10 tendencias en Big Data a tener en cuenta

El «Big Data» está de moda y muchas empresas comienzan a trabajar con ello, pero ¿Qué es realmente? ¿Es interesante para tu negocio? ¿Qué tendencias marcarán los próximos meses? Si tienes alguna duda sobre lo que denominan «La Revolución de la Información» sigue atento al siguiente post donde te damos las claves más importantes:

¿Qué es Big Data?

Se llama Big Data a la gestión y análisis de enormes volúmenes de datos que no pueden ser tratados de manera convencional, ya que superan los límites y capacidades de las herramientas de software habitualmente utilizadas para la captura, gestión y procesamiento de datos.

Big data también engloba infraestructuras, tecnologías y servicios que han sido creados para dar solución al procesamiento de enormes conjuntos de datos estructurados, no estructurados o semi-estructurados (mensajes en redes sociales, señales de móvil, archivos de audio, sensores, imágenes digitales, datos de formularios, emails, datos de encuestas, logs etc,) que pueden provenir de sensores, micrófonos, cámaras, escáneres, imágenes, etc.

¿Por qué es útil para tu empresa?

Las empresas ya están utilizando Big Data para entender el perfil, las necesidades y el sentir de sus clientes respecto a los productos y/o servicios vendidos. Si has utilizado Google Analytics, ya habrás usado el Big Data.

El futuro de las pymes pasa por utilizar herramientas Big Data de forma inteligente, para poder reaccionar igual que las grandes, aprovechar su menor tamaño para ser más rápidas y posicionarse de una manera competitiva

10 tendencias en Big Data a tener en cuenta

1. Descubrir el estado de ánimo del cliente

Algunos Call Center utilizan herramientas que analizan el tono de voz que utiliza el cliente para saber su estado de ánimo. En los próximos años esto será una práctica habitual en muchas empresas.

2. Apertura de las Administraciones

Las administraciones están abriendo sus datos al público, para que hagan uso de ellos. Las grandes empresas ya se preparan para ofrecerlos en el mercado a empresas de todos los tamaños.

Cruzar los datos internos empresariales con los datos externos de estadísticas públicas, instituciones, como el INE, Banco de España, Cámaras de Comercio, o de Asociaciones Empresariales, etc. permitirá descubrir patrones nuevos de comportamiento y conductas de los clientes.

3. Modelos freemium para el Big Data

En mercado del Big Data es caro. Actualmente nos encontramos soluciones a medida por unos 100.000 euros, o soluciones SaaS (pago por uso) de unos mil euros mensuales. Algunas empresas como IBM han desarrollado ya versiones freemium como Watson Analytics, para que las pymes puedan acceder también a esta tecnología y generar informes predictivos sobre un negocio o un área concreta de forma muy sencilla.

4. Herramientas Open Source

También hay herramientas open source (código abierto), como las de Stratio. Cualquiera empresa puede hacer uso de ellas, aunque requieren de una importante fase de aprendizaje. Con el tiempo, surgirán más herramientas Open Source para el Big Data, con un uso más sencillo e intuitivo.

5. Empresas que garantizarán la calidad de las bases de datos

Actualmente las empresas se encuentran con bases de datos desactualizadas y con errores. en un futuro surgirán empresas dedicadas a garantizar la fiabilidad y actualización constante de las bases de datos.

6. Los datos en tiempo real

Los cuadros de mando de estas herramientas Big Data deberán ofrecer siempre datos en tiempo real, para que las decisiones que se tomen sean lo más precisas posibles.

7. Integración de datos en Master Data Management y Business Glossary

La crisis ha llevado a un incremento en el número de compañías que se asocian, integran, fusionan, compran o venden. Para facilitar estos procesos y la integración de los datos de ambas compañías se hacen necesarias soluciones de Master Data Management y Business Glossary en las empresas.

8.  Técnicas de Data Masking para la seguridad de la información

Una mayor cantidad de datos conlleva riesgos de acceso a información confidencial o personal. Esto hace que se incremente el tráfico ilegal de la misma, por lo que las medidas de seguridad, en cuanto al acceso de la información, también se incrementarán. Técnicas de Data Masking permitirán enmascarar los datos para proporcionar un acceso público a los mismos que mantenga la confidencialidad de las partes más vulnerables.

9. El análisis de las variables meteorológicas será más preciso

Está demostrado que la meteorología influye en el comportamiento humano y en su toma de decisiones. Afecta en las variables asociadas tanto a la oferta como a la demanda. La mayor precisión en el análisis de las mismas permitirá gestionar aún mejor el surtido en el caso de los retailers o integrar mejor los procesos de aprovisionamiento en el caso de los alimentos perecederos.

10. Todo será cloud

La interoperatividad entre dispositivos y la creciente necesidad de compartir datos entre los mismos hace que el almacenamiento tenga que ser compartido, y actualmente la forma más rápida y barata para conseguirlo es sin duda el cloud.

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