¿Cómo se recopilan los Big Data por parte de las Empresas?

¿QUÉ ES BIG DATA COLECCIÓN?

La era de la inteligencia digital ha dado lugar a un cambio sustancial hacia la generación rápida de datos. Con el auge de las redes sociales y el comercio electrónico, se producen 2,5 quintillones de bytes de datos todos los días. Por ejemplo, la Bolsa de Valores de Nueva York genera alrededor de un terabyte de nuevos datos comerciales por día. Esta cantidad de información no es fácil de procesar, especialmente en la medida en que el 90% de ella está desestructurada y desorganizada. Esta generación continua de enormes volúmenes de datos que son difíciles de analizar utilizando técnicas tradicionales de minería de datos se llama big data, y es uno de los fenómenos más conspicuos en el mundo del siglo XXI.

¿QUÉ DATOS SE ESTÁN RECOPILANDO?

El big data incluye información producida por humanos y dispositivos. Los datos impulsados por dispositivos son en gran medida limpios y organizados, pero de mucho mayor interés son los datos impulsados por humanos que existen en varios formatos y necesitan herramientas más exquisitas para el procesamiento y la gestión adecuados.

La recopilación de big data se centra en los siguientes tipos de datos:

– Datos de red. Este tipo de datos se recopilan en todo tipo de redes, incluidas las redes sociales, las redes de información y tecnológicas, Internet y las redes móviles, etc.

– Datos en tiempo real. Se producen en medios de transmisión en línea, como YouTube, Twitch, Skype o Netflix.

– Datos transaccionales. Se recopilan cuando un usuario realiza una compra en línea (información sobre el producto, hora de compra, métodos de pago, etc.).)

– Datos geográficos. Los datos de ubicación de todo, humanos, vehículos, edificios, reservas naturales y otros objetos se suministran continuamente con satélites.

– Datos de lenguaje natural. Estos datos se recopilan principalmente a partir de búsquedas de voz que se pueden realizar en diferentes dispositivos que acceden a Internet.

– Datos de series temporales. Este tipo de datos se relaciona con la observación de tendencias y fenómenos que tienen lugar en este mismo momento y durante un período de tiempo, por ejemplo, temperaturas globales, tasas de mortalidad, niveles de contaminación, etc.

– Datos vinculados. Se basan en tecnologías web HTTP, RDF, SPARQL y URI y están destinadas a habilitar conexiones semánticas entre varias bases de datos para que los equipos puedan leer y realizar consultas semánticas correctamente.

LOS MÉTODOS MÁS COMUNES DE RECOPILACIÓN DE BIG DATA

1.
El análisis de marketing en línea es la fuerza impulsora del marketing digital. Las empresas de comercio electrónico más grandes como Amazon, eBay e IKEA atienden a millones de clientes por día y tienen que lidiar con toneladas de datos recopilados en sus experiencias de compra. Básicamente, se les pide a los clientes que completen un formulario de pedido donde deben indicar cierta información personal. Los conocimientos extraídos de estos datos son necesarios para personalizar los recorridos de los clientes y mejorar el servicio al cliente. Si bien permite a estas empresas conocer mejor a sus audiencias y aumentar aún más sus ventas, estos volúmenes de datos requieren herramientas efectivas de recopilación de big data que permitan un procesamiento de datos rápido y preciso.

2. Los programas y Tarjetas de fidelización
Los programas de fidelización son una práctica popular entre los minoristas que se esfuerzan por fidelizar a la marca. El objetivo de cualquier programa de lealtad es animar a un cliente a acumular puntos con cada compra y cambiarlos por algunas recompensas. Permite a la empresa crear un perfil de comprador con preferencias y hábitos de consumo detallados. Este perfil puede venderse a anunciantes o utilizarse para lograr un merchandising más eficaz.

3. Jugabilidad
La gamificación es otra estrategia de engagement popular que se emplea junto con los programas de fidelización. Su objetivo es hacer que los usuarios interactúen con una u otra marca a través de minijuegos, como resultado de los cuales un cliente puede obtener un premio de incentivo. Dado que el juego a menudo es adictivo, da a las empresas la oportunidad de recopilar grandes cantidades de datos sobre los usuarios, siempre y cuando estén involucrados en el juego. El potencial de la gamificación es alto. Hasta la fecha, hay más de 2,2 mil millones de jugadores en el mundo. Un número tan grande de usuarios produce toneladas de big data cada minuto que las empresas deben analizar para construir sus estrategias de marketing con éxito.

