{"id":530,"date":"2021-05-05T22:16:49","date_gmt":"2021-05-05T22:16:49","guid":{"rendered":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/?p=940"},"modified":"2023-03-27T12:52:37","modified_gmt":"2023-03-27T12:52:37","slug":"tecnicas-basadas-en-el-analisis-del-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/tecnicas-basadas-en-el-analisis-del-big-data\/","title":{"rendered":"T\u00e9cnicas basadas en el an\u00e1lisis del Big Data"},"content":{"rendered":"\n

El an\u00e1lisis del Big Data<\/a> <\/strong>se implementa con un conjunto de t\u00e9cnicas que se basa en interpretar y analizar datos de forma masiva. Ya no es como antes, que la informaci\u00f3n m\u00e1s bien era un tanto escasa. Ahora, las empresas tienen que encargarse de procesar la informaci\u00f3n para la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n

T\u00e9cnicas basadas en el an\u00e1lisis de Big Data<\/h2>\n\n\n\n

Un concepto tan amplio como el an\u00e1lisis del Big Data<\/strong> requiere un conjunto de informaci\u00f3n precisa y tambi\u00e9n, aproximaciones que se adapten a la precisi\u00f3n de dicha informaci\u00f3n. De tal manera que hay varias t\u00e9cnicas en las cuales se analizan los datos y sus caracter\u00edsticas, as\u00ed como a las preguntas que se les quiere dar respuesta para poder procesarlos<\/strong>. As\u00ed pues, existen 2 enfoques principales para poder analizar informaci\u00f3n a trav\u00e9s del Big Data<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

An\u00e1lisis de los datos seg\u00fan el objetivo<\/h3>\n\n\n\n

Para el an\u00e1lisis del Big Data<\/strong>, existen diversas opciones desde donde se les puede dar soluciones \u00f3ptimas. Desde procesos simples hasta t\u00e9cnicas m\u00e1s complejas que requieren inversi\u00f3n de recursos y de tiempo. La t\u00e9cnica que se debe aplicar se escoge seg\u00fan el problema planteado, generando as\u00ed una soluci\u00f3n \u00f3ptima.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, si uno de los objetivos es entender la realidad a la que se enfrenta una organizaci\u00f3n, en factores como en d\u00f3nde hay m\u00e1s clientes o cu\u00e1nto est\u00e1 creciendo, un an\u00e1lisis descriptivo de datos es una soluci\u00f3n \u00f3ptima para saber estas preguntas. A esto se le llaman t\u00e9cnicas descriptivas.<\/p>\n\n\n\n

Si una organizaci\u00f3n desea anticiparse a los acontecimientos para saber qu\u00e9 puede pasar, se toman un conjunto de t\u00e9cnicas predictivas, basadas en an\u00e1lisis de situaciones reales y potenciales. Por ejemplo, si una organizaci\u00f3n desea saber en qu\u00e9 momento del tiempo van a haber m\u00e1s clientes o cu\u00e1ndo es el momento id\u00f3neo para lanzar al mercado un producto.<\/p>\n\n\n\n

Acciones basadas en la naturaleza de los datos<\/h3>\n\n\n\n

El an\u00e1lisis del Big Data<\/strong> ha permitido que se genere, se acumule y se procese informaci\u00f3n que en los \u00faltimos a\u00f1os se ha multiplicado de forma exponencial. Por esta raz\u00f3n, las t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis de informaci\u00f3n se han reinventado y optimizado para ofrecer mejores soluciones. De tal manera que las alternativas tecnol\u00f3gicas que solventan estos problemas tambi\u00e9n se han sofisticado.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan el volumen de los datos<\/h3>\n\n\n\n

Como se ha mencionado anteriormente, el volumen de los datos y la informaci\u00f3n ha aumentado exponencialmente y este aumento pareciera no detenerse. Por esta raz\u00f3n, 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.<\/p>\n\n\n\n