\u00bfC\u00f3mo extraer valor de los datos First-Party?<\/h2>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\tDescargar e-book<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\t\t\t<\/div>\n\t\n\t\t\t\n\t\t![\"\"](\"https:\/\/www.salesforce.com\/mx\/blog\/wp-content\/themes\/salesforce-blog\/dist\/images\/offer-block\/offer-illustration-layout-two.png\")
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\n\t\t\n\t<\/div>\n\n\n\n \u00bfQu\u00e9 es big data? <\/span> <\/h2>\n\n\n\n\u201cBig data\u201d se refiere a un conjunto de datos sumamente grande y complejo que se genera a partir de diversas fuentes<\/b>, como dispositivos m\u00f3viles, sensores, redes sociales, transacciones financieras y muchas m\u00e1s. <\/p>\n\n\n\n
El mayor desaf\u00edo al trabajar con big data es encontrar maneras eficientes de recoger, almacenar, procesar y analizar esos datos para extraer informaci\u00f3n \u00fatil <\/b>e insights significativos. <\/p>\n\n\n\n
El uso de tecnolog\u00edas avanzadas, como la computaci\u00f3n en la nube, la inteligencia artificial <\/a><\/strong>y el aprendizaje de m\u00e1quina, son fundamentales para lidiar con el gran volumen y la complejidad del big data.<\/p>\n\n\n\nLa definici\u00f3n t\u00e9cnica de big data comprende tres aspectos, las llamadas tres \u201cV\u201d del big data<\/b>. <\/p>\n\n\n\n Volumen <\/span> <\/h3>\n\n\n\n La \u201cV\u201d del volumen <\/b>se refiere a la cantidad de datos generada y recogida. Desde la transici\u00f3n de las tecnolog\u00edas anal\u00f3gicas a las digitales, la cantidad de datos ha aumentado exponencialmente<\/b>. <\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo, una gran empresa de comercio electr\u00f3nico puede recoger miles de millones de datos de compras, informaci\u00f3n de clientes, registros de transacciones e interacciones con el sitio en un \u00fanico d\u00eda. <\/p>\n\n\n\n
Velocidad <\/span> <\/h3>\n\n\n\n La velocidad<\/b> se refiere a la rapidez con la que se generan los datos y se deben procesar<\/b>. Cuando hablamos de big data, los datos se generan en tiempo real. <\/p>\n\n\n\n
Un ejemplo son los datos de sensores de veh\u00edculos aut\u00f3nomos, transacciones financieras, interacciones en medios sociales y mucho m\u00e1s. <\/p>\n\n\n\n
Es importante que esos datos se procesen y analicen en tiempo h\u00e1bil para que se puedan utilizar en la toma de decisi\u00f3n en tiempo real. <\/p>\n\n\n\n
Variedad <\/span> <\/h3>\n\n\n\nPor \u00faltimo, la \u201cV\u201d de variedad<\/b> dice respecto a los diferentes tipos de datos que se generan a partir de diversas fuentes, como texto, v\u00eddeo, audio, im\u00e1genes, datos estructurados y no estructurados. <\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo, un hospital puede recoger datos de pacientes, ex\u00e1menes de laboratorio, registros m\u00e9dicos, datos de sensores de equipos y mucho m\u00e1s. <\/p>\n\n\n\n
Para cada tipo de dato se requieren diferentes t\u00e9cnicas y herramientas de procesamiento si se quiere extraer informaci\u00f3n \u00fatil<\/b>.<\/p>\n\n\n\n
En suma, el volumen<\/b> se refiere a la enorme cantidad de datos generados, que, muchas veces, es tan grande que los datos no se pueden procesar haci\u00e9ndose uso de herramientas tradicionales. <\/p>\n\n\n\n
La velocidad<\/b> se refiere a la rapidez con la que se generan esos datos, los cuales se deben procesar en tiempo real. <\/p>\n\n\n\n
La variedad<\/b> se refiere a la diversidad de fuentes de datos, que incluyen no solo datos estructurados (como en bancos de datos), sino tambi\u00e9n datos no estructurados, como im\u00e1genes, v\u00eddeos, textos, audio, entre otros.<\/p>\n\n\n\n
Antes de seguir, cabe mencionar algunos aspectos m\u00e1s referentes al big data<\/b>.<\/p>\n\n\n\n
Lee m\u00e1s: Silos de datos, \u00bfqu\u00e9 son y c\u00f3mo afectan tu negocio?<\/span><\/a><\/p>\n\n\n\n Big data: otros aspectos importantes para entender el tema <\/span> <\/h2>\n\n\n\nComo lo sugiere el propio t\u00e9rmino, diversos factores componen el big data. Adem\u00e1s del gran volumen de datos, hay muchas caracter\u00edsticas m\u00e1s que forman parte de su definici\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n
Recapitulando, \u201cbig data\u201d es un t\u00e9rmino utilizado para describir la enorme cantidad de datos que se generan en todo momento en diferentes \u00e1reas y para cuya recogida, almacenamiento y an\u00e1lisis se requieren diferentes t\u00e9cnicas y herramientas especiales. <\/p>\n\n\n\n
Ahondando un poco m\u00e1s en el tema, cabe mencionar otros dos aspectos importantes relacionados al big data: la veracidad<\/b> (o validez) y la complejidad<\/b>. La primera se refiere a la calidad de los datos, o sea, a su confiabilidad y precisi\u00f3n. Y la complejidad dice respecto al desaf\u00edo de lidiar con datos que son cada vez m\u00e1s dif\u00edciles de entender y analizar<\/b>, como, por ejemplo, datos provenientes de dispositivos IoT (Internet de las Cosas).<\/a><\/p>\n\n\n\nLee m\u00e1s: Omnicanalidad: qu\u00e9 es y c\u00f3mo implementarla<\/span><\/a><\/p>\n\n\n\nAdem\u00e1s de los aspectos que ya se han mencionado, otras caracter\u00edsticas importantes del big data que podemos resaltar son:<\/p>\n\n\n\n
