El análisis de Big Data se puede explicar a partir del proceso de evaluar cantidades masivas de datos de múltiples tipos. Todo ello para descubrir tendencias y patrones ocultos. Así como también cualquier tipo de información útil que pueda extraerse de allí. Esto permite que las organizaciones tomen decisiones importantes en corto tiempo.
¿Cuál es el objetivo del análisis de Big Data?
El objetivo de analizar el Big Data es el de ayudar a las organizaciones a tomar decisiones críticas e importantes en corto tiempo. Decisiones que impactarán positivamente en el desarrollo de la empresa y en los resultados que desea obtener. Esto se logra permitiendo a los científicos analizar datos transaccionales a gran escala, así como de otras fuentes.
Estas diversas fuentes de datos pueden quedar fuera del análisis del Big Data. Debido a que no son procesados por la inteligencia de negocios (Business Intelligence, BI) convencional. Los registros de servidores web y datos de seguimiento de clics de páginas de internet, información captada por sensores. Pueden quedar afuera de un análisis de datos común.
Por esta razón, el análisis de los datos en el Big Data puede hacerse con algunas herramientas. Las cuales son software de uso corriente en las organizaciones, todo ello enmarcado entre los departamentos de análisis de datos que las mismas tengan dentro.
La tecnología de datos en importante para el análisis de los datos
Las fuentes de los datos no estructurados que se utilizan para el análisis de Big Data no siempre se corresponden con las bases de datos tradicionales. A su vez, estas bases de datos tradicionales no son capaces de manejar cantidades masivas de los mismos una vez empiezan a procesarse rápidamente.
Por ello, han surgido nuevas tecnologías para el análisis y almacenamiento de datos a gran escala. Siendo las grandes bases de datos las que se están adaptando a la nueva forma de almacenar la información, tanto estructurada como no estructurada. La mayoría de estas tecnologías son de código abierto, el cual soporta el procesamiento de Big Data en sistemas basados en clúster.
Algunas técnicas de análisis de datos en el Big Data
Mucho se ha hablado acerca de diversos métodos y tecnologías para comprender el funcionamiento del Big Data en sí. Pero lo cierto es que para analizar cantidades masivas de ellos, se necesitan técnicas especializadas. Muchas de las cuales no son convencionales y algunas, son experimentales, por los momentos.
Visualización directa de datos
Este método no necesita de grandes cantidades de recursos, debido a que su aplicación es relativamente económica. Se debe a que se sirve de sistemas convencionales para aportar el análisis de Big Data necesario para cada tipo de organización. La visualización de los datos es demandada por su facilidad de interpretación de los mismos.
Además, la visualización de los datos permite detectar patrones en la información a través de gráficos, histogramas, infografías, entre otros. De tal manera que se puede obtener análisis precisos a través de diversos software dedicados a interpretar datos gráficamente.
Análisis de series temporales
Estas técnicas están basadas en la estadística, las cuales se encargan de analizar secuencias de datos graficadas en puntos, obteniendo así una predicción en cuanto a las probabilidades de un resultado en concreto. Se le conoce también como analítica predictiva y supone un aprendizaje del pasado para proyectar diversas probabilidades de cara al futuro.
Un ejemplo de esto sería el total de ventas anuales de una organización o compañía en el año en curso e incluso, puede arrojar proyecciones de ventas en el año próximo. De tal manera que el análisis de Big Data de tipo predictivo se hace a través de estas técnicas de índole estadística.
Split Testing
También se le conocen como pruebas A/B, las cuales se utilizan a menudo en el marketing digital. Se comparan una serie de acciones y se observan las reacciones de los usuarios ante un determinado mensaje, producto y la campaña publicitaria que los envuelve. De este modo se puede saber con más exactitud qué es lo que quieren los clientes potenciales y hacer una mayor conversión.
Aprendizaje de reglas de asociación
Esta técnica de análisis de datos se basa en una serie de algoritmos, los cuales son capaces de hacer una detección completa de relaciones entre distintas variables. Todas ellas incluidas en una base de datos. Este tipo de análisis ayuda a determinar patrones de conductas de los usuarios (en muchos casos, clientes) de, por ejemplo, cuáles productos compran con mayor frecuencia.
Esta información que se extrae de un buen análisis de Big Data es vital para diseñar campañas publicitarias online. Esto debido a que se trazan estrategias puntuales con el fin de segmentar a la audiencia objetivo y fidelizarlos como clientes habituales.
Machine learning
El machine learning usualmente lo comprende un potente software que le permite “aprender” de los datos que obtiene. De esta forma, esta poderosa técnica de análisis de Big Data le da a los ordenadores capacidades de aprendizaje sin programar directamente. Enfocándolas en hacer predicciones a partir de conjuntos de datos de entrenamiento.
Estos conjuntos de datos son propiedades conocidas en la máquina, otorgadas por el software, con el fin de distinguir entre mensajes de correo electrónico deseado y no deseado, por ejemplo. También, se usa para aprender de las preferencias de los usuarios para hacer recomendaciones, todo ello según los patrones de consumo que se convierten en información valiosa.
La Maestría en Big Data Analytics se enfoca en el análisis de datos a gran escala con diversas técnicas, métodos y software diseñados específicamente para ello. De tal manera que podrás aprender a utilizarlos de cara a tu futuro como analista de Big Data.
