7 (siete) V´s del Big Data

7 (siete) V´s del Big Data. Ok, no estoy timando,luego de exponer las 3 Vs, las 5 V´s, solo sigo las tendencias del mercado cuando incluyen otras variables en el ejercicio tecnológico.¿Cómo define big data? La suma de siete de V que bastante bien – V olumen, V elocidad, V ariedad, V ariabilidad, V eracidad, V isualizacion y V alor.
El volumen es la cantidad de datos que tenemos; lo que solíamos medir en Gigabytes ahora se mide en Zettabytes (ZB) o incluso en Yottabytes (YB). El IoT (Internet de las cosas) está creando un crecimiento exponencial en los datos.

Velocidad

La velocidad es la velocidad en la que los datos son accesibles. Recuerdo los días de los lotes nocturnos, ahora, si no es en tiempo real, generalmente no es lo suficientemente rápido.

Variedad

La variedad describe uno de los mayores desafíos de los grandes datos. Puede no estar estructurado y puede incluir tantos tipos diferentes de datos, desde XML a video a SMS. Organizar los datos de manera significativa no es una tarea sencilla, especialmente cuando los datos en sí cambian rápidamente.

La variedad puede definirse simplemente como tener diferentes formas de fuentes de datos. Aunque se explica de manera simple, es uno de los mayores desafíos de los grandes datos. Cuando se habla de diferentes formas de orígenes de datos, los datos pueden provenir de orígenes de datos estructurados y orígenes de datos no estructurados. Todos sabemos lo fácil que es entender un conjunto de datos estructurados, ya que están bien estructurados y tienen diferentes tipos de datos, como fecha, cantidad, texto, etc. y un conjunto de reglas que definen esos datos.

Sin embargo, con datos no estructurados el proceso es muy diferente. Los datos no estructurados no tienen un conjunto predefinido de reglas que digan que un elemento de datos en particular debe estar en este formato particular, etc. Los datos no estructurados pueden haber sido solicitados y los datos no deseados se han completado sin ningún conjunto de reglas que los separe de los datos importantes. Por ejemplo, piense en archivos de video, mensajes de texto, comentarios de Facebook, feeds de Twitter, etc. Estos pueden tener valores de muchas maneras diferentes y, a veces, ni siquiera en el idioma adecuado. Esas son formas en que las personas comparten sus ideas y pensamientos y no tienen ningún tipo de regla. Los datos no estructurados también se pueden almacenar como imágenes, archivos de audio, páginas web, etc. Para hacerlo más complicado, estos datos cambian muy rápido como se explicó anteriormente. Aunque es el aspecto más desafiante, Es un concepto fundamental en big data y la mejor manera de entender datos no estructurados es comparándolos con datos estructurados. El objetivo de Big Data es utilizar la tecnología y hacer que los datos no estructurados sean comprensibles.

Variabilidad

La variabilidad es diferente de la variedad. Una cafetería puede ofrecer 6 mezclas diferentes de café, pero si obtiene la misma mezcla todos los días y sabe diferente cada día, eso es variabilidad. Lo mismo ocurre con los datos, si el significado cambia constantemente, puede tener un gran impacto en la homogeneización de los datos.

La variabilidad es diferente de la variedad en primer lugar. La variabilidad se centra principalmente en entender e interpretar correctamente los significados correctos de los datos sin procesar que dependen de su contexto. Esto se requiere principalmente cuando se trabaja en el procesamiento de lenguaje natural. Como todos sabemos, en idiomas naturales como el inglés, hay algunas palabras que pueden tener múltiples significados y el significado exacto depende del contexto en el que se está utilizando. Por ejemplo, la palabra «Grande» da una idea positiva, sin embargo, si se dice «Muy decepcionado», eso no significa tan positivo. Debido a esta razón, el significado exacto debe interpretarse correctamente para que una organización realice un análisis adecuado de su negocio. Por supuesto, el desarrollo de tales algoritmos es bastante complejo y desafiante.

Veracidad

La veracidad se trata de asegurarse de que los datos sean precisos, lo que requiere procesos para evitar que los datos erróneos se acumulen en sus sistemas. El ejemplo más simple son los contactos que ingresan a su sistema de automatización de marketing con nombres falsos e información de contacto incorrecta. ¿Cuántas veces has visto Mickey Mouse en tu base de datos? Es el desafío clásico de «basura en, basura fuera».