\n- Escalabilidad:<\/b> para trabajar con big data<\/b>, es necesario contar con una infraestructura escalable, capaz de lidiar con un volumen creciente de datos y con una demanda de procesamiento y almacenamiento cada vez mayor.<\/li>\n\n\n\n
- Inteligencia artificial: <\/b>el big data<\/b> se utiliza a menudo en conjunto con t\u00e9cnicas de inteligencia artificial<\/a>, como machine learning<\/a>, para identificar patrones e insights que ser\u00edan dif\u00edciles de identificar por un ser humano.<\/li>\n\n\n\n
- Seguridad: <\/b>el gran volumen de datos generados puede representar riesgos de seguridad y privacidad, exigiendo cuidados especiales para su protecci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Para lidiar con las demandas de big data, existen diversas herramientas y tecnolog\u00edas disponibles, como Hadoop, Spark, NoSQL, Data Warehousing, entre otras. Adem\u00e1s, las empresas necesitan contar con profesionales cualificados, como cient\u00edficos de datos e ingenieros de big data, para extraer el m\u00e1ximo valor de los datos disponibles y aplicarlos de forma estrat\u00e9gica.<\/p>\n\n\n\n
Chatbot: \u00bfqu\u00e9 es y c\u00f3mo funciona? <\/span> <\/span> <\/a> <\/p>\n\n\n\n C\u00f3mo usar el big data en tu negocio <\/span> <\/h2>\n\n\n\n Con esa gran cantidad de datos disponibles, las posibilidades de uso del big data<\/b> por parte de las empresas es enorme. Veamos algunas de las principales posibilidades de uso: <\/p>\n\n\n\n Personalizaci\u00f3n <\/span> <\/h3>\n\n\n\nT\u00fa (o, mejor, tu sistema) puede analizar datos de todos los clientes<\/b>, permitiendo a tu empresa personalizar ofertas bas\u00e1ndose en los intereses y necesidades individuales de cada uno de ellos<\/b>.<\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo: un e-commerce puede utilizar datos de compras anteriores o el historial de navegaci\u00f3n para recomendar productos relevantes para cada cliente.<\/p>\n\n\n\n
An\u00e1lisis de mercado <\/span> <\/h3>\n\n\n\nAl utilizar big data, puedes analizar las tendencias del mercado y del sector<\/b> e identificar oportunidades de negocio y ajustar tus estrategias de acuerdo a lo que descubres. <\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo: al analizar los accesos a un sitio, podr\u00edas observar que la mayor cantidad de accesos se realiza desde una regi\u00f3n, pero que obtienes m\u00e1s conversiones de otra. A partir de esta constataci\u00f3n, puedes ajustar tus estrategias de marketing y ventas. Lo mismo se aplica a otros tipos de informaci\u00f3n, como edad, g\u00e9nero, cargos e incluso dispositivo utilizado para entrar en contacto.<\/p>\n\n\n\n
Mejora de procesos <\/span> <\/h3>\n\n\n\nOtra posibilidad de uso del big data es el an\u00e1lisis de datos de procesos internos de tu empresa<\/b>. Esta pr\u00e1ctica te permite identificar cu\u00e1les son las \u00e1reas en las que se verifica ineficiencia y, entonces, introducir mejoras para aumentar la productividad y reducir costos. <\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo: una empresa de log\u00edstica puede identificar cu\u00e1les son las rutas m\u00e1s \u00e1giles, los medios de transporte con menores chances de extraviar o da\u00f1ar un producto o, incluso, los rasgos en com\u00fan de los entregadores que han recibido menos quejas por parte de los clientes.<\/p>\n\n\n\n
Previsi\u00f3n de demanda <\/span> <\/h3>\n\n\n\nMuchas empresas, de diversos segmentos y tama\u00f1os, enfrentan el mismo problema: la gesti\u00f3n del stock. Sin embargo, el big data permite analizar las tendencias de pedidos<\/b> y, de esa forma, ajustar los recursos de producci\u00f3n.<\/b><\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo: un restaurante, a partir de su historial de ventas, puede prever que, al comienzo de cada mes, el ticket promedio de las compras o la salida de \u201cextras\u201d es considerablemente mayor que en el resto del per\u00edodo. Munido de esa informaci\u00f3n, el gestor puede preparar el stock y al equipo, si fuera necesario, para el alza de la demanda.<\/p>\n\n\n\n
Desarrollo de productos <\/span> <\/h3>\n\n\n\nEl big data hace posible que comprendas los gustos y anhelos de tu p\u00fablico, adem\u00e1s de sus comportamientos de compra<\/b>. A partir de la informaci\u00f3n que recoge, una empresa puede crear un producto o servicio que se encaje perfectamente a las necesidades de los compradores, con un precio acorde a sus expectativas.<\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo: grandes filmes, series y videojuegos son producciones multimillonarias. Para garantizar el \u00e9xito, sus productores o creadores necesitan tener la seguridad de que el lanzamiento ser\u00e1 tambi\u00e9n un \u00e9xito. Por eso, recurren a datos sobre intereses, tendencias en la m\u00fasica, moda y arte, para llegar a un producto que les encante a todos.<\/p>\n\n\n\n
Si has llegado hasta aqu\u00ed, ya debes de haber imaginado diversos beneficios que el uso del big data<\/b> le podr\u00eda aportar a tu negocio. De cualquier forma, listamos algunos de los motivos para usar el big data para asegurarnos de no pasar por alto ning\u00fan detalle.<\/p>\n\n\n\n
