El Big Data no es una tendencia innovadora, pero sin duda aún no se consolida dentro de la industria del marketing como una herramienta que sea fundamental para la toma de decisiones dentro de una organización.
El término (que en inglés significa literalmente “información grande”) define a cantidades de datos demasiado largos o complejos para su procesamiento mediante aplicaciones tradicionales.
Un negocio requiere de diferentes elementos para poder beneficiarse del Big Data, que incluyen sistemas amplios de almacenamiento y de procesamientos, además de habilidades y capacidades de análisis fuertes.
De acuerdo con cifras de Statista, el mercado del Big Data registró ingresos por 22 mil millones de dólares a nivel mundial. En tanto, los pronósticos para 2026 los ubican en poco más de 92 mil millones de dólares, en una tendencia de crecimiento que multiplicará casi en cinco veces el valor de esta industria en casi 10 años.
Usos actuales
Actualmente, el Big Data es más usado por los negocios en sus áreas de Marketing y Ventas, debido a la posibilidad de crear perfiles específicos basados en la enorme cantidad de información procesada y analizada.
Por supuesto, el mayor reto de las compañías es mantener la calidad de los datos que se reciben, pues no toda la información es útil y un análisis mal realizado puede derivar en conclusiones incorrectas.
Al respecto, la firma Comstor afirma que hay al menos 16 términos fundamentales para todo profesional de TI que busque dedicarse al Big Data, aunque aclara que su definición está en constante cambio en la medida en que son usadas.
Entre estos conceptos destacan:
Algoritmo: Secuencia lógica, finita y con instrucciones que forman una fórmula matemática o estadística para realizar el análisis de datos.
Analytics: Es la forma de capturar informaciones, procesarlas y analizarlas para que se conviertan en insights.
Data Lake: Es un lago de datos en el cual se almacenan informaciones en su estado natural y en gran volumen, en donde los expertos se sumergirán para hallar los insights.
Dirty Data: Registros que no se han limpiado. Datos que se capturaron, almacenaron y usarán, pero aún falta su procesamiento y análisis.
Predictive Analytics: La utilización de datos para predecir tendencias o eventos futuros.
Sentiment Analysis: Literalmente análisis de sentimiento, son las técnicas usadas para identificar el sentimiento de un individuo sobre determinada cuestión.
Las cifras actuales y los pronósticos sin duda indican un crecimiento exponencial en la industria del Big Data, en tanto que continúa su camino hacia su integración como una parte vital del marketing.
