{"id":503,"date":"2021-05-24T18:04:08","date_gmt":"2021-05-24T18:04:08","guid":{"rendered":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/?p=1135"},"modified":"2023-03-27T12:35:05","modified_gmt":"2023-03-27T12:35:05","slug":"analisis-de-los-datos-en-el-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/analisis-de-los-datos-en-el-big-data\/","title":{"rendered":"An\u00e1lisis de los datos en el Big Data"},"content":{"rendered":"\n

El an\u00e1lisis de Big Data<\/a> se puede explicar a partir del proceso de evaluar cantidades masivas de datos de m\u00faltiples tipos<\/strong>. Todo ello para descubrir tendencias y patrones ocultos. As\u00ed como tambi\u00e9n cualquier tipo de informaci\u00f3n \u00fatil que pueda extraerse de all\u00ed. Esto permite que las organizaciones tomen decisiones importantes en corto tiempo.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfCu\u00e1l es el objetivo del an\u00e1lisis de Big Data?<\/h2>\n\n\n\n

El objetivo de analizar el Big Data <\/strong>es el de ayudar a las organizaciones a tomar decisiones cr\u00edticas e importantes en corto tiempo. Decisiones que impactar\u00e1n positivamente en el desarrollo de la empresa y en los resultados que desea obtener. Esto se logra permitiendo a los cient\u00edficos analizar datos transaccionales a gran escala, as\u00ed como de otras fuentes.<\/p>\n\n\n\n

Estas diversas fuentes de datos pueden quedar fuera del an\u00e1lisis del Big Data<\/strong>. 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 p\u00e1ginas de internet, informaci\u00f3n captada por sensores. Pueden quedar afuera de un an\u00e1lisis de datos com\u00fan.<\/p>\n\n\n\n

Por esta raz\u00f3n, el an\u00e1lisis de los datos en el Big Data<\/strong> puede hacerse con algunas herramientas. Las cuales son software de uso corriente en las organizaciones, todo ello enmarcado entre los departamentos de an\u00e1lisis de datos que las mismas tengan dentro.<\/p>\n\n\n\n

La tecnolog\u00eda de datos en importante para el an\u00e1lisis de los datos<\/h2>\n\n\n\n

Las fuentes de los datos no estructurados que se utilizan para el an\u00e1lisis de Big Data<\/strong> 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 r\u00e1pidamente.<\/p>\n\n\n\n

Por ello, han surgido nuevas tecnolog\u00edas para el an\u00e1lisis y almacenamiento de datos a gran escala. Siendo las grandes bases de datos las que se est\u00e1n adaptando a la nueva forma de almacenar la informaci\u00f3n, tanto estructurada como no estructurada. La mayor\u00eda de estas tecnolog\u00edas son de c\u00f3digo abierto, el cual soporta el procesamiento de Big Data<\/strong> en sistemas basados en cl\u00faster.<\/p>\n\n\n\n

Algunas t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis de datos en el Big Data<\/h2>\n\n\n\n

Mucho se ha hablado acerca de diversos m\u00e9todos y tecnolog\u00edas para comprender el funcionamiento del Big Data<\/strong> en s\u00ed. Pero lo cierto es que para analizar cantidades masivas de ellos, se necesitan t\u00e9cnicas especializadas. Muchas de las cuales no son convencionales y algunas, son experimentales, por los momentos.<\/p>\n\n\n\n

Visualizaci\u00f3n directa de datos<\/h3>\n\n\n\n

Este m\u00e9todo no necesita de grandes cantidades de recursos, debido a que su aplicaci\u00f3n es relativamente econ\u00f3mica. Se debe a que se sirve de sistemas convencionales para aportar el an\u00e1lisis de Big Data<\/strong> necesario para cada tipo de organizaci\u00f3n. La visualizaci\u00f3n de los datos es demandada por su facilidad de interpretaci\u00f3n de los mismos.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, la visualizaci\u00f3n de los datos permite detectar patrones en la informaci\u00f3n a trav\u00e9s de gr\u00e1ficos, histogramas, infograf\u00edas, entre otros. De tal manera que se puede obtener an\u00e1lisis precisos a trav\u00e9s de diversos software dedicados a interpretar datos gr\u00e1ficamente.<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lisis de series temporales<\/h3>\n\n\n\n