lee m\u00e1s: social listening, \u00bfqu\u00e9 es y por qu\u00e9 debe hacerse? <\/span> <\/span> <\/a> <\/p>\n\n\n\n Beneficios del Big Data <\/span> <\/h2>\n\n\n\nUna de las mayores ventajas del big data ya la vimos al comienzo de este post y forma parte de su propia definici\u00f3n: la capacidad de interpretar una gran cantidad de datos a una gran velocidad<\/b>. Esto quiere decir que podemos obtener respuestas para cuestiones sumamente complejas en un corto espacio de tiempo.<\/p>\n\n\n\n
Otro beneficio del big data es su capacidad de analizar informaci\u00f3n no estructurada<\/b>. Se estima que el 90% de los datos est\u00e1n en un formato no estructurado, o sea: en e-mails, documentos de texto, medios sociales, etc. En la pr\u00e1ctica, la capacidad de procesar esos datos le da al big data un alcance de an\u00e1lisis gigantesco.<\/b> <\/p>\n\n\n\n
Prever el futuro puede ser muy \u00fatil para una empresa, pues le da poder para anticipar acontecimientos significativos en su camino. Con el big data, no puedes prever el futuro, pero s\u00ed hacer an\u00e1lisis predictivos a partir de tendencias de eventos. <\/p>\n\n\n\n
\u00bfRecuerdas nuestro ejemplo sobre la gesti\u00f3n del stock? Ahora imagina que puedes prever el colapso de una econom\u00eda e impactos clim\u00e1ticos. \u00a1S\u00ed, es posible! Para ejemplos m\u00e1s espec\u00edficos, veamos algunos beneficios por segmentos del mercado:<\/p>\n\n\n\n
\n- Servicios financieros: <\/b>a partir del an\u00e1lisis de datos, las instituciones financieras<\/a> pueden acompa\u00f1ar las manifestaciones de los clientes en las redes sociales<\/b> y prever sus insatisfacciones. Esto les permite ganar tiempo para proponer soluciones antes de que cierren sus cuentas. De la misma forma, tambi\u00e9n se puede hacer lo inverso: analizar las quejas que ha recibido la competencia para ofrecer un mejor producto en un momento de insatisfacci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n
- Comercio minorista: <\/b>por medio de la recogida y el an\u00e1lisis de datos, las empresas minoristas suelen identificar los h\u00e1bitos y preferencias de consumo de los clientes<\/b>, adem\u00e1s de su informaci\u00f3n social y demogr\u00e1fica. As\u00ed, aumentan el n\u00famero de ventas y elaboran programas de fidelidad m\u00e1s atractivos.<\/li>\n\n\n\n
- Salud:<\/b> la generaci\u00f3n de informaci\u00f3n cl\u00ednica contribuye a fortalecer la medicina de precisi\u00f3n, generando diagn\u00f3sticos mucho m\u00e1s exactos y una atenci\u00f3n humanizada<\/b>. Adem\u00e1s, el Big Data puede ayudar monitoreando las manifestaciones de una poblaci\u00f3n en redes sociales y, de esa forma, previniendo posibles casos de eclosi\u00f3n de epidemias y dando tiempo a las instituciones sanitarias para adecuarse.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
lee m\u00e1s: CRM en la gesti\u00f3n m\u00e9dica: conoce los beneficios <\/span> <\/span> <\/a> <\/p>\n\n\n\nSector p\u00fablico:<\/b> a partir del cruce de datos de personas por medio de diferentes fuentes, los gestores p\u00fablicos pueden identificar escenarios de desv\u00edo de ingresos, lavado de dinero u otros delitos financieros.<\/p>\n\n\n\n
Otra ventaja del big data es que monitorea el nivel de satisfacci\u00f3n<\/a> de la poblaci\u00f3n y genera insights para la puesta en marcha de nuevos proyectos<\/b> o soluciones para problemas detectados (que dif\u00edcilmente llegar\u00e1n al conocimiento de las autoridades p\u00fablicas por los canales tradicionales de comunicaci\u00f3n).<\/p>\n\n\n\n\n- Ense\u00f1anza:<\/b> el an\u00e1lisis de datos puede ayudar a los educadores a identificar a alumnos en riesgo, a asegurar progresos de los alumnos de forma adecuada y a implementar una mejor evaluaci\u00f3n y apoyo para los docentes y directores.<\/li>\n\n\n\n
- Manufactura:<\/b> por medio de la visi\u00f3n que puede proporcionar el Big Data, los fabricantes pueden aumentar la cantidad y la calidad de la producci\u00f3n, minimizando el desperdicio, creando valor y contribuyendo a la lucratividad del negocio.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Lee m\u00e1s: DMP: qu\u00e9 es y cu\u00e1l es su importancia<\/span><\/a><\/p>\n\n\n\nLee m\u00e1s: Speech de Ventas: ejemplos y tips para elaborarlo<\/a><\/p>\n\n\n\n \u00bfTe ha gustado saber m\u00e1s sobre big data? <\/span> <\/h2>\n\n\n\nNuestro blog<\/a> y Centro de Recursos<\/a> est\u00e1n siempre actualizados con novedades y contenidos sobre CRM,<\/b> transformaci\u00f3n digital, marketing, ventas<\/b> y atenci\u00f3n al cliente<\/b>. A continuaci\u00f3n, te dejamos otras lecturas que te podr\u00edan resultar \u00fatiles: \u2022 Ventajas de un CRM: por qu\u00e9 utilizarlo<\/a><\/p>\n\n\n\n\u2022 IA + Fuerza Humana en la Atenci\u00f3n al Cliente<\/a><\/p>\n\n\n\n\u2022 Experiencia del cliente: humaniza a tu chatbot<\/a><\/p>\n\n\n\n\u2022 Inteligencia artificial en marketing<\/a><\/p>\n\n\n\n Aprovecha para conocer todas las funcionalidades del Tableau Analytics<\/a> y para informarte c\u00f3mo nuestras tecnolog\u00edas transforman tu rutina de ventas. \u00a1Buen trabajo y hasta la pr\u00f3xima! <\/p>\n\n\n\n
\n\n\t\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\t\t\t\n\t\t\n\t<\/div>\n\n\n\n \u00bfQu\u00e9 es big data? <\/span> <\/h2>\n\n\n\n\u201cBig data\u201d se refiere a un conjunto de datos sumamente grande y complejo que se genera a partir de diversas fuentes<\/b>, como dispositivos m\u00f3viles, sensores, redes sociales, transacciones financieras y muchas m\u00e1s. <\/p>\n\n\n\n
