciones relativas al manejo de datos de clientes. Esto incluye obtener el consentimiento para la recopilación de datos, establecer controles de privacidad, proteger la información confidencial y adoptar políticas de seguridad para proteger los datos confidenciales.

¿Qué puede hacer con el Big Data y qué es el Big Data Analytics? Una vez que la organización ha analizado la información, las oportunidades son tan infinitas como los datos.

El Big Data está influyendo en las estrategias comerciales de algunas de las empresas más grandes del mundo, y aportando un valor sustancial a los clientes y a los resultados. Estos son solo algunos ejemplos de cómo los datos, la IA y la gestión de las relaciones con los clientes (CRM) están cambiando las reglas del juego para estas grandes marcas:

El Big Data está impulsando los algoritmos de IA, y los datos son necesarios para garantizar que las soluciones basadas en IA sean entrenadas con las fuentes adecuadas para aprender y adaptarse.

La multinacional de alimentación General Mills quería encontrar una mejor forma para utilizar sus datos y llegar a los consumidores a un nivel más personal, manteniendo al mismo tiempo la privacidad. Gracias a la gran cantidad de datos de compra y comportamiento, la empresa centra su atención en los datos, como las visualizaciones de recetas y los escaneos de recibos, para recomendar contenido personalizado a los consumidores, basándose en su dieta o ubicación geográfica. Esto les permitió a triplicar las interacciones de los clientes, aumentar en un 170% los usuarios conocidos del sitio año tras año y ahorrar millones de dólares en medios de pago.

Al conectar todos los datos de sus huéspedes, incluido el historial de reservas y las interacciones con el resort, Turtle Bay Resort en Hawái, está utilizando Big Data y Data Cloud, una avanzada plataforma de datos, para ofrecer una experiencia personalizada a sus huéspedes. Los datos de los huéspedes se utilizan para crear segmentos de huéspedes muy específicos, y las campañas de correo electrónico resultantes han dado lugar a un aumento del 20% en las conversiones de reservas y un aumento del 15% en las reservas repetidas de experiencias de aventura.

La empresa Humana facilita el camino hacia el bienestar con mensajes personalizados, servicio y coordinación de la atención con una visión integral de sus clientes. Esto ha dado lugar a una prestación de asistencia más rápida, un ahorro de costes significativo y, en última instancia, a la mejora del bienestar de los pacientes. De hecho, la empresa ahora ofrece atención tres o cuatro veces más rápido y ahorra 6 millones de dólares en costes de seguridad de la información en el proceso.

Si tenemos en cuenta la profundidad y amplitud de los macrodatos y su rápida expansión, nos daremos cuenta de que no están exentos de desafíos. Veamos tres de los desafíos de manera detallada.

Un gran desafío de datos al que se enfrentan las organizaciones es la alfabetización de datos: garantizar que sus empleados tengan las habilidades y la formación adecuadas para comprender y utilizar los datos de manera eficaz. De hecho, mejorar la alfabetización de datos es una de las principales prioridades, según una encuesta reciente a líderes de análisis y TI. Invertir en programas y formación de alfabetización de datos es un excelente paso.

El Big Data es fundamental para mejorar la experiencia del cliente, y también supone un gran desafío. Obtener información valiosa y procesable requiere tácticas de análisis avanzadas como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Para alcanzar éxito, las empresas deben invertir en las herramientas y la experiencia adecuadas para personalizar las experiencias e impulsar la satisfacción del cliente.

En vista de la complejidad que implica el manejo de grandes cantidades de datos, su organización debe establecer prácticas recomendadas. Estas son esenciales para garantizar la exactitud, integridad, seguridad y cumplimiento de los datos. Con un entendimiento común de lo que se espera, sus equipos pueden estar seguros de que están utilizando datos fiables y de que sus decisiones basadas en datos son acertadas.

