Trifolio Big Data

BIG DATA

SMALL DATA

IMPORTANCIA

El big data está formado por conjuntos de datos de mayor tamaño y más complejos, especialmente procedentes de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos convencional sencillamente no puede gestionarlos.

Big data es importante porque su análisis desbloquea información y perspectivas que van más allá de la percepción humana y de la capacidad del análisis de bases de datos tradicional

El “Small Data”, o datos pequeños, son conjuntos de datos más pequeños, específicos y manejables que proporcionan información de alto valor en contextos precisos, a menudo interpretables sin necesidad de análisis complejos.

EJEMPLOS

1. Registro de actividades diarias
2. Feedback de usuarios
3. Historial de compras
4. Registros médicos individuales
5. Registro de interacciones en redes sociales

ANTECEDENTES

PARA QUE SIRVE?

Los primeros registros de uso de datos para rastrear y controlar negocios datan de hace más de 7.000 años. Cuando se introdujo la contabilidad en Mesopotamia para registrar el crecimiento de cultivos y rebaños. Con el tiempo los principios contables continuaron mejorando.

Su utilidad es muy amplia y se puede aplicar en diversos ámbitos, como la medicina, la agricultura, la protección del medio ambiente, el marketing, entre otros.

Ventajas

Desventajas

Debido a que el Small Data se basa en un nivel micro, este no permite hacer análisis mas amplios resultando en que en un largo plazo este modelo no pueda identificar patrones en los comportamientos de su audiencia y no poder hacer estrategias y predicciones.

Su análisis es mucho más fácil ya que su infraestructura es simple accesible haciendo que su interpretación sea fácil y agiliza la toma de decisiones. Y con los detalles específicos del análisis se pueden lograr varias estrategias a un nivel micro..

CARACTERITICAS

Las características más importantes del Big Data perfectamente se pueden clasificar en cuatro magnitudes, más conocidas como las cuatro V del Big Data, relativas a volumen, variedad, velocidad y veracidad.

COMO FUNCIONA?

VENTAJAS

DESVENTAJAS

1. Mediante el análisis de datos se mejora la toma de decisiones en la organización. Se trata de reducir los riesgos estudiando la información de clientes, empleados o la que generan sensores localizados en productos. 2. El análisis de Big Data puede acelerar la velocidad con la que se desarrolla un producto. La empresa maneja ingentes datos que, explotados con un programa de Big Data analytics para la industria, acortan el desarrollo. 3. Gracias al Big Data es posible utilizar todos los datos sobre los clientes de los que dispone la organización para desarrollar un marketing personalizado. 4. Gracias al Big Data se puede mantener un control rápido y eficaz del ecosistema de datos de la organización para identificar potenciales amenazas internas.

1.Uno de los principales desafíos del Big Data es la protección de la privacidad y la seguridad de los datos personales. 2.El procesamiento y almacenamiento masivo de datos requiere una infraestructura costosa y sofisticada 3.La calidad y confiabilidad de los datos recopilados pueden ser un desafío en algunos casos. Los datos pueden contener errores, ser incompletos o estar desactualizados. 4.El Big Data puede ampliar la brecha digital y aumentar la desigualdad en el acceso a la información. Aquellas personas o comunidades con menos recursos o acceso limitado a la tecnología pueden quedar rezagadas y no beneficiarse de las ventajas que ofrece el análisis de datos a gran escala.

LAS 5 V DE LA BIG DATA

Volumen

Velocidad

Variedad

valor

Veracidad

El Small Data tiene un tamaño mucho menor permitiendo que el análisis del mismo sea mucho más ágil dando espacio a que este modelo se use para temas y detalles específicos. El Big Data tiene un tamaño generalizado dando opción a poder reconocer patrones y predecir comportamientos. Su análisis es mucho mas complejo, pero con mucho mas espacio a crear estrategias.

Diferencia entre el Big Data

EJEMPLO DE BIG DATA EN MARKETING

-Segmentación de audiencias -Análisis de tendencias -Optimización de campañas de marketing -Personalización de ofertas

La Variedad se refiere a los diferentes tipos de datos, como estructurados, no estructurados y semi-estructurados, que pueden ser procesados y analizados

El big data funciona de la siguiente manera:

Se recopilan datos de diferentes fuentes, como redes sociales, visitas a páginas web, registros de llamadas, transacciones comerciales, registros de sensores, registros de servidores, datos de dispositivos móviles, entre otros. Se estructuran y almacenan los datos en aplicaciones diseñadas para aprovechar su potencial. Se analiza e interpreta la información para crear patrones y tendencias que permitan tomar decisiones

La Veracidad se refiere a la calidad y precisión de los datos. Es crucial que los datos sean precisos y fiables para obtener insights válidos. Es crucial para tomar decisiones informadas y evitar conclusiones erróneas que puedan resultar costosas

El Valor se refiere a la utilidad e importancia de los datos y cómo pueden ser utilizados para obtener beneficios e insights. El valor de los datos radica en cómo pueden ser utilizados para mejorar la toma de decisiones, optimizar procesos y generar nuevas oportunidades

El big data funciona de la siguiente manera:

Se recopilan datos de diferentes fuentes, como redes sociales, visitas a páginas web, registros de llamadas, transacciones comerciales, registros de sensores, registros de servidores, datos de dispositivos móviles, entre otros. Se estructuran y almacenan los datos en aplicaciones diseñadas para aprovechar su potencial. Se analiza e interpreta la información para crear patrones y tendencias que permitan tomar decisiones.

La Velocidad se refiere a la rapidez con la que se generan y procesan estos datos. En un mundo donde la información es poder, la velocidad es esencial

El Volumen se refiere a la cantidad masiva de datos generados cada segundo. Desde las redes sociales hasta las transacciones comerciales, cada acción contribuye al Volumen de Big Data