El mayor desaf\u00edo al trabajar con big data es encontrar maneras eficientes de recoger, almacenar, procesar y analizar esos datos para extraer informaci\u00f3n \u00fatil <\/b>e insights significativos. <\/p>\n\n\n\n
El uso de tecnolog\u00edas avanzadas, como la computaci\u00f3n en la nube, la inteligencia artificial <\/a><\/strong>y el aprendizaje de m\u00e1quina, son fundamentales para lidiar con el gran volumen y la complejidad del big data.<\/p>\n\n\n\nLa definici\u00f3n t\u00e9cnica de big data comprende tres aspectos, las llamadas tres \u201cV\u201d del big data<\/b>. <\/p>\n\n\n\n Volumen <\/span> <\/h3>\n\n\n\n La \u201cV\u201d del volumen <\/b>se refiere a la cantidad de datos generada y recogida. Desde la transici\u00f3n de las tecnolog\u00edas anal\u00f3gicas a las digitales, la cantidad de datos ha aumentado exponencialmente<\/b>. <\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo, una gran empresa de comercio electr\u00f3nico puede recoger miles de millones de datos de compras, informaci\u00f3n de clientes, registros de transacciones e interacciones con el sitio en un \u00fanico d\u00eda. <\/p>\n\n\n\n
Velocidad <\/span> <\/h3>\n\n\n\n La velocidad<\/b> se refiere a la rapidez con la que se generan los datos y se deben procesar<\/b>. Cuando hablamos de big data, los datos se generan en tiempo real. <\/p>\n\n\n\n
Un ejemplo son los datos de sensores de veh\u00edculos aut\u00f3nomos, transacciones financieras, interacciones en medios sociales y mucho m\u00e1s. <\/p>\n\n\n\n
Es importante que esos datos se procesen y analicen en tiempo h\u00e1bil para que se puedan utilizar en la toma de decisi\u00f3n en tiempo real. <\/p>\n\n\n\n
Variedad <\/span> <\/h3>\n\n\n\nPor \u00faltimo, la \u201cV\u201d de variedad<\/b> dice respecto a los diferentes tipos de datos que se generan a partir de diversas fuentes, como texto, v\u00eddeo, audio, im\u00e1genes, datos estructurados y no estructurados. <\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo, un hospital puede recoger datos de pacientes, ex\u00e1menes de laboratorio, registros m\u00e9dicos, datos de sensores de equipos y mucho m\u00e1s. <\/p>\n\n\n\n
Para cada tipo de dato se requieren diferentes t\u00e9cnicas y herramientas de procesamiento si se quiere extraer informaci\u00f3n \u00fatil<\/b>.<\/p>\n\n\n\n
En suma, el volumen<\/b> se refiere a la enorme cantidad de datos generados, que, muchas veces, es tan grande que los datos no se pueden procesar haci\u00e9ndose uso de herramientas tradicionales. <\/p>\n\n\n\n
La velocidad<\/b> se refiere a la rapidez con la que se generan esos datos, los cuales se deben procesar en tiempo real. <\/p>\n\n\n\n
La variedad<\/b> se refiere a la diversidad de fuentes de datos, que incluyen no solo datos estructurados (como en bancos de datos), sino tambi\u00e9n datos no estructurados, como im\u00e1genes, v\u00eddeos, textos, audio, entre otros.<\/p>\n\n\n\n
Antes de seguir, cabe mencionar algunos aspectos m\u00e1s referentes al big data<\/b>.<\/p>\n\n\n\n
Lee m\u00e1s: Silos de datos, \u00bfqu\u00e9 son y c\u00f3mo afectan tu negocio?<\/span><\/a><\/p>\n\n\n\n Big data: otros aspectos importantes para entender el tema <\/span> <\/h2>\n\n\n\nComo lo sugiere el propio t\u00e9rmino, diversos factores componen el big data. Adem\u00e1s del gran volumen de datos, hay muchas caracter\u00edsticas m\u00e1s que forman parte de su definici\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n
Recapitulando, \u201cbig data\u201d es un t\u00e9rmino utilizado para describir la enorme cantidad de datos que se generan en todo momento en diferentes \u00e1reas y para cuya recogida, almacenamiento y an\u00e1lisis se requieren diferentes t\u00e9cnicas y herramientas especiales. <\/p>\n\n\n\n
Ahondando un poco m\u00e1s en el tema, cabe mencionar otros dos aspectos importantes relacionados al big data: la veracidad<\/b> (o validez) y la complejidad<\/b>. La primera se refiere a la calidad de los datos, o sea, a su confiabilidad y precisi\u00f3n. Y la complejidad dice respecto al desaf\u00edo de lidiar con datos que son cada vez m\u00e1s dif\u00edciles de entender y analizar<\/b>, como, por ejemplo, datos provenientes de dispositivos IoT (Internet de las Cosas).<\/a><\/p>\n\n\n\nLee m\u00e1s: Omnicanalidad: qu\u00e9 es y c\u00f3mo implementarla<\/span><\/a><\/p>\n\n\n\nAdem\u00e1s de los aspectos que ya se han mencionado, otras caracter\u00edsticas importantes del big data que podemos resaltar son:<\/p>\n\n\n\n
\n- Escalabilidad:<\/b> para trabajar con big data<\/b>, es necesario contar con una infraestructura escalable, capaz de lidiar con un volumen creciente de datos y con una demanda de procesamiento y almacenamiento cada vez mayor.<\/li>\n\n\n\n
- Inteligencia artificial: <\/b>el big data<\/b> se utiliza a menudo en conjunto con t\u00e9cnicas de inteligencia artificial<\/a>, como machine learning<\/a>, para identificar patrones e insights que ser\u00edan dif\u00edciles de identificar por un ser humano.<\/li>\n\n\n\n