Algunas de las prácticas recomendadas para Big Data son:

1. Objetivos claros: Establezca objetivos empresariales claros y adáptelos a las iniciativas de datos para garantizar que los esfuerzos estén centrados y alineados con los objetivos de la organización.
2. Calidad y gobernanza de datos: Establezca procesos eficaces de calidad de datos y marcos de gestión para garantizar la precisión y coherencia de los datos, así como el cumplimiento de la normativa.
3. Seguridad y privacidad de los datos: Implemente medidas de seguridad eficaces para proteger los datos de las vulneraciones y garantizar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad, generando confianza con los clientes y las partes interesadas.
4. Unificación de datos: Es el proceso de reunir todos los datos en una visión unificada. Con una plataforma de unificación de datos como Data Cloud, puede almacenar, administrar y analizar datos de todas las fuentes de datos y obtener una visión profunda de todos los aspectos de su negocio.
5. Análisis avanzados: Aproveche las técnicas de análisis avanzadas, como el aprendizaje automático y el modelado predictivo, para extraer información valiosa de los grandes volúmenes de datos e impulsar la toma de decisiones fundamentadas.
6. Infraestructura escalable: Invierta en una infraestructura escalable y flexible que pueda manejar el volumen, la velocidad y la variedad de los datos, lo que garantiza que sus sistemas puedan almacenar, procesar y analizar todos sus datos con eficacia.
7. Almacenamiento de datos: Los lagos de datos, los almacenes de datos y los almacenes de lago de datos desempeñan un papel fundamental en lograr una infraestructura escalable.
8. Cultura basada en datos: Promueva una cultura que priorice la toma de decisiones basada en datos, de modo que todos los empleados comprendan la importancia de los datos y estén capacitados para usarlos de manera eficaz.
9. Colaboración y equipos multifuncionales: Fomente la colaboración entre departamentos y equipos para compartir conocimientos, experiencia y datos, para que todos puedan obtener valor de sus activos de datos.

En pocas palabras, la estrategia y las soluciones de Big Data son las herramientas y plataformas que ayudan a las organizaciones a obtener información de grandes volúmenes de datos.

Las soluciones de unificación y activación de datos reúnen los datos de sus clientes de múltiples fuentes y proporcionan una visión unificada de sus clientes. Data Cloud, una plataforma de datos avanzada, está diseñada para conectar y unificar datos de cualquier fuente, así como activarlos en el CRM y los flujos de trabajo que utiliza a diario para impulsar soluciones de IA, una toma de decisiones eficaz y el éxito de los clientes.

Las plataformas de seguridad de datos son un requisito básico para proteger los datos confidenciales de accesos no autorizados, vulneraciones y amenazas cibernéticas. Estas plataformas protegen de los accesos no autorizados, los ataques y los robos para garantizar la integridad y el cumplimiento de los datos de sus clientes y empresas.

Las plataformas de inteligencia empresarial (BI) ayudan a las organizaciones a convertir datos sin procesar en información útil. Estas plataformas ofrecen gran variedad de capacidades analíticas avanzadas, paneles interactivos y herramientas de informes, que son fundamentales para la toma de decisiones basada en datos.

Las plataformas de visualización de datos dan vida a los análisis al presentar los datos en un formato visualmente atractivo y fácil de entender. Estas plataformas utilizan tablas, gráficos y visualizaciones interactivas para comunicar eficazmente información compleja sobre datos.

Las plataformas de CRM (gestión de relaciones con los clientes) que integran datos e IA, como Salesforce Platform, combinan los datos de los clientes con las capacidades de la IA para llevar la gestión de las relaciones con los clientes al siguiente nivel. Con un CRM habilitado para IA, es fácil analizar el comportamiento de los clientes, predecir tendencias y proporcionar recomendaciones personalizadas, además de ofrecer experiencias excepcionales a los clientes.

Todas estas soluciones ayudan a las organizaciones a gestionar y utilizar el Big Data, lo que a su vez impulsa la toma de decisiones fundamentadas, las experiencias personalizadas y el éxito empresarial.

¿Quiere saber cómo aprovechar el poder del Big Data? Conéctese con Salesforce para saber cómo nuestras soluciones de Big Data pueden ayudar a su negocio.