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¿Qué es Big Data?

Definido de muchas maneras, por lo que no sorprende que exista mucha confusión alrededor del tema

El término “Big Data” fue utilizado por primera vez en Julio de 1997 en un artículo de Michael Cox y David Ellsworth, investigadores de la NASA, refiriéndose a que el crecimiento de la data se estaba convirtiendo en un problema real para los sistemas de computación de la época

Sin embargo, la definición más aceptada en la actualidad apareció en un artículo en Febrero de 2001 por el analista Doug Laney (actualmente con Gartner) que se llamó “3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity y Variety”.

Según el Sr. Laney, lo que define “Big Data” es lo que se conoce como las “3V”

  • Volumen: muchos factores contribuyen al crecimiento en los volúmenes de data almacenada. Las empresas ven valor en recolectar más información de las transacciones con sus clientes y la reducción de costos de almacenamiento hace posible mantenerla por más tiempo. Además, información proveniente de dispositivos, sensores, comunicaciones máquina-máquina, alimentan también las necesidades de almacenamiento de las empresas.
  • Velocidad: la velocidad de comunicación de datos es percibida como un factor diferenciador de negocios. Por ejemplo, un website que responda más ágilmente a consultas de inventario, seguimiento de pedidos, análisis históricos, etc., tiene ventajas sobre otro que no funciona igual. Reconocer que la velocidad de transmisión de datos es más que solo ancho de banda y que implica decisiones de arquitectura, es otro de los factores que definen “big data”.
  • Variedad: hoy en día la información viene en todo tipo de formatos. Data estructurada y no estructurada alimentan las aplicaciones y transacciones de negocios. Archivos de datos, emails, mensajes de twitter, audio, video, SMS’s, etc., conviven día a día con texto e información numérica en bases de datos tradicionales.

Sin embargo, la clave no es que las organizaciones están adquiriendo más información, sino qué hacen con esa información. Como ejemplo, Macy’s, una cadena de tiendas en los EEUU con más de 800 localidades y 170.000 empleados, cuenta con un programa específico de análisis de datos de preferencias y patrones de compra de sus clientes online y offline, lo que les ha permitido crear una experiencia personalizada para sus clientes, con cupones y ofertas al momento de pagar.

Por su lado, Kohl, otra cadena de tiendas por departamentos en los EEUU con más de 40.000 empleados, está probando una aplicación móvil que le permite a los clientes recibir ofertas personalizadas en sus teléfonos inteligentes cuando están en sus tiendas basados en sus patrones de consumo. Por ejemplo, un cliente que entre en el departamento de zapatos puede recibir un cupón de descuento de “los zapatos que vió en línea pero nunca compró”.

La tecnología actual le está permitiendo a las organizaciones capacidades sin precedentes de almacenamiento y análisis de información. Aquellas que abracen el cambio verán su negocio diferenciarse de su competencia.

© FYC Group - enero 2015

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05 dE agosto dEl 2015
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