La veracidad se refiere a la confiabilidad de los datos que se están utilizando. Como sabemos, el almacén de datos se utiliza para la toma de decisiones y se centra en la alta dirección. ¿Puede un gerente de nivel superior, o un director de la junta de la compañía, confiar en los datos que se les proporcionan para tomar decisiones críticas? Los datos siempre deben ser precisos y confiables. Por ejemplo, la mayoría de las veces, los números de contacto de los clientes son inexactos o están desactualizados. ¿Ha pasado por situaciones en las que necesita iniciar y obtener dicha información actualizada porque los gerentes de nivel superior comienzan a gritar a los empleados de nivel inferior debido a que se les ha dado información incorrecta para comunicarse con sus clientes?

Visualización

La visualización es crítica en el mundo de hoy. El uso de tablas y gráficos para visualizar grandes cantidades de datos complejos es mucho más eficaz para transmitir el significado que las hojas de cálculo y los informes repletos de números y fórmulas.

La visualización se refiere a cómo se presentan los datos a la gerencia para su toma de decisiones. Los datos se pueden presentar de muchas maneras diferentes, como archivos de Excel largos con filas y columnas de datos, documentos de Word, tablas gráficas, etc. Sea cual sea el formato, los datos deben ser fácilmente legibles, comprensibles y accesibles. Es por esto que la visualización de datos es importante. Imagínese, ¿cuál es fácil de leer, la hoja de Excel llena de datos o una buena vista gráfica o gráfica que represente el mismo conjunto de datos? Por supuesto, la vista gráfica es la mejor. Tener una visión gráfica de los datos críticos para que una junta directiva tome una decisión crítica hará que sus decisiones sean mucho más efectivas y precisas en lugar de permitirles profundizar en grandes hojas de datos largos.

Valor

El valor es el juego final. Después de abordar el volumen, la velocidad, la variedad, la variabilidad, la veracidad y la visualización, lo que requiere mucho tiempo, esfuerzo y recursos, debe asegurarse de que su organización está obteniendo valor de los datos.

Por último, el valor que se conoce como el juego final. Dado que el valor es el último en la línea, es importante comprender que la organización necesita obtener algún tipo de valor después de los inmensos esfuerzos y recursos que se gastan en las V anteriores. Big Data puede proporcionar a la empresa un inmenso valor si se realiza correctamente y cada paso se procesa correctamente. Todos sabemos que los datos por sí mismos no tienen ningún valor. los datos valen la pena cuando se integran y analizan en diferentes puntos de vista y eso es lo que genera valor al brindar la capacidad de tomar decisiones efectivas, eficientes y precisas sobre las oportunidades y amenazas de la organización. Una vez que la organización se apropia de lo que se hace, el poder de los grandes datos es ilimitado.

Desafíos de hoy

Los mercadólogos se enfrentan al desafío de ingerir los grandes datos que tienen a su disposición. Todos tenemos un gran interés por los datos, pero no siempre es fácil de «digerir». Los datos a menudo residen en varias soluciones puntuales. Es probable que existan inconsistencias en la estructura de los datos que dificulten la combinación de los datos de varias fuentes. Es probable que los datos no estén disponibles en tiempo real.

Una vez que tenga los datos reales bajo control, el comercializador debe dar sentido a los datos e identificar información procesable. Es más fácil decirlo que hacerlo. Tener una única fuente de la verdad que pueda procesar todos esos datos es fundamental. La visualización permite a los profesionales de marketing resaltar rápidamente patrones y valores atípicos, ahorrando mucho tiempo y facilitando el intercambio de información con sus partes interesadas internas.

Aquí en Pcweb.info, nos encantan los datos! Estamos pensando constantemente en nuevas formas de visualizar los datos para que los profesionales de marketing puedan centrarse en tomar medidas en lugar de procesar los números. Una de mis herramientas de visualización favoritas disponibles en nuestro software es lo que llamamos el viaje del cliente. Muestra los medios a los que un cliente estuvo expuesto en su ruta de compra.
Creemos que es importante poder profundizar hasta el nivel del pedido, pero igual de importante es mirar los datos a un alto nivel en un panel junto con sus objetivos.
¡Si está bombardeado con datos, nos encantaría mostrarle lo que es posible con una única fuente de la verdad que le permite concentrarse más en los hallazgos y tomar medidas en lugar de procesar toda esa información!

Consultar también:Ventajas y desventajas de implementar Big Data en su negocio; Dilema ético de la adopción de Big data; Big Data en eLearning

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