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Cómo el análisis de Data ayuda a optimizar las estrategias online

BIG DATA

Redactado por Joshua Rojas

Publicado el 04/02/2019

Nos encontramos en una época de revoluciones tecnológicas que afectan todo, desde lo más sencillo de nuestra cotidianidad, hasta lo más complejo en el ámbito empresarial.

Nuevos conceptos se erigen, y mayormente sobre la base de lo antiguo.

Esencialmente en eso consisten las revoluciones en todos los ámbitos. En materia tecnológica se hace más complejo, debido a la rapidez con la que se ejecutan los cambios, no es fácil llevar el ritmo y adaptarse, pero es completamente necesario.

En este contexto de grandes y significativas revoluciones, nos encontramos frente a dos gruesos conceptos que sirven de base para el comportamiento del entorno virtual y/o digital.

Nos referimos al Big Data, Fast Data y Small Data

Desde un inicio los calificativos que las definen nos permiten conocer de qué se tratan, mientras la primera nos refiere a la cantidad, expresada en grande, es inacabable y de dimensiones si se quiere infinitas, la segunda nos refiere a datos obtenidos de manera rápida y la tercera se presenta como focalizada y referente a la calidad mediante a datos concretos.

Pero vamos a conocer de una forma más específica en qué consiste cada una, para luego evaluar qué tan antagónicas pueden considerarse y cómo se debe percibir la interacción entre ellas dentro de ambientes empresariales de acuerdo a los objetivos que se planteen dentro de medios digitales o, incluso, dentro del mundo del marketing y las ventas.

Big Data

Lógicamente debemos comenzar con el Big Data, pues puede considerarse el hermano mayor, este se encuentra fundamentada sobre el volumen de datos, la gran variedad de fuentes, la velocidad con la que se logra tomar los datos y la veracidad de los mismos.

Sin duda ha sido de gran utilidad en los procesos tecnológicos y en los avances a nivel corporativo.

El “Big Data” ha sido considerado como la revolución de los datos a nivel masivo, grandes cantidades, posibilidades, y alcances.

El Big Data ha permitido además la posibilidad de almacenamiento de datos por cantidades enormes para la búsqueda, nos permite ver en el tiempo un comportamiento de todas las acciones de determinados grupos y nos facilita descubrimiento de patrones y comportamientos.

Sin embargo esta data decae de acuerdo a la mayor cantidad de tiempo pase, es decir, el comportamiento de los usuarios cambia y esto puede afectar en el análisis, por ello el Big Data se ve apoyado por otro tipo de datos.

SDA_Platform_big

Fast Data

“Fast Data” surge del análisis de escenarios en los que el flujo de datos es continúo y se produce a gran velocidad.

Es el tratamiento de la información de los denominados “sistemas reactivos” en los que, además de tratarse fuentes de datos continuos y diversos que pueden producirse a altas velocidades, cada dato debe ser tratado de manera individual y a tiempo real, permitiendo de esta forma una interpretación, respuesta ágiles y con baja latencia (pequeño retardo temporal dentro de la red).

Son sistemas que deben asegurar operaciones de almacenamiento y consulta de alta velocidad y, además, evitar la pérdida de datos.

Ejemplos de estos escenarios los podemos encontrar en: Google Ads, Google Analytics, Facebook Ads, Campañas en Google, landing pages, entre otros.

Si bien su aplicación más común actualmente es dentro del ámbito tecnológico, esta agilidad de la que hace gala tiene infinidad de posibilidades en otros campos.

Desde medicina hasta marketing, pasando por seguridad y logística, esta capacidad de respuesta ágil, basada en un estudio a tiempo real de datos puede suponer un impulso más que notable en términos tanto de eficacia como de eficiencia.

En este sentido, las empresas tienen un gran reto por delante: la investigación. Estamos hablando de una tecnología emergente con mucho recorrido por delante y que requiere, tanto de un equipo humano cualificado, como de unos medios técnicos específicos para su desarrollo.

A pesar de la incertidumbre que pueda generar el futuro del análisis de datos en este sentido, podemos tener claro que en el entorno actual en el que la agilidad es un factor clave para la diferenciación, y particularmente en el área de Marketing,  es evidente que el Fast Data es algo prometedor y que debemos tener en cuenta en la empresa.

tendencias big data

Small Data


“La simplicidad es la máxima sofisticación”. Esta frase (o concepto) de Leonardo DaVinci sea, quizás, una de las mejores frases que podemos tener en mente para sintetizar y recordar el sentido de Small Data.

Este manejo de información crea pequeños ejemplos de datos a través de encuestas  u otros pequeños ejemplos de datos que permiten en, base a preguntas y respuestas, generar datos cualitativos.

Estos datos ayudan a confirmar hipótesis generadas a través de análisis del Big Data y Fast Data y esto aumenta la probabilidad de éxito en tomas de desiciones para márketing, servicios, ventas etc.

En cuanto a lo que podríamos llamar entonces como el “hermano menor” entre estos tres tipos de datos, podemos decir que, en su particular y simple forma de obtención de datos, nos permite obtener información que verifica nuestra data cuantitativa para poder enfocar mejor nuestras estrategias de manera cualitativa.

El Small Data no tiene que ver con cantidad de datos almacenados, o con la manipulación de los mismos, tampoco con las múltiples fuentes, sino más bien está centrado específicamente en el uso inteligente de los datos que se necesitan para lograr un objetivo.

Más allá de la competencia entre estas datas, se puede hablar de una complementariedad.

Así que podría concluirse en que estos tres tipos de data no son antagónicos entre si, sino más bien un ecosistema de análisis de datos con objetivos enfocados en optimizar procesos y generar valor de marca hacia los clientes.

Después de todo, estos modelos estadísticos trabajan en base a probabilidades y por más que una nos ayude a ver distintos patrones y aumentar la probabilidad de éxito, debemos utilizar todos los tipos de análisis que estén en nuestras manos para poder asegurar que la data cuantitativa nos de los mejores resultados.

 

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Joshua Rojas


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