- Seguridad: <\/b>el gran volumen de datos generados puede representar riesgos de seguridad y privacidad, exigiendo cuidados especiales para su protecci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Para lidiar con las demandas de big data, existen diversas herramientas y tecnolog\u00edas disponibles, como Hadoop, Spark, NoSQL, Data Warehousing, entre otras. Adem\u00e1s, las empresas necesitan contar con profesionales cualificados, como cient\u00edficos de datos e ingenieros de big data, para extraer el m\u00e1ximo valor de los datos disponibles y aplicarlos de forma estrat\u00e9gica.<\/p>\n\n\n\n
Chatbot: \u00bfqu\u00e9 es y c\u00f3mo funciona? <\/span> <\/span> <\/a> <\/p>\n\n\n\n C\u00f3mo usar el big data en tu negocio <\/span> <\/h2>\n\n\n\n Con esa gran cantidad de datos disponibles, las posibilidades de uso del big data<\/b> por parte de las empresas es enorme. Veamos algunas de las principales posibilidades de uso: <\/p>\n\n\n\n Personalizaci\u00f3n <\/span> <\/h3>\n\n\n\nT\u00fa (o, mejor, tu sistema) puede analizar datos de todos los clientes<\/b>, permitiendo a tu empresa personalizar ofertas bas\u00e1ndose en los intereses y necesidades individuales de cada uno de ellos<\/b>.<\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo: un e-commerce puede utilizar datos de compras anteriores o el historial de navegaci\u00f3n para recomendar productos relevantes para cada cliente.<\/p>\n\n\n\n
An\u00e1lisis de mercado <\/span> <\/h3>\n\n\n\nAl utilizar big data, puedes analizar las tendencias del mercado y del sector<\/b> e identificar oportunidades de negocio y ajustar tus estrategias de acuerdo a lo que descubres. <\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo: al analizar los accesos a un sitio, podr\u00edas observar que la mayor cantidad de accesos se realiza desde una regi\u00f3n, pero que obtienes m\u00e1s conversiones de otra. A partir de esta constataci\u00f3n, puedes ajustar tus estrategias de marketing y ventas. Lo mismo se aplica a otros tipos de informaci\u00f3n, como edad, g\u00e9nero, cargos e incluso dispositivo utilizado para entrar en contacto.<\/p>\n\n\n\n
Mejora de procesos <\/span> <\/h3>\n\n\n\nOtra posibilidad de uso del big data es el an\u00e1lisis de datos de procesos internos de tu empresa<\/b>. Esta pr\u00e1ctica te permite identificar cu\u00e1les son las \u00e1reas en las que se verifica ineficiencia y, entonces, introducir mejoras para aumentar la productividad y reducir costos. <\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo: una empresa de log\u00edstica puede identificar cu\u00e1les son las rutas m\u00e1s \u00e1giles, los medios de transporte con menores chances de extraviar o da\u00f1ar un producto o, incluso, los rasgos en com\u00fan de los entregadores que han recibido menos quejas por parte de los clientes.<\/p>\n\n\n\n
Previsi\u00f3n de demanda <\/span> <\/h3>\n\n\n\nMuchas empresas, de diversos segmentos y tama\u00f1os, enfrentan el mismo problema: la gesti\u00f3n del stock. Sin embargo, el big data permite analizar las tendencias de pedidos<\/b> y, de esa forma, ajustar los recursos de producci\u00f3n.<\/b><\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo: un restaurante, a partir de su historial de ventas, puede prever que, al comienzo de cada mes, el ticket promedio de las compras o la salida de \u201cextras\u201d es considerablemente mayor que en el resto del per\u00edodo. Munido de esa informaci\u00f3n, el gestor puede preparar el stock y al equipo, si fuera necesario, para el alza de la demanda.<\/p>\n\n\n\n
Desarrollo de productos <\/span> <\/h3>\n\n\n\nEl big data hace posible que comprendas los gustos y anhelos de tu p\u00fablico, adem\u00e1s de sus comportamientos de compra<\/b>. A partir de la informaci\u00f3n que recoge, una empresa puede crear un producto o servicio que se encaje perfectamente a las necesidades de los compradores, con un precio acorde a sus expectativas.<\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo: grandes filmes, series y videojuegos son producciones multimillonarias. Para garantizar el \u00e9xito, sus productores o creadores necesitan tener la seguridad de que el lanzamiento ser\u00e1 tambi\u00e9n un \u00e9xito. Por eso, recurren a datos sobre intereses, tendencias en la m\u00fasica, moda y arte, para llegar a un producto que les encante a todos.<\/p>\n\n\n\n
Si has llegado hasta aqu\u00ed, ya debes de haber imaginado diversos beneficios que el uso del big data<\/b> le podr\u00eda aportar a tu negocio. De cualquier forma, listamos algunos de los motivos para usar el big data para asegurarnos de no pasar por alto ning\u00fan detalle.<\/p>\n\n\n\n
lee m\u00e1s: social listening, \u00bfqu\u00e9 es y por qu\u00e9 debe hacerse? <\/span> <\/span> <\/a> <\/p>\n\n\n\n Beneficios del Big Data <\/span> <\/h2>\n\n\n\nUna de las mayores ventajas del big data ya la vimos al comienzo de este post y forma parte de su propia definici\u00f3n: la capacidad de interpretar una gran cantidad de datos a una gran velocidad<\/b>. Esto quiere decir que podemos obtener respuestas para cuestiones sumamente complejas en un corto espacio de tiempo.<\/p>\n\n\n\n
Otro beneficio del big data es su capacidad de analizar informaci\u00f3n no estructurada<\/b>. Se estima que el 90% de los datos est\u00e1n en un formato no estructurado, o sea: en e-mails, documentos de texto, medios sociales, etc. En la pr\u00e1ctica, la capacidad de procesar esos datos le da al big data un alcance de an\u00e1lisis gigantesco.<\/b> <\/p>\n\n\n\n
