“Big Data” y su impacto sobre el marketing digital

El marketing digital es la nueva tendencia que inunda el internet y las grandes redes sociales para un fin de negocios específico. En ese sentido, un aspecto fundamental que da vida a este tipo de publicidad online, es la implementación correcta de la Big Data. En sí, se trata de un término que da a entender la cantidad de información que manejan las grandes cadenas en realidad.

¿Qué tanto se sabe sobre la Big Data? Navegando a través de todo lo que significa actualmente

Desde hace un buen tiempo, qué es Big Data es una de las interrogantes más frecuentes en el mundo del marketing online. En esencia, es un proceso sistemático e informático que se encarga de recabar datos. Y no solamente almacenar los mismos, sino que también lidera el análisis e interpretación directa de ellos.

Lo más llamativo de este procedimiento es que puede leer con tranquilidad datos estructurados como no estructurados. Utilizado normalmente por las grandes cadenas de empresas, es una ventaja de suma relevancia para tener noción sobre su gran volumen de información. De esa manera, están enterados en tiempo real sobre la interacción con consumidores tangibles.

¿Qué utilidad posee este importante proceso informático y cómo se relaciona al marketing digital?

La utilidad de la Big Data no se limita a almacenar y recibir información, puesto que también estructura y organiza la misma. En virtud de ello, las empresas pueden partir de ese punto como referencia para orientar sus estrategias de marketing.

Este sistema incorpora el gran volumen de información procedente de los consumidores. Gracias al mismo, se tiene noción fidedigna sobre gustos, opiniones, nivel de compra, influencia de un producto y más.

En líneas generales, es un proceso informático que sirve como retroalimentación para la compañía. Eventualmente, contribuirá a cimentar las bases para incrementar la productividad, competitividad y entender mejor a sus consumidores. Prácticamente, es una herramienta indispensable para consolidar una buena campaña de marketing digital.

Las “5 V’s” que caracterizan a esta herramienta informática y su aplicación hoy en día

La Big Data permite el análisis concreto de una inmensa cantidad de volumen de datos. Para funcionar correctamente, se vale de 5 aspectos conocidos como las 5 V’s. Así, se entiende precisamente cómo se desenvuelve.

Volumen, variedad y velocidad

Estas tres principales características trabajan en conjunto para recibir y almacenar la cantidad volumen de datos que recibe una empresa. La fuente de esta información proviene de distintas locaciones en internet (variedad) como correos electrónicos, redes sociales y más.

A fin de que toda la información sea analizada e interpretada en tiempo récord, la Big Data trabaja casi de manera instantánea (velocidad). Como consecuencia, analiza los datos en tiempo real o en el momento en que son generados.

Veracidad y valor

Este proceso informático constituye un poderoso filtro para descartar información que no sea de utilidad o falsa (verdadera). Para ello, compra distintos resultados de búsqueda o datos con patrones hasta encontrar la verdad. Finalmente, se obtiene un tráfico informativo de valor e interés para que la empresa pueda utilizarlo al impulsar su campaña de marketing digital.

¿Qué es el análisis de Big Data?

El análisis de big data es una forma de análisis avanzado , que involucra aplicaciones complejas con elementos como modelos predictivos, algoritmos estadísticos y análisis hipotéticos impulsados ​​por sistemas analíticos; necesarios para organizar, procesar y recopilar información de grandes conjuntos de datos.

Muchos usuarios y organizaciones están recurriendo al big data para ciertos tipos de cargas de trabajo y lo utilizan para complementar sus herramientas comerciales y de análisis existentes. Las tecnologías que existen en este espacio ofrecen diferentes opciones para interpolar datos en un sistema, almacenarlos, analizarlos y procesarlos, como en el caso de las visualizaciones de datos.

Por ejemplo, si estuviera ejecutando un canal de entretenimiento como YouTube, dependería de big data y análisis de negocios para responder algunas de las siguientes preguntas:

Una vez que podamos obtener las respuestas a estas preguntas, podemos combinar los poderes del big data y el análisis , y adoptar una estrategia comercial que ayude a establecer nuestros objetivos de marketing.

Para comprender mejor el análisis de big data , echemos un vistazo a sus tres aspectos principales:

Fuentes de análisis de big data

La mayor parte de los macrodatos generados proviene de tres fuentes principales: datos sociales, datos generados por máquinas y datos transaccionales. Además, las empresas deben distinguir entre los datos que se generan internamente, es decir, que residen detrás del firewall de una empresa, y los datos generados externamente que deben importarse a un sistema.

El hecho de que los datos no estén estructurados o estructurados también es un factor importante. Los datos no estructurados no tienen un modelo de datos predefinido y, por lo tanto, requieren más recursos para darle sentido.

