Big Data: qué es, concepto, ventajas y los 5 Vs

Mujer con cuaderno en centro de datos simboliza Big Data.
Puntos destacados del artículo:
  • Big Data es un gran volumen de datos que necesitan ser procesados y tratados para obtener información útil para la toma de decisiones;
  • Entre las ventajas del Big Data, están la posibilidad de obtener ideas precisas sobre el mercado, estudiar más a fondo el perfil del consumidor e innovar en productos y servicios — todo a partir del análisis de datos;
  • Para utilizar este concepto en tu negocio, necesitás elegir fuentes de datos internas y externas, trazar objetivos de análisis y utilizar una herramienta de Business Intelligence (BI) para procesar los datos y generar gráficos y tableros;
  • Quien tiene una tienda online en Tiendanube puede utilizar un panel de estadísticas para analizar los datos del negocio, aprovechar el Big Data y tomar decisiones acertadas.

Seguro ya escuchaste que “los datos son el nuevo petróleo”, ¿verdad? Sabé que esa monumental riqueza de información que es explotada diariamente por las empresas se llama Big Data.

Este término se refiere a la enorme cantidad de datos digitales que tenemos disponibles hoy en día en internet y en servidores locales. Pero, para que toda esa información se transforme en conocimiento y sea utilizada por las empresas, es necesario que pase por un proceso de recolección, almacenamiento y análisis.

En este artículo, vamos a explicarte qué es Big Data, para qué sirve, cuáles son sus ventajas y cómo podés utilizar este concepto a favor de tu marca.

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¿Qué es Big Data?

Big Data es un concepto de Tecnología de la Información que representa grandes volúmenes de datos recolectados, tratados y analizados para obtener información. El término se puede traducir como “macrodatos”, indicando la dimensión de los archivos involucrados.

Para que te des una idea, actualmente, se crean 2,5 quintillones de bytes de datos todos los días, según un levantamiento de Seed Scientific. Desde la popularización de internet, alrededor de los años 2000, la producción de información digital viene aumentando exponencialmente y formando una base de datos impresionante.

Otro punto importante es que gran parte de esa información se clasifica como no estructurada, es decir, no está organizada de manera que pueda ser fácilmente interpretada por sistemas de análisis. Es el caso de metadatos de blogs, imágenes, videos y publicaciones en redes sociales, que se multiplican todo el tiempo.

Los datos estructurados son archivos dirigidos para la lectura de sistemas, como información organizada en planillas, archivos del tipo “log” (registros de eventos ocurridos en un software) y archivos del tipo “XML” (extensión de estandarización de documentos).

En este caso, el Big Data es el conjunto que incluye ambos tipos de datos y que sirve como base para las estrategias de analytics (analítica, en español). Vamos a entender mejor qué significa esto en los próximos temas.

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¿Para qué sirve el Big Data?

El Big Data es básicamente el montón de información digital sobre la cual se realizan análisis de datos para la toma de decisiones. Hoy en día, decimos que “los datos son el nuevo petróleo” porque proporcionan un conocimiento esencial para crear una ventaja competitiva.

Es decir: las marcas que captan e interpretan el mayor volumen de información posible logran entender mejor el mercado y sacar ventaja frente a los competidores. Por eso el Big Data combinado con analytics (el uso aplicado de datos) es tan importante para los negocios.

Con el Big Data analytics, es posible entender a fondo el viaje del consumidor, prever tendencias de mercado, realizar un análisis de competencia, desarrollar un producto a medida para un público objetivo y mucho más.

Todo esto gracias a la infinidad de datos que son recolectados, almacenados y procesados diariamente por las empresas a través de sus softwares y bases de datos.


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¿Cuál es el origen del Big Data?

El término Big Data fue creado en 1997 por los investigadores de la NASA Michael Cox y David Ellsworth. Ellos usaron esta expresión en un artículo sobre la visualización de grandes volúmenes de datos, que no podían ser almacenados y procesados por los sistemas de aquella época.

Sin embargo, mucho antes de eso, el gobierno de los EEUU ya había utilizado equipos para procesar grandes cantidades de información en su censo de 1890. Eran las llamadas máquinas de tabulación, que lograron acelerar la compilación de datos sobre ciudadanos estadounidenses.