Prever el futuro puede ser muy \u00fatil para una empresa, pues le da poder para anticipar acontecimientos significativos en su camino. Con el big data, no puedes prever el futuro, pero s\u00ed hacer an\u00e1lisis predictivos a partir de tendencias de eventos. <\/p>\n\n\n\n
\u00bfRecuerdas nuestro ejemplo sobre la gesti\u00f3n del stock? Ahora imagina que puedes prever el colapso de una econom\u00eda e impactos clim\u00e1ticos. \u00a1S\u00ed, es posible! Para ejemplos m\u00e1s espec\u00edficos, veamos algunos beneficios por segmentos del mercado:<\/p>\n\n\n\n
\n- Servicios financieros: <\/b>a partir del an\u00e1lisis de datos, las instituciones financieras<\/a> pueden acompa\u00f1ar las manifestaciones de los clientes en las redes sociales<\/b> y prever sus insatisfacciones. Esto les permite ganar tiempo para proponer soluciones antes de que cierren sus cuentas. De la misma forma, tambi\u00e9n se puede hacer lo inverso: analizar las quejas que ha recibido la competencia para ofrecer un mejor producto en un momento de insatisfacci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n
- Comercio minorista: <\/b>por medio de la recogida y el an\u00e1lisis de datos, las empresas minoristas suelen identificar los h\u00e1bitos y preferencias de consumo de los clientes<\/b>, adem\u00e1s de su informaci\u00f3n social y demogr\u00e1fica. As\u00ed, aumentan el n\u00famero de ventas y elaboran programas de fidelidad m\u00e1s atractivos.<\/li>\n\n\n\n
- Salud:<\/b> la generaci\u00f3n de informaci\u00f3n cl\u00ednica contribuye a fortalecer la medicina de precisi\u00f3n, generando diagn\u00f3sticos mucho m\u00e1s exactos y una atenci\u00f3n humanizada<\/b>. Adem\u00e1s, el Big Data puede ayudar monitoreando las manifestaciones de una poblaci\u00f3n en redes sociales y, de esa forma, previniendo posibles casos de eclosi\u00f3n de epidemias y dando tiempo a las instituciones sanitarias para adecuarse.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
lee m\u00e1s: CRM en la gesti\u00f3n m\u00e9dica: conoce los beneficios <\/span> <\/span> <\/a> <\/p>\n\n\n\nSector p\u00fablico:<\/b> a partir del cruce de datos de personas por medio de diferentes fuentes, los gestores p\u00fablicos pueden identificar escenarios de desv\u00edo de ingresos, lavado de dinero u otros delitos financieros.<\/p>\n\n\n\n
Otra ventaja del big data es que monitorea el nivel de satisfacci\u00f3n<\/a> de la poblaci\u00f3n y genera insights para la puesta en marcha de nuevos proyectos<\/b> o soluciones para problemas detectados (que dif\u00edcilmente llegar\u00e1n al conocimiento de las autoridades p\u00fablicas por los canales tradicionales de comunicaci\u00f3n).<\/p>\n\n\n\n\n- Ense\u00f1anza:<\/b> el an\u00e1lisis de datos puede ayudar a los educadores a identificar a alumnos en riesgo, a asegurar progresos de los alumnos de forma adecuada y a implementar una mejor evaluaci\u00f3n y apoyo para los docentes y directores.<\/li>\n\n\n\n
- Manufactura:<\/b> por medio de la visi\u00f3n que puede proporcionar el Big Data, los fabricantes pueden aumentar la cantidad y la calidad de la producci\u00f3n, minimizando el desperdicio, creando valor y contribuyendo a la lucratividad del negocio.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Lee m\u00e1s: DMP: qu\u00e9 es y cu\u00e1l es su importancia<\/span><\/a><\/p>\n\n\n\nLee m\u00e1s: Speech de Ventas: ejemplos y tips para elaborarlo<\/a><\/p>\n\n\n\n \u00bfTe ha gustado saber m\u00e1s sobre big data? <\/span> <\/h2>\n\n\n\nNuestro blog<\/a> y Centro de Recursos<\/a> est\u00e1n siempre actualizados con novedades y contenidos sobre CRM,<\/b> transformaci\u00f3n digital, marketing, ventas<\/b> y atenci\u00f3n al cliente<\/b>. A continuaci\u00f3n, te dejamos otras lecturas que te podr\u00edan resultar \u00fatiles: \u2022 Ventajas de un CRM: por qu\u00e9 utilizarlo<\/a><\/p>\n\n\n\n\u2022 IA + Fuerza Humana en la Atenci\u00f3n al Cliente<\/a><\/p>\n\n\n\n\u2022 Experiencia del cliente: humaniza a tu chatbot<\/a><\/p>\n\n\n\n\u2022 Inteligencia artificial en marketing<\/a><\/p>\n\n\n\n Aprovecha para conocer todas las funcionalidades del Tableau Analytics<\/a> y para informarte c\u00f3mo nuestras tecnolog\u00edas transforman tu rutina de ventas. \u00a1Buen trabajo y hasta la pr\u00f3xima! <\/p>\n\n\n\n
La definici\u00f3n t\u00e9cnica de big data comprende tres aspectos, las llamadas tres \u201cV\u201d del big data<\/b>. <\/p>\n\n\n\n La \u201cV\u201d del volumen <\/b>se refiere a la cantidad de datos generada y recogida. Desde la transici\u00f3n de las tecnolog\u00edas anal\u00f3gicas a las digitales, la cantidad de datos ha aumentado exponencialmente<\/b>. <\/p>\n\n\n\n Por ejemplo, una gran empresa de comercio electr\u00f3nico puede recoger miles de millones de datos de compras, informaci\u00f3n de clientes, registros de transacciones e interacciones con el sitio en un \u00fanico d\u00eda. <\/p>\n\n\n\n La velocidad<\/b> se refiere a la rapidez con la que se generan los datos y se deben procesar<\/b>. Cuando hablamos de big data, los datos se generan en tiempo real. <\/p>\n\n\n\n Un ejemplo son los datos de sensores de veh\u00edculos aut\u00f3nomos, transacciones financieras, interacciones en medios sociales y mucho m\u00e1s. <\/p>\n\n\n\n Es importante que esos datos se procesen y analicen en tiempo h\u00e1bil para que se puedan utilizar en la toma de decisi\u00f3n en tiempo real. <\/p>\n\n\n\n Por \u00faltimo, la \u201cV\u201d de variedad<\/b> dice respecto a los diferentes tipos de datos que se generan a partir de diversas fuentes, como texto, v\u00eddeo, audio, im\u00e1genes, datos estructurados y no estructurados. <\/p>\n\n\n\n Por ejemplo, un hospital puede recoger datos de pacientes, ex\u00e1menes de laboratorio, registros m\u00e9dicos, datos de sensores de equipos y mucho m\u00e1s. <\/p>\n\n\n\n Para cada tipo de dato se requieren diferentes t\u00e9cnicas y herramientas de procesamiento si se quiere extraer informaci\u00f3n \u00fatil<\/b>.