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¿Conoces los tipos de datos del Big Data?

Si has llegado hasta aquí, estamos seguros de que has oído hablar del big data, aunque solo haya sido de refilón en una charla. La importancia de esta tecnología en el presente y en el futuro inmediato es innegable y parece ser (según los expertos) que en los próximos años todos los avances, tanto en el plano laboral como en el personal o en el del ocio, van a girar en torno a ello.

Pero ¿sabes qué tipos de datos existen, cuáles son los interesantes y cómo utilizar toda esa información a tu favor? Aquí vamos a explicártelo.

Qué tipos de datos usamos en el big data

El big data incluye un número prácticamente ilimitado de datos y las tecnologías y herramientas que trabajan con él tienen como objetivo filtrar los que realmente son interesantes para una empresa.

Teniendo en cuenta esa base, la consultora IBM ha realizado una división de la tipología de estos datos muy descriptiva y fácil de comprender.

De la web y las redes sociales

Comprende toda la información que podemos obtener de los usuarios gracias a sus interacciones de Facebook, Twitter, Instagram y LinkedIn, entre otras redes. También los datos que nos proporcionan al visitar nuestra web, participar en los foros o dejarnos algún tipo de feedback.

De grandes transacciones

No son datos tan sencillos de obtener y de segmentar como los anteriores. Son aquellos que provienen de los registros de facturación que tenemos almacenados, así como de las llamadas. Estos datos van a estar en formatos estructurados y no estructurados.

Datos M2M

Los datos M2M (de las siglas en inglés Machine to Machine) son aquellos que se obtienen a través de tecnologías que se conectan a otros dispositivos. Por ejemplo, cuando un usuario accede a nuestra wifi se conecta a nuestros dispositivos mediante el bluetooth de los suyos o a través de otras redes inalámbricas o híbridas.

Biométricos

El escaneo de la retina, las huellas digitales o las tecnologías de reconocimiento facial permiten recoger datos biométricos. Son realmente interesantes para las áreas de seguridad e inteligencia, pero también para los estudios estadísticos.

Generados por seres humanos

Son los datos más sencillos de obtener, puesto que es el mismo usuario el que los facilita (de manera consciente o inconsciente). Entre ellos se encuentran los que se almacenan en el call center después de recibir una llamada, los correos electrónicos, las notas de voz o los estudios médicos.

Estos datos pueden dividirse en tres tipos diferentes:

  • Hablamos de datos estructurados cuando cuentan con un formato y una longitud definidos y pueden ser almacenados en tablas. Un ejemplo son las fechas o las bases de datos.
  • Si la información no se puede gestionar de una forma estándar, por no ser regular, pero aun así se encuentran relaciones entre los datos, reciben el nombre de datos semiestructurados. Un ejemplo de ellos son los lenguajes como el HTML o la información que contienen los archivos en formatos XML.
  • Si carecen de una estructura interna que pueda ser identificada, entonces estamos ante datos no estructurados. En este grupo están las imágenes, los vídeos o los documentos de texto (tanto en formato PDF como en .txt). Hasta que no se aplica un proceso de organización no tienen valor de ningún tipo.

Cómo elegir los datos adecuados

Cada día tu empresa recibe un montón de datos. Si quieres tenerlos todos en cuenta te sumirás en el más profundo de los caos. Solo intentar gestionarlos va a suponerte horas y horas de trabajo.

Por lo tanto, lo mejor es saber elegir los datos adecuados, aquellos que realmente te importan y que pueden llegar a serte útiles de alguna manera en alguno de los procesos de tu compañía.

Esos son aquellos que te facilitan el conocimiento de los demás. Saber cómo son, cuáles son sus hábitos o sus necesidades va a ayudarte a mejorar tu planificación. También podríamos hablar de los datos que te permiten conocer a la competencia y qué es lo que está haciendo, así como los del mercado y los de los proveedores y trabajadores de tu empresa.

Toda esta información va a permitirte tener un aprendizaje, el de saber cómo tratar los datos. Puedes investigar las diferentes tecnologías relacionadas con el big data, las herramientas a utilizar o las metodologías de procesamiento y análisis para quedarte con las que mejor se adapten a ti y a tus necesidades. Este es un punto importante porque los expertos señalan que dentro de unos años, las empresas que no hayan sabido elegir bien estarán abocadas al desastre.

La importancia de los datos en el big data

Los datos son el centro del big data. Esos datos que, una vez tratados y analizados, proporcionan información crucial para las empresas y el desempeño de su labor, las cuales en muchas ocasiones ni siquiera sabían que tenían.

Las tecnologías del big data permiten analizar, moldear y probar toda la información de la manera que se considere oportuna. Se convierten, por tanto, en un punto de referencia para las organizaciones. Porque contar con esos datos va a permitir desde tomar decisiones ágiles y acertadas hasta identificar fallos y problemas para ponerles solución a tiempo real.

Todo esto supone una serie de ventajas realmente importantes para las empresas. La reducción de costes será significativa y a la vez se volverán más eficientes.

La toma de decisiones no va a ser un obstáculo en el desempeño de las tareas. Permiten ofrecer nuevos productos y servicios a los consumidores sabiendo de antemano qué es lo que les va a gustar y lo que no (con un alto porcentaje de acierto).

¿Quieres convertirte en un experto en big data y descubrir los tipos de datos que van a ser realmente interesantes para la compañía en la que trabajas? Pues no tardes en contactar con IMF Business School y solicitarnos información acerca de nuestro máster en Big Data y Business Analytics. Te preparamos para obtener un puesto de trabajo con garantías en este mundo laboral tan competitivo que tenemos por delante. No dejes pasar esta oportunidad.

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¿Sabes qué tipos de datos existen, cuáles son los interesantes y cómo utilizar toda esa información a tu favor? Aquí vamos a explicártelo.