Además, los británicos desarrollaron una máquina digital de procesamiento de datos para descifrar códigos nazis durante la Segunda Guerra Mundial. El primer centro de datos fue creado en 1965 en los EEUU, con el objetivo de controlar el pago de impuestos y las huellas dactilares de la población.

No obstante, la capacidad de procesamiento de esos equipos era mínima, si se compara con el rendimiento de los algoritmos y procesadores modernos. El gran avance en Big Data solo ocurrió en 2005, cuando Yahoo creó Hadoop — un sistema de distribución de archivos utilizado para procesar grandes volúmenes de datos a través de clusters, o sea, conglomerados de computadoras.

Hasta hoy, este método es el más utilizado por grandes empresas de tecnología para trabajar con Big Data y manejar muchos terabytes de información.

¿Cuáles son los 5 Vs del Big Data?

El concepto de Big Data se apoya en cinco pilares que resumen sus principales características.

1. Volumen

El volumen se refiere a la gran cantidad de datos de diversas fuentes que componen el Big Data. Antes, la mayor parte de la información todavía estaba registrada de forma impresa, en libros, documentos y otros tipos de almacenamiento físico.

Con la transformación digital, los datos fueron transferidos a los medios digitales e internet, utilizando dispositivos físicos y también la nube. A medida que crece la capacidad de almacenamiento y procesamiento digital, aumenta también el volumen de información disponible en el mundo.

2. Variedad

Los datos utilizados en el Big Data son muy variados — lo que hace los análisis aún más complejos. Como vimos, existen datos estructurados y no estructurados que se producen diariamente por smartphones, redes sociales, cuentas de e-mail, radares, sensores, dispositivos inteligentes como smartwatches.

3. Velocidad

La velocidad es un requisito esencial del Big Data, ya que es necesario que los grandes volúmenes de datos se procesen rápidamente. Después de todo, la información se renueva a cada instante y las herramientas de análisis necesitan seguir el ritmo veloz de la era digital.

4. Veracidad

Para que el Big Data proporcione información de calidad, es esencial que los datos sean verídicos. Por lo tanto, es parte del proceso asegurar que los datos recolectados sean auténticos y que no haya errores en su procesamiento.

5. Valor

El valor en el Big Data es la información útil y confiable obtenida a partir del procesamiento de los datos. Después de todo, el objetivo máximo de los análisis de datos es construir un conocimiento valioso, que pueda dirigir a la empresa hacia el crecimiento y la prosperidad.


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¿Qué tecnologías están asociadas al Big Data?

Frecuentemente, vas a ver al Big Data asociado a tecnologías que permiten el tratamiento y análisis de los datos recolectados. Esto se debe a que es la base de información cruda que debe ser “pulida” por los softwares y algoritmos inteligentes.

Por ejemplo, el Big Data es la fuente de datos usada para programar máquinas para que utilicen el razonamiento humano, en la tecnología que llamamos inteligencia artificial. De la misma manera, el conjunto de datos se usa para implementar el aprendizaje automático (machine learning) y desarrollar algoritmos capaces de “aprender” a partir de patrones.

Otra tecnología asociada al Big Data es el Business Intelligence, que consiste en el análisis de datos y la creación de dashboards (paneles visuales) que permiten tomar decisiones más acertadas en las empresas.

Recientemente, el Big Data es alimentado por el Internet de las Cosas, que trajo toda una nueva gama de dispositivos conectados a internet que producen datos — desde smartwatches hasta heladeras inteligentes.

¿Cuáles son las ventajas del Big Data?

¿Te imaginás cuáles son los beneficios que proporciona el Big Data para las empresas? A continuación, te presentamos una lista con las principales ventajas de la tecnología.

Mejora en la toma de decisiones

Uno de los puntos más importantes del Big Data es la capacidad de tomar decisiones más acertadas en los negocios gracias a los datos. Antes del análisis de datos, los gestores tenían que hacer elecciones basadas en intuición, experiencia o meras conjeturas.

Hoy, no faltan informaciones para fundamentar las decisiones de negocios en datos reales y concretos.

Mayor comprensión del consumidor

El Big Data permite que el comportamiento del consumidor sea comprendido en un nivel sin precedentes. Pensá en la cantidad de datos producidos sobre nuestros hábitos de consumo, preferencias y necesidades, que son recolectados y procesados por las organizaciones todos los días.

De esta manera, el Big Data ayuda a las marcas a entender a fondo a sus clientes, crear buyer personas (personajes semificticios que representan al cliente ideal) más precisas y desarrollar soluciones a medida para su público.

