La tecnología de análisis ha avanzado enormemente en los últimos años. En el terreno de Internet donde más dado que, gracias a su capacidad de interconexión, se necesitan herramientas capaces de analizar todo el movimiento que realizan las personas. Y no sólo las personas, también los propios dispositivos: la tendencia es que todo lo que nos rodea permanezca conectado para ayudarnos incluso aunque no se lo pidamos directamente.

La gran cantidad de datos que generamos los usuarios y dispositivos es de gran beneficio, en todos los sentidos. No sólo económico para las empresas que se dedican a gestionarlos, también aporta notables ventajas a quienes utilizamos los servicios: mediante un análisis minucioso de los datos se conoce mejor el comportamiento futuro pudiendo actuar en previsión. Es lo que se conoce como Big Data.

Cada día más clientes están inquietos por esta nueva tendencia que se ha convertido en una de las tecnologías clave en muchos ámbitos. Nosotros, como expertos en tecnología, llevamos ya tiempo siguiendo la evolución de dos disciplinas clave: la del Big Data, de la que hablaremos ahora, y también la del Machine Learning, a la que le dedicamos un artículo la semana pasada. Ambas se encuentran muy interrelacionadas.

Big Data

Es la disciplina que permite gestionar cantidades de datos inmensas para luego realizar distintos usos con ellos. Los precursores han sido las empresas tecnológicas de internet; que almacenan muchísima información debido al alto volumen de contenidos que mueven y a la interacción que generan los usuarios.

A nivel tecnológico, el Big data ha traído diversas herramientas que permiten la creación de granjas de conocimiento para guardar de forma estructurada y segura toda la información. Podemos mencionar sistemas como Hadoop, Mongodb y uno de los precursores: BigTable de Google. La lista es muy grande, pero estos sistemas son los más conocidos y utilizados.

A nivel de tipo de datos podemos hablar de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados.

• Datos estructurados. Cuando se conocen distintos elementos de los datos que permiten agruparlos por tablas. Fecha, longitud, formato…
• Datos no estructurados. Cuando no existen elementos que ayuden a organizar los datos por tipología, uso y otros valores. Son más difíciles de analizar.
• Datos semiestructurados. Los datos se encuentran a medio camino: incluyen elementos con los que poder categorizarlos y analizarlos consecuentemente, pero en cantidades mínimas. No se pueden utilizar mediante herramientas estándar.

La pregunta clave que todos nos hacemos es cómo el Big Data puede ayudar a nuestros negocios. Al final, sin ánimo de eludir la respuesta, sirve como base tecnológica para dichos negocios. Hay que ver al Big Data como un mecanismo para que el volumen de información no nos limite y, en consecuencia, podamos explotarlo buscando nuevas oportunidades de negocio.

Analizar todas las búsquedas que se generen en la tienda buscando patrones de conversión, contrastar el flujo de visitas por años para localizar elementos poco optimizados… El análisis derivado del Big Data consigue que conozcamos mejor cómo funciona cualquier negocio, también el nuestro.

Os recomendamos ahondar en las posibilidades del Big Data comenzando por el artículo de la Wikipedia.
https://es.wikipedia.org/wiki/Big_data

Como empresa tecnológica especialista en comercio electrónico, nos vemos inmersos en esta disciplina de forma natural. Cada vez los proyectos son más grandes, por lo que requieren el planteamiento de soluciones que soporten el Big Data.