El término Big Data se refiere a la totalidad del proceso por el que pasa la información para su aplicación en el mundo real. Esto significa que abarca la recopilación de datos, el análisis de datos y la implementación de datos.
En esta publicación, cubriremos brevemente cómo llegó Big Data a donde está hoy y analizaremos las tendencias de Big Data que debe conocer en 2018. Saber qué hacer en medio del cambio lo ayudará a implementar el marketing basado en datos correcto. estrategias para preparar su negocio para el futuro.
La evolución de los grandes datos
En el pasado, los grandes negocios usaban principalmente big data, no solo porque su amplio alcance de servicio exigÃa datos más precisos, sino también porque eran los únicos que podÃan pagar la tecnologÃa y los canales utilizados para recopilar y analizar la información.
Al igual que cualquier otro proceso en el mundo de los negocios, Big Data ha evolucionado a un ritmo increÃblemente rápido. El mejor ejemplo de esto es Big Data en la nube. Hoy en dÃa, incluso las pequeñas empresas pueden aprovechar Big Data, ya que ya no se requiere una configuración complicada y costosos expertos en datos porque se puede acceder a todo lo que necesitan de forma remota.
Además, tanto las personas como las empresas se están cambiando a un sistema digital, que a su vez genera conjuntos de información. Se recopilan y conectan diferentes formas de datos para ayudar a las empresas a trazar analogÃas entre conjuntos de datos, generar información procesable y ayudarlos con la toma de decisiones.
El flujo interminable de información es increÃblemente útil para las empresas, pero también puede ser un desafÃo obtener información relevante de un conjunto de datos tan grande. Otro problema es obtener la información correcta. Incluso con estos desafÃos, no se puede negar que Big Data ofrece oportunidades comerciales y crecimiento.
2017 de un vistazo
En 2016, la seguridad y la privacidad fueron los principales temas de preocupación para Big Data, y eso se extendió a 2017, especialmente con numerosos escándalos de piraterÃa y violación de datos.
Según los expertos, Big Data también tuvo un impacto social en forma de reconocimiento de noticias falsas, coincidiendo con el mal uso de las plataformas de redes sociales, ya que podrÃa ser utilizado por propagandistas para socavar la democracia.
Se esperaba que la nube y el Internet de las cosas (IoT) jugaran un papel importante en el desarrollo de la gestión y generación de Big Data. Los análisis muestran el valor real de IoT, ya que se utiliza para crear ofertas de productos de IoT. También hubo un cambio a arquitecturas de nube de transmisión/perimetral para más cargas de trabajo analÃticas y de almacenamiento, lo que permitió que el análisis de Big Data progresara aún más.
Otras tendencias de Big Data en 2017 son las siguientes:
Big Data pasó de un enfoque departamental a un enfoque de datos impulsado por el negocio, con un enfoque en la agilidad en el uso de capacidades de análisis, para impulsar el valor comercial a corto y largo plazo. Los usuarios se dirigieron hacia almacenes de datos alternativos que son mejores para sus cargas de trabajo analÃticas. Se dio más énfasis a la gestión de datos, la visualización de datos y las nubes hÃbridas. Los análisis avanzados (inteligencia artificial (IA), aprendizaje profundo y aprendizaje automático) se convirtieron en diferenciadores comerciales que impulsaron la maduración de Big Data. Los expertos los utilizaron para dar sentido a la información y ayudar a obtener valor del creciente número de activos de información disponibles. La IA conversacional (chatbots) despegó cuando las organizaciones la adaptaron para mejorar el servicio al cliente. La variedad se convirtió en el impulsor más importante de las inversiones en Big Data, según una encuesta realizada por New Vantage Partners. Debido a esto, las plataformas de análisis pueden facilitar la conectividad entre una amplia gama de fuentes.
Redes IoT de rápido crecimiento
Las personas ahora pueden controlar sus humildes electrodomésticos a través de teléfonos inteligentes, todo gracias al concepto de IoT. Nadie sabe aún si los dispositivos como Amazon Echo serán un pilar en los hogares, pero la participación (y la inversión) de las grandes empresas significa que las empresas y los consumidores seguirán utilizando dispositivos conectados a Internet.
Con más organizaciones lanzando soluciones de IoT, la creciente moda de IoT ayudará a crear más datos y puntos de contacto para que las empresas recopilen información. Muchos también necesitarán nuevas tecnologÃas y sistemas para administrar y analizar la avalancha de big data que se genera como resultado.
Para 2018 y más allá, el mercado se centrará en los dispositivos receptivos y las redes más inteligentes. Con todos los nuevos dispositivos en lÃnea, también se espera un aumento en el crecimiento de los datos recopilados. El gasto comercial total esperado para IoT será de $ 6 billones para 2021, con una contribución de $ 15 billones al PIB mundial para 2030.
La inteligencia artificial es cada vez más accesible
Las empresas, tanto grandes como pequeñas, ahora utilizan funcionalidades de IA como chatbots para automatizar procesos especÃficos. Dado que ahora hay aplicaciones de IA prediseñadas debido a la gran demanda, las PYME pueden obtener fácilmente esta tecnologÃa, que nivela el campo de juego para todos. Ahora depende de sus equipos de Ventas y Marketing cómo utilizar mejor esta tecnologÃa.
El análisis predictivo está en aumento
La analÃtica es ahora una estrategia sustancial para que las empresas logren sus objetivos. Las empresas analizan los grandes datos para ver qué sucedió y usan sus herramientas analÃticas para descubrir por qué sucedieron esas cosas. El análisis predictivo utiliza grandes datos para predecir lo que podrÃa suceder en el futuro.
