¿Qué es Big Data Analytics? – Definición y ejemplos

Definición de Big Data Analytics

Conoce a Zane. Zane ha decidido que quiere ir a la universidad para obtener un título y poder trabajar con números y datos. Después de hablar con su asesor académico, decide tomar una clase que se centra en los datos. Después de una corta semana en clase, Zane recibe su primera tarea. Tiene que escribir un artículo sobre análisis de big data, que es el término utilizado para describir el examen de grandes cantidades de datos para ver qué patrones u otra información útil se pueden encontrar. Venga mientras Zane aprende todo sobre el tema de su primer artículo.

Zane aprende primero que los usuarios de análisis de big data no solo miran los datos, sino que también los recopilan, organizan y analizan para obtener información relevante. El objetivo es encontrar patrones, correlaciones e información que puedan ayudar a una empresa a tomar decisiones importantes. En última instancia, el objetivo de la analítica de big data es encontrar todo el conocimiento que los datos pueden proporcionar a una empresa. Los científicos, los modeladores y muchos otros en el campo de la analítica utilizan la analítica de big data para examinar grandes cantidades de datos que pueden provenir de una variedad de fuentes, como transacciones, servidores web, redes sociales, encuestas e incluso correos electrónicos.

Importancia de Big Data Analytics

Entonces, una pregunta que le viene a la mente a Zane es, ¿por qué es importante el análisis de big data? ¿Por qué una empresa utilizaría esta técnica? Bueno, las empresas necesitan tomar decisiones. Tomar decisiones futuras, encontrar nuevas oportunidades, hacer movimientos comerciales, crear una operación más eficiente e incluso aumentar la satisfacción de sus clientes son todas decisiones que una empresa podría tomar. Zane aprende que el análisis de big data puede ayudar a una empresa a reducir costos al identificar formas más eficientes de realizar esas actividades.

Por ejemplo, los centros turísticos y los casinos utilizan análisis de big data para ayudarlos a tomar decisiones rápidas. Debido a que generalmente solo nos quedamos en un resort o casino por un corto tiempo, es importante poder encontrar cualquier problema potencial rápidamente para que el cliente esté satisfecho y regrese en el futuro.

Otro ejemplo es la industria de la salud. Existe una gran abundancia de datos en la industria de la salud, incluidos los registros de pacientes y la información de seguros. Debido a que hay tantos datos, puede ser difícil de administrar. El análisis de macrodatos permite un análisis exhaustivo de los datos y puede conducir a un diagnóstico o plan de tratamiento más rápido.

Otros ejemplos incluyen agencias públicas como las agencias de aplicación de la ley que necesitan comprender los datos sobre las tasas de criminalidad y las empresas minoristas que necesitan comprender qué necesitan los clientes, pero también cómo satisfacer esas necesidades. Esto conduce a clientes nuevos y recurrentes, así como a una mayor rentabilidad.

Cómo funciona Big Data Analytics

Zane ahora analiza cómo funciona el análisis de big data. Encuentra varias herramientas que son útiles para buscar patrones, correlaciones e información importante. Algunos de los principales incluyen:

1. Minería de datos: la minería de datos es el proceso de búsqueda de patrones. La minería de datos le permite encontrar la información relevante y usarla para predecir resultados y tomar decisiones de manera oportuna.
2. Hadoop: este es un software conocido por la cantidad de datos que puede almacenar. El software no solo puede almacenar una gran cantidad de datos, sino que también puede ejecutar aplicaciones en todos esos datos rápidamente.
3. Minería de texto: este es el método de examinar una variedad de documentos para ayudar a descubrir información y relaciones en las que quizás no haya pensado. Los documentos de ejemplo incluyen correos electrónicos, encuestas, blogs e incluso Twitter
4. Análisis predictivo: este método básicamente analiza los resultados futuros utilizando datos históricos. El objetivo es determinar qué podría suceder en el futuro para que las empresas puedan tomar mejores decisiones. Por ejemplo, el análisis predictivo se utiliza a menudo para detectar fraudes y riesgos.

Resumen de la lección

Revisemos. Zane ahora se siente preparado para escribir su primer artículo. Sabe que el análisis de big data es el término utilizado para describir el examen de grandes cantidades de datos para ver qué patrones, correlaciones u otra información útil se pueden encontrar. Sabe que es importante para las empresas para que puedan tomar mejores decisiones. Algunos ejemplos de industrias que utilizan análisis de big data incluyen la industria hotelera, las empresas de atención médica, las agencias de servicios públicos y las empresas minoristas. Además, ahora comprende que el análisis de big data se recopila mediante software y herramientas como la minería de datos, Hadoop, la minería de texto y el análisis predictivo.