{"id":2748,"date":"2021-09-02T13:01:35","date_gmt":"2021-09-02T11:01:35","guid":{"rendered":"https:\/\/akimad.com\/?p=2748"},"modified":"2021-09-03T11:11:49","modified_gmt":"2021-09-03T09:11:49","slug":"big-data-el-concepto-del-que-todo-el-mundo-habla","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/akimad.com\/es\/big-data-el-concepto-del-que-todo-el-mundo-habla\/","title":{"rendered":"Big data, el concepto del que todo el mundo habla"},"content":{"rendered":"[vc_row type=\u00bbin_container\u00bb full_screen_row_position=\u00bbmiddle\u00bb column_margin=\u00bbdefault\u00bb scene_position=\u00bbcenter\u00bb text_color=\u00bbdark\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb overlay_strength=\u00bb0.3″ shape_divider_position=\u00bbbottom\u00bb bg_image_animation=\u00bbnone\u00bb][vc_column column_padding=\u00bbno-extra-padding\u00bb column_padding_position=\u00bball\u00bb background_color_opacity=\u00bb1″ background_hover_color_opacity=\u00bb1″ column_link_target=\u00bb_self\u00bb column_shadow=\u00bbnone\u00bb column_border_radius=\u00bbnone\u00bb width=\u00bb1\/1″ tablet_width_inherit=\u00bbdefault\u00bb tablet_text_alignment=\u00bbdefault\u00bb phone_text_alignment=\u00bbdefault\u00bb overlay_strength=\u00bb0.3″ column_border_width=\u00bbnone\u00bb column_border_style=\u00bbsolid\u00bb bg_image_animation=\u00bbnone\u00bb][vc_column_text]Est\u00e1 demostrado que a d\u00eda de hoy, a la hora de realizar un nuevo fichaje en el f\u00fatbol, la opini\u00f3n de los ojeadores no es tan relevante como lo era antes. \u00bfPor qu\u00e9? Esto se debe a que hoy en d\u00eda se utilizan los datos disponibles de cada jugador para crear diferentes estad\u00edsticas que nos ayuden a generar un perfil s\u00f3lido. Es decir, ya no es tan crucial fallar ese pase en ese partido en el que est\u00e1n los ojeadores porque gracias a las estad\u00edsticas se sabe que ese determinado jugador realiza 8 de cada 10 pases buenos.<\/p>\n

El ejemplo anterior es una de las tantas ocasiones donde se hace uso del big data en un \u00e1mbito cotidiano de la vida. Este nuevo concepto ha llegado al siglo XXI para quedarse, ya que vivimos en una era donde se est\u00e1 generando informaci\u00f3n en cantidades masivas continuamente. Esto tiene como consecuencia grandes cantidades de datos que son dif\u00edciles de gestionar. El resultado de toda esta informaci\u00f3n se ha canalizado en tres conceptos que, aparentemente pueden parecer similares pero que no lo son: big data, business analytics y business intelligence. Todos ellos permiten el an\u00e1lisis de datos con el objetivo de extraer la mayor informaci\u00f3n posible.<\/p>\n

En este art\u00edculo vamos a ver la diferencia entre los tres conceptos. Y en concreto vamos a centrarnos en el que m\u00e1s escuchamos en nuestro d\u00eda a d\u00eda: el big data<\/p>\n

 <\/p>\n

Business Analytics<\/h3>\n
\n

 <\/p>\n

Es un enfoque del an\u00e1lisis de datos dentro de la empresa. Se trata de una combinaci\u00f3n de habilidades pr\u00e1cticas y tecnol\u00f3gicas.<\/p>\n

Se centra en crear modelos predictivos para facilitar la toma de decisiones. No estudia las estad\u00edsticas internas de la empresa, sino que se centra en estudiar los indicadores o tendencias macroecon\u00f3micos. La finalidad de esta disciplina es conseguir que no se comentan posibles errores en el futuro, es decir, intentar que tomemos las mejores decisiones futuras posibles, consiguiendo as\u00ed que nuestros clientes no tengan quejas sobre el trabajo realizado a largo plazo.<\/p>\n

 <\/p>\n

Business Intelligence<\/h3>\n
\n

 <\/p>\n

A diferencia del Business Analytics, el Business Intelligence se centra en estudiar los datos hist\u00f3ricos de la empresa con el fin de comprender su desarrollo.<\/p>\n

Transforma la informaci\u00f3n pasada que no es \u00fatil (a primera vista) en conocimiento, queremos obtener datos que nos aporten cosas con el fin de mejorar el proceso de toma de decisiones de nuestra empresa. Al igual que el Business Analytics busca optimizar los procesos, pero en este caso, el Business Intelligence se centra en la correcci\u00f3n de errores operativos.<\/p>\n

 <\/p>\n

Big data<\/h3>\n
\n

 <\/p>\n

El big data describe el conjunto de datos estructurados, es decir, que contienen informaci\u00f3n que permite organizarlos, clasificarlos y entenderlos, y no estructurados; aquellos que no contienen este tipo de informaci\u00f3n de forma expl\u00edcita.<\/p>\n

Hablaremos de big data cuando disponemos de unos datos cuya complejidad, volumen y tama\u00f1o de crecimiento dificultan su procesamiento y an\u00e1lisis mediante m\u00e9todos convencionales. Con m\u00e9todos convencionales nos referimos a bases de datos relacionales, paquetes de visualizaci\u00f3n, estad\u00edsticas, etc.<\/p>\n

 <\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 es \u00fatil el big data?<\/h3>\n
\n

 <\/p>\n

Nos da la opci\u00f3n a las empresas de recopilar y procesar una cantidad inmensa de datos. Gracias a este hecho, las empresas podemos formular una cantidad y clase de preguntas que hasta entonces no se nos habr\u00edan planteado. Esto le da la opci\u00f3n al empresario de ver la empresa desde una perspectiva diferente, lo que le proporciona mayores oportunidades de negocio, pudiendo as\u00ed prosperar de forma m\u00e1s r\u00e1pida que en caso de que no se hiciera uso del big data. Todo esto conduce a una toma de decisiones de forma r\u00e1pida que generar\u00e1 mayores ingresos y una satisfacci\u00f3n mayor del cliente.<\/p>\n

 <\/p>\n

Sectores en el que se ha aplicado el big data<\/h3>\n
\n

 <\/p>\n