4. Imágenes de satélite
De todos los métodos comunes de recopilación de big data, las imágenes de satélite cubren todo el mundo en 30 minutos. Google Maps y Google Earth actualizan sus datos de 50 a 70 veces al día. El uso de satélites en la recopilación de big data permite a las empresas actualizar continuamente la información sobre largas distancias.

5. Actividad en redes sociales
Los usuarios de redes sociales en promedio pasan de 2 a 3 horas diarias. Se consideran los principales proveedores de datos no estructurados en forma de vídeo, audio, fotografía, textos, etc. Aunque todos los usuarios comparten estos datos voluntariamente, las herramientas de big data son una necesidad para procesar el contenido compartido en las redes sociales, así como para recopilar los datos sobre la actividad del usuario. Se espera que este flujo masivo de datos procedentes de las redes sociales crezca exponencialmente y constituya una gran oportunidad para crear perfiles de usuario detallados. Cuál es actualmente el interés principal de las grandes empresas tecnológicas como Facebook, que recopila alrededor de 63 piezas distintivas de datos para API.

¿CÓMO SE RECOPILAN LOS GRANDES DATOS?

Hay diferentes formas de recopilar big data de los usuarios. Estos son los más populares.

1.
La mayoría de las empresas prefieren pedir directamente a los usuarios que compartan su información personal. Proporcionan estos datos al crear cuentas en el sitio web o al comprar en línea. La información mínima a recopilar incluye un nombre de usuario y una dirección de correo electrónico, pero algunos perfiles requieren más detalles.

2. Cookies y balizas web
Las cookies y las balizas web son dos métodos ampliamente utilizados para recopilar datos sobre los usuarios, a saber, qué páginas web visitan y cuándo. Proporcionan estadísticas básicas sobre cómo se utiliza un sitio web. Las cookies y las balizas web de ninguna manera comprometen su privacidad, sino que solo sirven para personalizar su experiencia con una u otra fuente web.

3. Seguimiento de correo electrónico
Los rastreadores de correo electrónico están destinados a proporcionar más información sobre las acciones del usuario en el buzón. En particular, un rastreador de correo electrónico permite detectar cuándo se abrió un correo electrónico. Tanto Google como Yahoo utilizan este método para conocer los patrones de comportamiento de sus usuarios y proporcionar publicidad personalizada.

BIG DATA Y EL PANORAMA EMPRESARIAL

Las empresas recurren a la recopilación de big data por muchas razones, pero principalmente por una variedad de ventajas que obtienen en los negocios.

Mejor servicio al cliente
La recopilación de Big data permite a las empresas obtener información sobre el comportamiento de su audiencia, descubrir sus hábitos y preferencias de consumo y, en función de eso, lanzar campañas de marketing efectivas. Conocer mejor a los compradores también permite a las empresas de comercio electrónico cultivar la lealtad a la marca y mejorar su presencia en las redes sociales y la web en general.

Convertir datos en flujo de caja
Algunas grandes empresas venden big data recopilados en fuentes web escalables. Tener acceso a una buena base de clientes es una gran ventaja para cualquier startup de comercio electrónico en estos días. Los distribuidores de datos tienen una gran demanda, ya que ayudan a las empresas a llegar al público adecuado. Sin embargo, tenga en cuenta que no venden datos de clientes, sino solo acceso a estos clientes. Esta es la razón por la que ves anuncios relevantes de acuerdo con tus búsquedas.

Seguridad mejorada
Las empresas financieras, sin embargo, tienen que lidiar con la recopilación de big data para proporcionar un mayor nivel de seguridad. Por ejemplo, algunos sistemas de banca en línea autorizan a los usuarios a través de datos de reconocimiento de voz, lo que reduce considerablemente el riesgo de robo de identidad y ciberataque en su conjunto.

Para obtener más información
Para obtener más información sobre herramientas y técnicas de big data, no dude en ponerse en contacto con el equipo de expertos de Computools a través de [email protected]. Se mantienen al día con las tendencias de big data y se especializan en los métodos más comunes de recopilación de big data.