No hay duda de que será útil para el marketing basado en datos, ya que puede ayudar a analizar datos para predecir el comportamiento del consumidor, lo que permite que los equipos de ventas y marketing conozcan la próxima acción de un cliente incluso antes de que la realice. Analytics también está tratando de proporcionar más contexto a los datos para ayudar a comprender el por qué detrás del qué.
Hoy, solo el 29% de las organizaciones utilizan análisis predictivos, según una encuesta de PwC. Se espera que este número aumente este año, ya que muchos proveedores han presentado recientemente herramientas de análisis predictivo.
Datos oscuros en la nube
Los datos oscuros, o la información que aún no está disponible en formato digital, son un depósito sin explotar por ahora. En 2018, se espera que estas bases de datos analógicas se digitalicen y se coloquen en la nube para que puedan aumentar potencialmente el rango de tendencias y ciclos que las empresas pueden predecir.
Los CDO están intensificando
Con los datos convirtiéndose en una estrategia comercial integral, los directores de datos (CDO) se están convirtiendo en un rol más crÃtico en una organización.
En una encuesta de Forbes, más del 50 % de los CDO probablemente reportarán directamente al CEO en 2018. Seguramente asumirán roles más activos en la configuración de las iniciativas de sus negocios. Esta es una buena noticia para los especialistas en marketing de datos en un sentido más personal, ya que significa que hay espacio para el crecimiento profesional.
Computación cuántica
Imagine poder procesar miles de millones de números a la vez, en cuestión de minutos. Tal inmensidad y velocidad redujeron el tiempo de procesamiento de big data en más de la mitad, lo que permitió a las empresas tomar medidas de manera más oportuna para obtener mejores resultados.
Algo tan masivo solo es posible a través de la computación cuántica, que probablemente se utilizará pronto a medida que empresas como Google, Intel y el Instituto Turing comiencen a desarrollar activamente y a probar la baterÃa de las computadoras cuánticas.
Seguridad mejor y más inteligente
Los escándalos del año pasado son suficientes para que cualquier empresa se vuelva paranoica con respecto a la piraterÃa y las infracciones, por lo que en 2018 las empresas se están enfocando en fortalecer la confidencialidad de los datos. IoT también es motivo de preocupación con las posibilidades de problemas de ciberseguridad. Las empresas de Big Data ahora están ayudando a los proveedores a comercializar productos que utilizan el análisis de datos como una herramienta para detectar y predecir amenazas.
Big Data se puede utilizar como una estrategia de seguridad. Los datos de registro de seguridad pueden proporcionar información sobre amenazas pasadas, que las empresas pueden usar para prevenir y mitigar intentos futuros. También están aquellos que pueden optar por integrar su información de seguridad y software de gestión de eventos con plataformas de Big Data.
Fuente abierta
Es probable que las soluciones de datos públicos como Apache Hadoop y Spark sigan dominando. En 2017, las empresas ampliaron el uso de Hadoop y NoSQL y buscaron formas de acelerar el procesamiento de datos. En 2018, las tecnologÃas que permitan el acceso y la respuesta a los datos en tiempo real tendrán una gran demanda.
Las aplicaciones de código abierto son sin duda más baratas y reducirán los costos para su negocio, pero como con cualquier otra cosa buena, existen ciertos inconvenientes que debe tener en cuenta.
Computación perimetral
Con la computación perimetral, el análisis de big data no ocurre en el centro de datos o en la nube, sino cerca de los dispositivos y sensores de IoT. Para las empresas, esto significa un mejor rendimiento ya que hay menos flujo de datos en la red y menos costos de computación en la nube.
Los costos de almacenamiento e infraestructura también disminuyen porque la empresa puede optar por eliminar los datos IoT irrelevantes. Edge Computing también puede acelerar el análisis de datos, lo que permite tiempos de acción más rápidos por parte de los tomadores de decisiones.
Los chatbots se volverán más inteligentes
En 2016, Facebook permitió a los desarrolladores integrar chatbots en su servicio Messenger. Desde entonces, muchas empresas han implementado bots para recibir consultas de los clientes, brindándoles un método de interacción más personalizado sin la necesidad de personal humano de servicio al cliente.
Big Data es la base de esta experiencia del cliente, ya que los bots procesan volúmenes de datos para generar la respuesta más relevante en función de las palabras clave de la consulta. También pueden recopilar y analizar información sobre los clientes en función de una conversación.
La mejora de la tecnologÃa de bots ayudará a los especialistas en marketing a recopilar más y mejores datos para desarrollar tanto su estrategia de servicio al cliente como la orientación de los anuncios en lÃnea. También ayuda a las empresas a reducir los costos de los recursos de soporte.
Cosas para recordar
El avance que disfruta hoy en prácticamente todas las industrias se puede rastrear hasta Big Data. Ha ayudado a crear ciudades más inteligentes, mejores académicos, avances médicos y una planificación de recursos empresariales más eficiente.
Pero para que alcance todo su potencial, debe comprender a fondo y utilizar la tecnologÃa, las habilidades, los procesos, la planificación y las aplicaciones industriales adecuadas.
A medida que se vuelve más disponible y asequible implementar estrategias de Big Data, puede esperar más cambios y tendencias que ayudarán a que su negocio crezca y prospere.
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La publicación Tendencias de Big Data que debe conocer en 2018 [Infographic] apareció primero en PureB2B.