Estímulo a la innovación

Las empresas que usan el Big Data siempre están innovando, ya sea en productos y servicios, tecnologías o procesos internos. Esto se debe a que las perspectivas obtenidas a partir de grandes volúmenes de datos revelan tendencias y traen ideas creativas para las organizaciones.

Aumento de las ventas

Toda tecnología con aplicación empresarial debe contribuir a aumentar las ventas. En este sentido, el Big Data es esencial para obtener información valiosa sobre el mercado y sobre los consumidores, permitiendo que la empresa cree estrategias de ventas más efectivas.

Mayor eficiencia operacional

El Big Data también puede usarse para mejorar procesos internos y aumentar la eficiencia operacional. Esto es posible mediante análisis de costos, plazos, recursos utilizados y otras variables de rendimiento que pueden ser mejoradas, siempre con el objetivo de hacer más con menos.


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5 ejemplos de Big Data aplicados al mercado

¿Te quedaste pensando en cómo se puede utilizar el Big Data en la práctica? Chequeá algunos ejemplos y entendé mejor este concepto:

1. Desarrollo de productos

El Big Data es una fuente de información valiosa para el desarrollo de productos y servicios. Con el análisis de datos sobre dolores, necesidades y preferencias de los consumidores, es posible crear soluciones a medida para las demandas de tu público objetivo.

Actualmente, las empresas cuentan con herramientas de análisis que pueden cruzar datos de diferentes fuentes como investigaciones de mercado, informes de consultoría, datos internos de clientes, entre otros. Así, se facilita la personalización productos y servicios para públicos específicos.

Un ejemplo es Netflix, que utiliza un gran volumen de datos sobre las preferencias de sus clientes para producir series y películas atractivas. No es casualidad que los contenidos originales de la empresa tengan tasas de éxito en el rango del 80%, mientras que otras producciones del catálogo de la plataforma mantienen un promedio entre el 30% y el 40%.

2. Experiencia del cliente

Nada mejor que utilizar el análisis de datos para entender cada paso de la jornada de compra y crear una experiencia del cliente memorable. En el e-commerce, por ejemplo, es posible cruzar datos de comportamiento de navegación, historial de compras y perfil de los consumidores que acceden al sitio.

Esto permite entender si es necesario mejorar la usabilidad, cambiar las categorías de productos, reducir el valor del envío, entre otras posibles acciones. Así, la marca logra mapear los obstáculos que están dificultando la compra y promover una experiencia más fluida al usuario.

El objetivo, claro, es hacer que el cliente tome la decisión de compra lo más rápido posible y finalice el pedido.

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3. Seguridad de la información

En el área de seguridad de la información, el Big Data se utiliza para compilar las diferentes posibilidades de fraudes y estafas. De esta forma, es posible identificar patrones y proteger a la empresa de ataques cibernéticos y filtraciones de datos.

Un ejemplo son los sistemas de verificación de vulnerabilidades utilizados para hacer un barrido en la red de la empresa. Son alimentados con una gran cantidad de datos sobre ocurrencias cibernéticas, de modo que cualquier falla de seguridad se identifica rápidamente y se corrige a tiempo.

4. Automatización de marketing

La automatización de marketing depende del Big Data para tener eficiencia en las empresas. Por medio de esta estrategia, conseguís enviar e-mails marketing, publicar contenidos en redes sociales, personalizar ofertas para leads (potenciales clientes que proporcionan su contacto), entre otras acciones importantes — todo de forma automática.

Para ello, basta con recolectar y procesar el gran volumen de datos proporcionados por los consumidores durante la navegación en sitios y redes sociales. Si tenés una tienda virtual, necesitás utilizar herramientas de análisis de datos para medir y seguir los KPIs de marketing. En una buena plataforma de e-commerce, podés seguir métricas de marketing y ventas en el propio panel administrativo.

En Tiendanube, por ejemplo, tenés un panel completo para seguir todos los pedidos de tu tienda virtual, hacer la gestión de ventas y calcular tu facturación. Pero, mucho más allá de eso, tenés una Tienda de Aplicaciones con diversas opciones de apps de análisis de datos para monitorear tus KPIs.


