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Big Data: una tendencia de la industria

Big Data una tendencia de la industria…  Big Data es un término ampliamente utilizado en el último tiempo para intentar definir el gran desafío que hoy enfrentan las organizaciones: ser capaces de procesar, comprender y descubrir información relevante a partir de los datos generados por sus clientes, usuarios y aplicaciones de todo tipo.

Sin duda que estas aplicaciones han tenido un sostenido crecimiento desde la aparición del primer Iphone y cada vez son más quienes interactúan con ellas (georefrenciación, redes sociales, blogs, etc.), generando volúmenes de información inimaginables en tiempo real. Las herramientas tradicionales no son capaces de procesar tal cantidad de datos y mucho menos en tiempo real, por lo que se requieren nuevas soluciones y técnicas que permitan a las empresas tomar mejores decisiones a partir del mejor conocimiento del comportamientos de las personas.

Para ejemplificar lo anterior, si buscamos Google la palabra BigData, veremos que en sólo 0,63 segundos es capaz de entregar 373 millones de resultados asociados a este concepto. No obstante, detrás de esto, para hablar de BigData, debe existir asociado al procesamiento la capacidad incremental de entender o analizar la variada información generada en cada segundo a través de internet en cualquier rincón del mundo, con cada vez mayores velocidades.

Aunque el concepto BigData no se asocia a un volumen mínimo de datos, en la actualidad se entiende que se está hablando de esto cuando se trata de unidades de Petabytes (10^15 bytes) o Exabytes (10^18 bytes). Es claro entonces, después de mirar estos números de muchos ceros, que para poder analizar estos datos generados en cada segundo, se requiere gran capacidad de procesamiento, o lo que es equivalente, un alta velocidad. Se estima que en los últimos cinco años la tasa anual de crecimiento de estos datos ha sido del 78%, lo que equivale a 33 billones de DVDs sólo para el año 2016.

Hasta ahora todo esto resulta ser una buena noticia para las empresas y eventualmente para las personas. Somos los usuarios quienes deberíamos vernos favorecidos con la correcta explotación de tecnologías de BigData, por ejemplo para predecir nuestras conductas y ayudarnos a encontrar lo que queremos. Las ofertas de las tiendas, de las farmacias o incluso de vacaciones podrían ser personalizadas a tal nivel que se creen productos o servicios individuales, lo que obviamente cambiará la forma en que hacemos marketing y vendemos conocida hasta ahora. Sin embargo, también existen riesgos inherentes a tal conocimiento de nosotros por parte de las empresas si no se usa como corresponde.

Todos hemos sido testigos de filtraciones de datos personales de distintas cuentas importantes, como Tumblr, LinkedIn o Ashley Madison, el conocido sitio de citas. Sin in más lejos, el Ministerio de Salud de Chile (Minsal), también fue sujeto de una situación similar, exponiendo los datos personales de miles de pacientes. Ya sea por una acción de hackers o por “errores informáticos” , la verdad es que en la medida que hay más datos almacenados en la nube, mayor es la exposición potencial de los mismos a un mal uso.

A continuación un ejemplo de los distintos tipos de big data existentes.

Big Data Warketing

No hay duda de que hoy nos enfrentamos a fuentes de información de naturaleza muy disímil, de diversas fuentes, muy distinto a lo que estábamos acostumbrados a trabajar antes de la explosión de internet y posteriormente, los smartphones. Cada vez vemos más sensores, que leen y captan todo tipo de señales y movimientos: micrófonos, cámaras, GPSs, acelerómetro , giróscopo, entre muchos otros.

Estamos frente a una de las próximas revoluciones más importantes, que abrirán nuevas fuentes de ventajas competitivas para aquellas empresas que puedan aumentar su productividad e información para la toma de decisiones. Las industrias que están avanzando velozmente en este camino son la salud en USA, el sector público en Europa, retail en USA, y la manufactura, además de la localización personal a nivel global.

Roberto Camhi MapCity warketing