Canales sociales y big data

Redes sociales y Big Data


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.

BIG DATA

Claves que van a marcar la estrategia en Big Data en dos mil veintiuno

En la estrategia de marketing, los datos son una pieza clave. El boom del big data ha probado por qué razón conocer a los usuarios es tan esencial y por qué razón la información es un factor clave para delimitar qué se hace, de qué forma y con qué, mejorando los vínculos con los clientes del servicio y los resultados de ventas.

4 grandes tendencias que van a marcar la agenda en datos.

Privacidad y también identidad

La normativa europea supuso el primer golpe para las compañías en la red de redes en su aproximación a los datos y en su empleo de la información para entender mejor a los usuarios. La regla europea da considerablemente más herramientas para progresar la privacidad de los navegantes.

Por su lado, los usuarios están poco a poco más mentalizados, lo que hace que la privacidad sea más esencial que jamás. Por todo ello, como apuntan en el análisis, las marcas deberán hallar un equilibrio entre conocer a sus usuarios y sus intereses y respetar su privacidad.

Política de cookies

La industria está sumida en la confusión cuando las cookies verdaderamente desaparezcan (pues los navegadores las bloqueen por defecto), mas como recuerdan en el análisis las cookies aún no han fallecido y la solución al inconveniente no se ha asentado. Este año va a ser el del dominio de las opciones alternativas: o sea, va a ser el instante en el que todo el planeta parezca estar presentando una solución opción alternativa y vendiendo sus beneficios. El ecosistema digital va a estar, por lo tanto, centrado en el tema.

Más jardines cerrados

Los paywalls penetraron hace unos años y han ido medrando. Cada vez son más frecuentes y se puede decir que la salvedad entre los grandes medios es la de aquellos que prosiguen dando un acceso libre a los contenidos. La tendencia proseguirá. 

Todavía de esta manera, recuerdan en el análisis, no todo el planeta puede competir en este terreno y no todos y cada uno de los paywalls van a tener exactamente el mismo éxito, con lo que enriquecer los datos y ofrecer flexibilidad y agilidad a marketing va a ser aún vital a fin de que los medios subsistan.

Calidad y no cantidad

Por otro lado, asimismo cambiará la percepción de la información y lo que importa. Tras años hablando del big data y de acumular información, es esencial destacar que la cantidad no es tan esencial. Si tienes muchos datos, y son malos o bien intrascendentes, es tal y como si no tuvieras nada. Debes priorizar la calidad de los datos y buscar aquellos que son esenciales y valiosos para tu estrategia en Big data.

Esto asimismo es un punto de valor en la relación con los usuarios. Hay que dejar de exprimirlos procurando saberlo todo sobre ellos, para centrarse en saber lo que de veras importa.

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