Datos sociales

Estos datos provienen de las plataformas de redes sociales: Me gusta, Tweets, Retweets, Comentarios, Subidas de videos y medios generales que se cargan y comparten a través de los medios sociales favoritos del mundo. Este tipo de datos proporciona información invaluable sobre el comportamiento y el sentimiento del consumidor y puede tener una enorme influencia en el análisis de marketing. La web pública es otra buena fuente de datos sociales, y herramientas como Google Trends se pueden utilizar con buenos resultados para aumentar el volumen de big data.

Datos de la máquina

Los datos de la maquina se definen como información generada por equipos industriales, sensores instalados en la maquinaria e incluso registros web que rastrean el comportamiento del usuario. Se espera que este tipo de datos crezca exponencialmente a medida que Internet de las cosas se vuelve cada vez más omnipresente y se expande por todo el mundo. Sensores como dispositivos médicos, medidores inteligentes, cámaras de carretera, satélites, juegos y el Internet de las cosas en rápido crecimiento ofrecerán alta velocidad, valor, volumen y variedad de datos en un futuro muy cercano.

Datos transaccionales

Los datos transaccionales se generan a partir de todas las transacciones diarias que tienen lugar tanto en línea como fuera de línea. Facturas, órdenes de pago, registros de almacenamiento, recibos de entrega: todos se caracterizan como datos transaccionales, pero los datos por sí solos casi no tienen sentido, y la mayoría de las organizaciones luchan por encontrarle sentido a los datos que están generando y cómo se les puede dar un buen uso.

Por ejemplo para el propietario de una tienda minorista, los datos transaccionales son nada menos que un tesoro. Tienen disponible un gran volumen de datos, que incluyen:

Si bien todas las fuentes de big data son importantes, el método más utilizado en el mundo moderno son las redes sociales.

Las 5 mejores herramientas de análisis de big data

Si es un aficionado a la tecnología y le encantan los datos, una carrera como ingeniero de big data puede ser ideal para usted. Dominar varias herramientas y software de big data es una parte esencial de la ejecución de proyectos de big data. Es algo que deberá comprender para trabajar en tecnologías de big data. Después de todo, una vez que comience a trabajar como un analista de datos, es probable que estas herramientas formen parte de sus tareas diarias. Algunas de las herramientas esenciales de big data que querrá dominar para impulsar su carrera incluyen, entre otras:

Apache Hadoop

Cuando se trata de marcos de big data, Apache Hadoop suele ser la herramienta de referencia. Al proporcionar soporte multiplataforma, esta herramienta basada en Java es altamente escalable. Tiene la capacidad de manejar cualquier variación de datos necesaria, incluidas fotos y videos. Tiene un coste por byte muy bajo. Amazon Web Services, IBM, Intel, Microsoft y Facebook son algunos de los grandes nombres que confían en Hadoop para procesar sus conjuntos de datos.

Apache Cassandra

Muchas de las herramientas y programas de análisis de datos que se utilizan normalmente son de código abierto , lo que significa que están disponibles gratuitamente y se pueden cambiar y redistribuir. Apache Cassandra es una de estas herramientas de código abierto imprescindibles que todos los profesionales de big data deberían dominar. Con Apache Cassandra , puede administrar fácilmente su base de datos, ya que esta herramienta está equipada para manejar grandes cantidades de datos.

Statwing no es solo una herramienta útil para quienes trabajan en big data, sino que también es una herramienta valiosa para quienes trabajan en otras profesiones, como la investigación de mercado. Esta herramienta estadística puede tomar cantidades masivas de datos y crear rápidamente gráficos de barras, diagramas de dispersión y otros gráficos, y luego exportar estos elementos visuales a PowerPoint o Excel.

Apache Storm

Algunos grandes nombres como Alibaba, Yahoo y Groupon utilizan Apache Storm para sus operaciones comerciales. Tiene múltiples casos de uso que incluyen análisis en tiempo real, procesamiento de registros, ETL, computación continua, RPC distribuido y aprendizaje automático.

Los datos pueden cambiar con frecuencia, y si se trata de grandes conjuntos de datos que requieren modificaciones continuamente, MongoDB es una gran herramienta. Como tal, dominar esta herramienta es crucial si está buscando una carrera en big data. Permite el almacenamiento de datos de varias fuentes, incluidos catálogos de productos, aplicaciones móviles y mucho más.

Existen una gran variedad de herramientas de Big Data que difieren entre sí en términos de costo, capacidad de almacenamiento de datos, herramientas, análisis y muchas otras características. Sin embargo, decidir qué herramienta funciona mejor para usted depende completamente de los requisitos de su negocio. Con las herramientas de análisis de big data adecuadas que procesan su información, las empresas pueden mejorar notablemente las estrategias de marketing al obtener información valiosa.