Los llamados conjuntos de Big Data tienden a buscar, descargar, compilar y procesar los datos libres. Es un procedimiento para compilar legalmente información de una pluralidad de fuentes, para entonces examinarla y utilizarla para sus fines.
Como resultado, se crea un perfil de consumidor, que entonces se emplea para, por poner un ejemplo, acrecentar las ventas.
Por tanto, lo más esencial en Big Data, es el tratamiento de la información y la aplicación práctica de los resultados extraídos de ella, y no conformarse solo con la recogida de datos.
Cabe nombrar de nuevo, que los datos compendiados y procesados por los analistas se consiguen de forma legítima. En la mayor parte de los casos, están relacionados con servicios que se están usando.
El Big Data o bien macrodatos son muy usados hoy día para diferentes usos. Las entidades que los usan en sus actividades son, por ejemplo:
Bancos: compendian datos que resultan de los movimientos en las cuentas de los usuarios, por poner un ejemplo, pagos efectuados, su tamaño y género de artículos comprados.
Empresas: lanzan sus aplicaciones que los usuarios descargan en teléfonos inteligentes o bien tabletas. Al instalar el producto en un dispositivo, la mayor parte de las veces das el permiso a fin de que la aplicación acceda a los propios datos.
Dueños de portales web: asimismo pueden recabar dichos datos por medio de los servicios prestados. La mayor parte de las veces, el permiso a tal acción está incluido en las regulaciones.
Una fuente de datos interesante asimismo son las redes sociales. La información que se consigue de estas redes es realmente difícil de examinar, puesto que no poseen valores numéricos que puedan equipararse de manera fácil entre sí.
No obstante, se pueden examinar en concepto de la presencia y el contenido de las publicaciones de los usuarios y su tiempo de contestación a las publicadas por otras personas.
Segregación de datos: métodos y herramientas
La cantidad de datos compendiados es enorme y aumenta con cada nueva acción efectuada por los usuarios. Ciertos de ellos pueden resultar menos valiosos que otros.
Por consiguiente, la próxima etapa del trabajo de los analistas, es segregar apropiadamente la información para poder emplearla en su totalidad.
La manera más eficiente de hacerlo, es escoger las más esenciales y usar herramientas analíticas conocidas y libres.
Puesto que las consultas deben ejecutarse de manera rápida, todos y cada uno de los análisis se efectúan paralelamente. El algoritmo más esencial empleado para este propósito es MapReduce.
El empleo de esta herramienta deja esparcir los conjuntos de datos ingresados entre muchos servidores, los que son organizados y más tarde se eligen los elementos o bien registros apropiados conforme con las reglas de consulta.
El resultado final es sencillamente contar con menos datos, por el hecho de que anteriormente fueron agrupados y sometidos al preciso proceso de reducción. Asimismo hay otras herramientas que los analistas pueden emplear de manera exitosa, conforme sus requerimientos.
La elección del procedimiento más conveniente, va a depender de las preferencias del usuario y de los resultados aguardados.¿Merece la pena utilizar Big Data y en qué momento?
Big Data tiene un enorme potencial para producir comportamientos del consumidor. Basándose en los datos compendiados, se puede crear y delimitar con precisión el perfil de sus necesidades y darles soluciones ideales (desde la perspectiva del vendedor).
Estas actividades en un largo plazo, tienen la ocasión de contribuir al surgimiento de una ventaja a nivel competitivo en el mercado, todo en beneficio de la compañía que ha decidido emplear herramientas de Big Data.