<\/p>\n\n\n\n En suma, el volumen<\/b> se refiere a la enorme cantidad de datos generados, que, muchas veces, es tan grande que los datos no se pueden procesar haci\u00e9ndose uso de herramientas tradicionales. <\/p>\n\n\n\n La velocidad<\/b> se refiere a la rapidez con la que se generan esos datos, los cuales se deben procesar en tiempo real. <\/p>\n\n\n\n La variedad<\/b> se refiere a la diversidad de fuentes de datos, que incluyen no solo datos estructurados (como en bancos de datos), sino tambi\u00e9n datos no estructurados, como im\u00e1genes, v\u00eddeos, textos, audio, entre otros.<\/p>\n\n\n\n Antes de seguir, cabe mencionar algunos aspectos m\u00e1s referentes al big data<\/b>.<\/p>\n\n\n\n Lee m\u00e1s: Silos de datos, \u00bfqu\u00e9 son y c\u00f3mo afectan tu negocio?<\/span><\/a><\/p>\n\n\n\n Como lo sugiere el propio t\u00e9rmino, diversos factores componen el big data. Adem\u00e1s del gran volumen de datos, hay muchas caracter\u00edsticas m\u00e1s que forman parte de su definici\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n Recapitulando, \u201cbig data\u201d es un t\u00e9rmino utilizado para describir la enorme cantidad de datos que se generan en todo momento en diferentes \u00e1reas y para cuya recogida, almacenamiento y an\u00e1lisis se requieren diferentes t\u00e9cnicas y herramientas especiales. <\/p>\n\n\n\n Ahondando un poco m\u00e1s en el tema, cabe mencionar otros dos aspectos importantes relacionados al big data: la veracidad<\/b> (o validez) y la complejidad<\/b>. La primera se refiere a la calidad de los datos, o sea, a su confiabilidad y precisi\u00f3n. Y la complejidad dice respecto al desaf\u00edo de lidiar con datos que son cada vez m\u00e1s dif\u00edciles de entender y analizar<\/b>, como, por ejemplo, datos provenientes de dispositivos IoT (Internet de las Cosas).<\/a><\/p>\n\n\n\n Lee m\u00e1s: Omnicanalidad: qu\u00e9 es y c\u00f3mo implementarla<\/span><\/a><\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s de los aspectos que ya se han mencionado, otras caracter\u00edsticas importantes del big data que podemos resaltar son:<\/p>\n\n\n\n Para lidiar con las demandas de big data, existen diversas herramientas y tecnolog\u00edas disponibles, como Hadoop, Spark, NoSQL, Data Warehousing, entre otras. Adem\u00e1s, las empresas necesitan contar con profesionales cualificados, como cient\u00edficos de datos e ingenieros de big data, para extraer el m\u00e1ximo valor de los datos disponibles y aplicarlos de forma estrat\u00e9gica.<\/p>\n\n\n\n Chatbot: \u00bfqu\u00e9 es y c\u00f3mo funciona? <\/span> <\/span> <\/a> <\/p>\n\n\n\n Con esa gran cantidad de datos disponibles, las posibilidades de uso del big data<\/b> por parte de las empresas es enorme. Veamos algunas de las principales posibilidades de uso: <\/p>\n\n\n\n T\u00fa (o, mejor, tu sistema) puede analizar datos de todos los clientes<\/b>, permitiendo a tu empresa personalizar ofertas bas\u00e1ndose en los intereses y necesidades individuales de cada uno de ellos<\/b>.<\/p>\n\n\n\n Por ejemplo: un e-commerce puede utilizar datos de compras anteriores o el historial de navegaci\u00f3n para recomendar productos relevantes para cada cliente.<\/p>\n\n\n\n Al utilizar big data, puedes analizar las tendencias del mercado y del sector<\/b> e identificar oportunidades de negocio y ajustar tus estrategias de acuerdo a lo que descubres. <\/p>\n\n\n\n Por ejemplo: al analizar los accesos a un sitio, podr\u00edas observar que la mayor cantidad de accesos se realiza desde una regi\u00f3n, pero que obtienes m\u00e1s conversiones de otra. A partir de esta constataci\u00f3n, puedes ajustar tus estrategias de marketing y ventas. Lo mismo se aplica a otros tipos de informaci\u00f3n, como edad, g\u00e9nero, cargos e incluso dispositivo utilizado para entrar en contacto.<\/p>\n\n\n\n Otra posibilidad de uso del big data es el an\u00e1lisis de datos de procesos internos de tu empresa<\/b>. Esta pr\u00e1ctica te permite identificar cu\u00e1les son las \u00e1reas en las que se verifica ineficiencia y, entonces, introducir mejoras para aumentar la productividad y reducir costos. <\/p>\n\n\n\n Por ejemplo: una empresa de log\u00edstica puede identificar cu\u00e1les son las rutas m\u00e1s \u00e1giles, los medios de transporte con menores chances de extraviar o da\u00f1ar un producto o, incluso, los rasgos en com\u00fan de los entregadores que han recibido menos quejas por parte de los clientes.