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5. Tráfico para e-commerce

Por último, si querés aumentar el tráfico de tu e-commerce, el Big Data es una excelente herramienta para eso. Para empezar, es fundamental utilizar los datos de Google Analytics, que muestra informaciones como número de visitantes, tiempo de sesión, tasas de conversión y mucho más.

A partir del perfil del cliente identificado y de su comportamiento online, podés trazar estrategias más eficientes para atraer nuevos visitantes. Por ejemplo, es posible segmentar anuncios en redes sociales específicos para un público objetivo seleccionado o elegir las palabras clave más buscadas por tus potenciales clientes en una acción de SEO (Search Engine Optimization o Optimización para Motores de Búsqueda).

💡 Aprendé más → 10 tips imperdibles para acelerar el tráfico de tu tienda online

Cómo implementar Big Data en tu empresa

Ahora que conocés el concepto de Big Data, sus ventajas y aplicaciones, llegó el momento de aplicar esta estrategia en tu negocio. Mirá el paso a paso para empezar:

1. Definí los objetivos del Big Data

La implementación del Big Data en tu negocio debe partir de un problema real de tu negocio y tener un objetivo claro. Por ejemplo, si querés entender por qué hay muchos carritos abandonados en tu tienda virtual, tus objetivos pueden ser:

  • Identificar las principales razones para la deserción de compra;
  • Entender el perfil de los clientes que abandonan el carrito;
  • Crear soluciones para incentivar el checkout;
  • Aumentar la tasa de conversión del e-commerce.

2. Seleccioná las fuentes de datos

El siguiente paso es elegir las fuentes de datos que se usarán para componer el Big Data y hacer los análisis necesarios. Mirá algunos ejemplos:

  • Fuentes internas: datos del ERP (Enterprise Resource Management, o sistema de gestión empresarial), datos del CRM (Customer Relationship Management, o sistema de gestión de relación con el cliente), historial de compras, datos personales de clientes, informes de Google Analytics, etc.
  • Fuentes externas: investigaciones de mercado, informes de tendencias, publicaciones de redes sociales, investigaciones académicas, artículos, noticias, etc.

Estudiá cuáles son las mejores herramientas y prácticas para extraer, recopilar y almacenar estos datos, dependiendo del camino elegido. Muchas veces, la información está en formatos inválidos o fuera de estándar, dificultando la captación.

3. Priorizá la calidad de la información

Es fundamental priorizar la calidad y confiabilidad de la información recopilada, siguiendo los principios de veracidad y valor que vimos en este artículo.

Muchas empresas cometen el error de analizar un gran volumen de datos con varios errores e inconsistencias. Cuando esto sucede, los resultados también son dudosos y pueden empeorar la situación del negocio en vez de mostrar el camino para solucionar sus problemas.

4. Elegí las herramientas de análisis

Las herramientas de análisis son esenciales para transformar el Big Data en perspectivas valiosos para tu marca. Es mediante ellas que se realizará la recolección, tratamiento e interpretación de la información almacenada en los servidores del negocio.

Algunos ejemplos de softwares utilizados para este fin son Google Data Studio, Microsoft Power BI, Tableau e IBM Watson.

Recordá que, en Tiendanube, cuenta con un panel de estadísticas para analizar los datos del negocio e integrar aplicaciones como Prax para aprovechar el Big Data y tomar decisiones acertadas.

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5. Asegurá una visualización eficiente

Además de obtener resultados inspiradores con los análisis de Big Data, también necesitás asegurar que sean fácilmente visualizados por todos los colaboradores. Después de todo, de nada sirve tener las perspectivas más precisas si nadie puede entender lo que dicen las planillas.

6. Compartí con toda la empresa

Por último, el Big Data debe ser incorporado a la cultura empresarial y compartido con todos los interesados. Es así como se construye una empresa verdaderamente data-driven — orientada por datos —, donde todas las decisiones se toman con base en una realidad concreta.

¿Listo para implementar el Big Data analytics?

A esta altura, ya quedó claro qué es Big Data y qué oportunidades de mejora trae para tu marca. Ahora, todo lo que necesitás hacer es seguir nuestro paso a paso para usar los datos a favor de tu negocio y empezar a recolectar información poderosa.

Pero, antes, es mejor asegurar la mejor plataforma de e-commerce para potenciar tu negocio. ¡Creá tu tienda virtual gratis de por vida en Tiendanube! Es fácil, rápido y no necesitás tener conocimientos técnicos. 💙

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