Con cada día que pasa, se producen más y más datos en todo el mundo. Según Forbes, en 2020 se espera que cada persona obtenga aproximadamente 1.7 Mb de información por día, una cifra que probablemente crecerá exponencialmente en los próximos años.

Para aprovechar al máximo toda la información que nos es proporcionada, es importante saber cómo medirla e interpretarla para comprender el pasado, interpretar el presente y predecir el futuro, una tarea de la que se encarga Big Data Analytics.

¿Qué es el Big Data?

El Big Data es un concepto que comenzó a ganar impulso en el año 2000, cuando Google y Yahoo comenzaron a usar este recurso para mejorar sus plataformas y ampliar su alcance.

De manera resumida, describe la cantidad y complejidad de datos, estructurados y no estructurados, que se generan y almacenan en cada segundo (como registros de acceso, correos electrónicos, ubicaciones, datos de redes sociales, entre otros). Estos datos se pueden analizar e interpretar para extraer ideas que puedan apoyar la toma de decisiones estratégicas en las empresas.

Para extraer valor de estos datos, el Big Data se centra en algunas bases conocidas como las 5 V’s:

• Volumen: El Big Data permite almacenar grandes volúmenes de información procedentes de diversas fuentes, como sensores, datos comerciales, datos de redes sociales, entre otros.
• Velocidad: Todos los datos recopilados deben analizarse lo más rápido posible para apoyar la toma de decisiones en el momento adecuado.
• Variedad: El Big Data recopila una gran cantidad de datos procedentes de múltiples fuentes que deben estructurarse y organizarse.
• Veracidad: Se refiere a los datos provenientes de la dinámica humana, como los motores de búsqueda y las redes sociales, ya que se entienden como interacciones reales.
• Valor: El Big Data tiene la capacidad de distinguir datos e información que tienen un mayor valor para el negocio.

Big Data Analytics: ¿qué es?

El Big Data Analytics es el estudio de una gran cantidad de datos con el objetivo de dibujar patrones de comportamiento, descubrir correlaciones desconocidas, conocer las tendencias del mercado y descubrir las preferencias de los consumidores.

Para ello, se utilizan modelos predictivos, algoritmos estadísticos y análisis realizados con sistemas de alto rendimiento que permiten almacenar, procesar y descubrir patrones en los datos recopilados.

Tipos de Big Data Analytics

Cuando hablamos de Big Data Analytics, podemos distinguir cuatro tipos de análisis que debemos considerar:

• Análisis descriptivo: Permite comprender lo que sucedió en el pasado y tener una idea de las tendencias a explorar en el futuro. Se centra en las comparaciones y descripciones, y puede ser útil para detectar patrones o segmentar algunos datos.
  
  
• Análisis de diagnóstico: Cuando se desean saber las causas de una situación concreta, este es el método que debe utilizarse. Permite analizar el churn rate (tasa de abandono) o las tendencias de uso de un producto / servicio.
  
  
• Análisis predictivo: Es el tipo de análisis más utilizado y consiste en un estudio de previsiones a través de probabilidades. Permite predecir lo que sucederá en escenarios futuros y comprender qué productos son mejores para vender o el riesgo de pérdida de clientes.
  
  
• Análisis prescriptivo: Se basa en procesos de automatización, o pruebas A/B, que permiten interpretar situaciones en caso de que se tomasen unas medidas concretas. Puede proporcionar información relativa a cuál es la próxima acción para fidelizar clientes, cuál es el mejor lugar en un sitio web para colocar un banner o cuál es la mejor ruta de vehículos para evitar el tráfico.

Ventajas de utilizar el Big Data Analytics

Usando uno de los tipos de Big Data Analytics, las empresas pueden beneficiarse de las siguientes ventajas:

• Reducción de costes – El uso de servicios en la nube basados en Big Data permite reducir costes asociados con el almacenamiento de grandes cantidades de archivos.
  
  
• Mejora en la toma de decisiones – A través del Big Data Analytics, los responsables de la toma de decisiones podrán tener una gran cantidad de datos a su disposición para analizar su historial y predecir acciones futuras.
  
  
• Mejora o creación de nuevos productos y servicios – A través del análisis de las tendencias y la necesidades de los clientes, las empresas pueden mejorar o desarrollar nuevos productos o servicios y ofrecer un valor real a su público objetivo.
  
  
• Detección de fraude – El Big Data Analytics también es utilizado por instituciones financieras para prevenir fraudes.
  
  

En un mundo cada vez más repleto de datos, el Big Data Analytics será una de las herramientas clave para el crecimiento de las empresas, la mejora de la relación con el cliente o la optimización de los productos o servicios.

Antes de tomar cualquier decisión, las empresas pueden tener en su poder el resultado de todos los escenarios posibles, lo que permite minimizar el riesgo de error y aumentar la probabilidad de éxito de cada acción.

Con esto en mente, Jasmin ha lanzado una serie de insights que ayudan a las empresas en la toma de decisiones, ofreciendo información que aumenta la percepción de lo que está sucediendo y predice la evolución futura.

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