Estas t\u00e9cnicas est\u00e1n basadas en la estad\u00edstica,<\/strong> las cuales se encargan de analizar secuencias de datos graficadas en puntos<\/strong>, obteniendo as\u00ed una predicci\u00f3n en cuanto a las probabilidades de un resultado en concreto. Se le conoce tambi\u00e9n como anal\u00edtica predictiva y supone un aprendizaje del pasado para proyectar diversas probabilidades de cara al futuro.<\/p>\n\n\n\n

Un ejemplo de esto ser\u00eda el total de ventas anuales de una organizaci\u00f3n o compa\u00f1\u00eda en el a\u00f1o en curso e incluso, puede arrojar proyecciones de ventas en el a\u00f1o pr\u00f3ximo. De tal manera que el an\u00e1lisis de Big Data<\/strong> de tipo predictivo se hace a trav\u00e9s de estas t\u00e9cnicas de \u00edndole estad\u00edstica.<\/p>\n\n\n\n

Split Testing<\/h3>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n 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 campa\u00f1a publicitaria que los envuelve. De este modo se puede saber con m\u00e1s exactitud qu\u00e9 es lo que quieren los clientes potenciales y hacer una mayor conversi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Aprendizaje de reglas de asociaci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n

Esta t\u00e9cnica de an\u00e1lisis de datos se basa en una serie de algoritmos, los cuales son capaces de hacer una detecci\u00f3n completa de relaciones entre distintas variables. Todas ellas incluidas en una base de datos. Este tipo de an\u00e1lisis ayuda a determinar patrones de conductas de los usuarios (en muchos casos, clientes) de, por ejemplo, cu\u00e1les productos compran con mayor frecuencia.<\/p>\n\n\n\n

Esta informaci\u00f3n que se extrae de un buen an\u00e1lisis de Big Data<\/strong> es vital para dise\u00f1ar campa\u00f1as publicitarias online. Esto debido a que se trazan estrategias puntuales con el fin de segmentar a la audiencia objetivo y fidelizarlos como clientes habituales.<\/p>\n\n\n\n

Machine learning<\/h3>\n\n\n\n

El machine learning usualmente lo comprende un potente software que le permite \u201caprender\u201d de los datos que obtiene. De esta forma, esta poderosa t\u00e9cnica de an\u00e1lisis de Big Data le da a los ordenadores capacidades de aprendizaje sin programar directamente<\/strong>. Enfoc\u00e1ndolas en hacer predicciones a partir de conjuntos de datos de entrenamiento.<\/p>\n\n\n\n

Estos conjuntos de datos son propiedades conocidas en la m\u00e1quina, otorgadas por el software, con el fin de distinguir entre mensajes de correo electr\u00f3nico deseado  y no deseado, por ejemplo. Tambi\u00e9n, se usa para aprender de las preferencias de los usuarios para hacer recomendaciones, todo ello seg\u00fan los patrones de consumo que se convierten en informaci\u00f3n valiosa.<\/p>\n\n\n\n

La Maestr\u00eda en Big Data Analytics<\/a><\/strong> se enfoca en el an\u00e1lisis de datos a gran escala con diversas t\u00e9cnicas, m\u00e9todos y software dise\u00f1ados espec\u00edficamente para ello. De tal manera que podr\u00e1s aprender a utilizarlos de cara a tu futuro como analista de Big Data.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El an\u00e1lisis de Big Data se puede explicar a partir del proceso de evaluar cantidades masivas de datos de m\u00faltiples tipos. Todo ello para descubrir tendencias y patrones ocultos. As\u00ed como tambi\u00e9n cualquier tipo de informaci\u00f3n \u00fatil que pueda extraerse de all\u00ed. 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