El análisis del Big Data se implementa con un conjunto de técnicas que se basa en interpretar y analizar datos de forma masiva. Ya no es como antes, que la información más bien era un tanto escasa. Ahora, las empresas tienen que encargarse de procesar la información para la toma de decisiones.
Técnicas basadas en el análisis de Big Data
Un concepto tan amplio como el análisis del Big Data requiere un conjunto de información precisa y también, aproximaciones que se adapten a la precisión de dicha información. De tal manera que hay varias técnicas en las cuales se analizan los datos y sus características, así como a las preguntas que se les quiere dar respuesta para poder procesarlos. Así pues, existen 2 enfoques principales para poder analizar información a través del Big Data.
Análisis de los datos según el objetivo
Para el análisis del Big Data, existen diversas opciones desde donde se les puede dar soluciones óptimas. Desde procesos simples hasta técnicas más complejas que requieren inversión de recursos y de tiempo. La técnica que se debe aplicar se escoge según el problema planteado, generando así una solución óptima.
Por ejemplo, si uno de los objetivos es entender la realidad a la que se enfrenta una organización, en factores como en dónde hay más clientes o cuánto está creciendo, un análisis descriptivo de datos es una solución óptima para saber estas preguntas. A esto se le llaman técnicas descriptivas.
Si una organización desea anticiparse a los acontecimientos para saber qué puede pasar, se toman un conjunto de técnicas predictivas, basadas en análisis de situaciones reales y potenciales. Por ejemplo, si una organización desea saber en qué momento del tiempo van a haber más clientes o cuándo es el momento idóneo para lanzar al mercado un producto.
Acciones basadas en la naturaleza de los datos
El análisis del Big Data ha permitido que se genere, se acumule y se procese información que en los últimos años se ha multiplicado de forma exponencial. Por esta razón, las técnicas de análisis de información se han reinventado y optimizado para ofrecer mejores soluciones. De tal manera que las alternativas tecnológicas que solventan estos problemas también se han sofisticado.
Según el volumen de los datos
Como se ha mencionado anteriormente, el volumen de los datos y la información ha aumentado exponencialmente y este aumento pareciera no detenerse. Por esta razón, el e-learning es la principal herramienta utilizada para analizar dichos datos. Dicho esto, el e-learning analiza y procesa los datos gracias a un par de formas.
- A través de la recalibración continua de los modelos analíticos de manera tal que aprenda a hacerlo y a procesarlo. Las redes neuronales son claros ejemplos de esto.
- Por medio de la capacidad de combinar distintos modelos de análisis, puede ser a través de un solo método para aplicarse a distintas muestras y factores. También, estas muestras compiten entre ellas, ejemplos de ellas se podrían mencionar: boosting, bagging y random forest, entre otras.
Análisis de Big Data a través de la tipología de datos
La información al clasificarse, adquiere ciertos órdenes de valor. Por ello, la tipología de la misma es algo a tomar en cuenta. Las bases de datos del Big Data en la actualidad son numéricas en su mayoría, ya que se pueden gestionar datos multimedia, tales como imágenes, texto y voz. Por ello, los problemas del análisis de datos tienen que atacarse de distintas formas. Por ello, el procesamiento de textos e imágenes lleva a cabo algunos tipos de análisis.
- Análisis semántico; es el que parte de la base de todo lenguaje natural o nativo.
- El Big Data procesa análisis de sentimientos; los cuales son capaces de estudiar diferentes estados de ánimo. Todo ello en función de los términos que se estén usando.
- Análisis multimedia; el cual permite identificar y establecer patrones a partir de imágenes, tales como el seguimiento de personas y cualquier objeto, todo ello enmarcado en un análisis de video.
Test A/B para analizar Big Data
Esta técnica es meramente comparativa, ya que se compara un grupo de control con otros grupos de prueba. Esto se hace para determinar qué cambios se producen en un grupo cuando una mejora se implementa cuando dicha mejora afecta a una variable objetiva. Un ejemplo de ello es el análisis de respuesta a una acción de marketing específica.
El test A7B también se le llama split testing o bucket testing. Siguiendo el ejemplo anterior, este test se encarga de determinar qué clase de contenido, ya sea texto, imágenes, maquetación o colores producen alguna mejora en los datos de conversión de clientes objetivo de una tienda de e-Commerce o de una campaña de email marketing.
Si se combina esta técnica en el análisis del Big Data, permite analizar y ejecutar una cantidad masiva de pruebas de este tipo, garantizando que las pruebas y los grupos de control sean lo suficientemente grandes como para que las métricas y las estadísticas establezcan diferencias significativas.
Análisis clúster
Esta técnica es la que permite clasificar objetos de forma estadística, separando grupos pequeños a partir de uno mucho más grande. Estos pequeños grupos son similares, cuyos factores de similitud son conocidos con antelación. El análisis clúster se utiliza en el marketing para segmentar clientes objetivos y así dirigir campañas de publicidad enfocadas en pequeños grupos similares.
Redes neuronales
Se trata de una de las técnicas de análisis del Big Data más sofisticadas. Consiste en analizar datos a través de modelos computacionales similares a estructuras biológicas, como las neuronas. Las redes neuronales se centran en encontrar patrones no lineales en los datos, recomendadas para aplicaciones que tienen aprendizaje supervisado y las que no.
La Maestría en Big Data Analytics se centra en contemplar y aplicar todas estas técnicas para analizar cantidades masivas de información de las organizaciones. Apúntate a ser el analista de información más certero, eficiente e innovador con estos estudios.