<\/p>\n\n\n\n Muchas empresas, de diversos segmentos y tama\u00f1os, enfrentan el mismo problema: la gesti\u00f3n del stock. Sin embargo, el big data permite analizar las tendencias de pedidos<\/b> y, de esa forma, ajustar los recursos de producci\u00f3n.<\/b><\/p>\n\n\n\n Por ejemplo: un restaurante, a partir de su historial de ventas, puede prever que, al comienzo de cada mes, el ticket promedio de las compras o la salida de \u201cextras\u201d es considerablemente mayor que en el resto del per\u00edodo. Munido de esa informaci\u00f3n, el gestor puede preparar el stock y al equipo, si fuera necesario, para el alza de la demanda.<\/p>\n\n\n\n El big data hace posible que comprendas los gustos y anhelos de tu p\u00fablico, adem\u00e1s de sus comportamientos de compra<\/b>. A partir de la informaci\u00f3n que recoge, una empresa puede crear un producto o servicio que se encaje perfectamente a las necesidades de los compradores, con un precio acorde a sus expectativas.<\/p>\n\n\n\n Por ejemplo: grandes filmes, series y videojuegos son producciones multimillonarias. Para garantizar el \u00e9xito, sus productores o creadores necesitan tener la seguridad de que el lanzamiento ser\u00e1 tambi\u00e9n un \u00e9xito. Por eso, recurren a datos sobre intereses, tendencias en la m\u00fasica, moda y arte, para llegar a un producto que les encante a todos.<\/p>\n\n\n\n Si has llegado hasta aqu\u00ed, ya debes de haber imaginado diversos beneficios que el uso del big data<\/b> le podr\u00eda aportar a tu negocio. De cualquier forma, listamos algunos de los motivos para usar el big data para asegurarnos de no pasar por alto ning\u00fan detalle.<\/p>\n\n\n\n lee m\u00e1s: social listening, \u00bfqu\u00e9 es y por qu\u00e9 debe hacerse? <\/span> <\/span> <\/a> <\/p>\n\n\n\n Una de las mayores ventajas del big data ya la vimos al comienzo de este post y forma parte de su propia definici\u00f3n: la capacidad de interpretar una gran cantidad de datos a una gran velocidad<\/b>. Esto quiere decir que podemos obtener respuestas para cuestiones sumamente complejas en un corto espacio de tiempo.<\/p>\n\n\n\n Otro beneficio del big data es su capacidad de analizar informaci\u00f3n no estructurada<\/b>. Se estima que el 90% de los datos est\u00e1n en un formato no estructurado, o sea: en e-mails, documentos de texto, medios sociales, etc. En la pr\u00e1ctica, la capacidad de procesar esos datos le da al big data un alcance de an\u00e1lisis gigantesco.<\/b> <\/p>\n\n\n\n Prever el futuro puede ser muy \u00fatil para una empresa, pues le da poder para anticipar acontecimientos significativos en su camino. Con el big data, no puedes prever el futuro, pero s\u00ed hacer an\u00e1lisis predictivos a partir de tendencias de eventos. <\/p>\n\n\n\n \u00bfRecuerdas nuestro ejemplo sobre la gesti\u00f3n del stock? Ahora imagina que puedes prever el colapso de una econom\u00eda e impactos clim\u00e1ticos. \u00a1S\u00ed, es posible! Para ejemplos m\u00e1s espec\u00edficos, veamos algunos beneficios por segmentos del mercado:<\/p>\n\n\n\n lee m\u00e1s: CRM en la gesti\u00f3n m\u00e9dica: conoce los beneficios <\/span> <\/span> <\/a> <\/p>\n\n\n\n Sector p\u00fablico:<\/b> a partir del cruce de datos de personas por medio de diferentes fuentes, los gestores p\u00fablicos pueden identificar escenarios de desv\u00edo de ingresos, lavado de dinero u otros delitos financieros.<\/p>\n\n\n\n Otra ventaja del big data es que monitorea el nivel de satisfacci\u00f3n<\/a> de la poblaci\u00f3n y genera insights para la puesta en marcha de nuevos proyectos<\/b> o soluciones para problemas detectados (que dif\u00edcilmente llegar\u00e1n al conocimiento de las autoridades p\u00fablicas por los canales tradicionales de comunicaci\u00f3n).<\/p>\n\n\n\n Lee m\u00e1s: DMP: qu\u00e9 es y cu\u00e1l es su importancia<\/span><\/a><\/p>\n\n\n\n Lee m\u00e1s: Speech de Ventas: ejemplos y tips para elaborarlo<\/a><\/p>\n\n\n\n Nuestro blog<\/a> y Centro de Recursos<\/a> est\u00e1n siempre actualizados con novedades y contenidos sobre CRM,<\/b> transformaci\u00f3n digital, marketing, ventas<\/b> y atenci\u00f3n al cliente<\/b>. A continuaci\u00f3n, te dejamos otras lecturas que te podr\u00edan resultar \u00fatiles: \u2022 Ventajas de un CRM: por qu\u00e9 utilizarlo<\/a><\/p>\n\n\n\n \u2022 IA + Fuerza Humana en la Atenci\u00f3n al Cliente<\/a><\/p>\n\n\n\n \u2022 Experiencia del cliente: humaniza a tu chatbot<\/a><\/p>\n\n\n\n \u2022 Inteligencia artificial en marketing<\/a><\/p>\n\n\n\n Aprovecha para conocer todas las funcionalidades del Tableau Analytics<\/a> y para informarte c\u00f3mo nuestras tecnolog\u00edas transforman tu rutina de ventas. \u00a1Buen trabajo y hasta la pr\u00f3xima! <\/p>\n\n\n\n Volumen <\/span> <\/h3>\n\n\n\n
Velocidad <\/span> <\/h3>\n\n\n\n
Variedad <\/span> <\/h3>\n\n\n\n
Big data: otros aspectos importantes para entender el tema <\/span> <\/h2>\n\n\n\n
\n
C\u00f3mo usar el big data en tu negocio <\/span> <\/h2>\n\n\n\n
Personalizaci\u00f3n <\/span> <\/h3>\n\n\n\n
An\u00e1lisis de mercado <\/span> <\/h3>\n\n\n\n
Mejora de procesos <\/span> <\/h3>\n\n\n\n
Previsi\u00f3n de demanda <\/span> <\/h3>\n\n\n\n
Desarrollo de productos <\/span> <\/h3>\n\n\n\n
Beneficios del Big Data <\/span> <\/h2>\n\n\n\n
\n
\n
\u00bfTe ha gustado saber m\u00e1s sobre big data? <\/span> <\/h2>\n\n\n\n
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