Conceptos erróneos comunes sobre Big Data

¿Qué es Big Data?

Big data es una colección de información tan grande y compleja que ya no puede ser procesada o almacenada por herramientas convencionales.

¿Por qué es valioso el Big Data?

Las empresas pueden usar big data para obtener información de los clientes, identificar tendencias y abordar problemas para hacer crecer el negocio, orientar anuncios y desarrollar productos. Por ejemplo, los minoristas pueden aprovechar el poder de los grandes datos para obtener información sobre los patrones de compra de sus clientes, lo que les permite brindar a cada cliente una experiencia de compra optimizada.

Aquí hay algunos conceptos erróneos que muchas empresas tienen sobre Big Data:

Big Data es solo para grandes empresas

Sí, pero no únicamente. Debido a las enormes cantidades de datos que generan la mayoría de las organizaciones, incluidas las más pequeñas, las ventajas de las tecnologías Big Data están disponibles. Con ingresos de más de $ 154 mil millones en 2020, las principales empresas serán en el futuro los principales impulsores de big data y análisis de negocios. Corporación Internacional de Datos (IDC) predice que las pequeñas y medianas empresas también seguirán haciendo una contribución sustancial.

Muchas empresas tienden a pensar que administrar grandes cantidades de datos es costoso. Hoy en día, incluso varias empresas emergentes de big data brindan soluciones accesibles para ayudar a las organizaciones en el análisis de datos. Además, debido al uso generalizado de big data, las tecnologías ahora son más accesibles para las empresas que nunca.

Por lo tanto, antes de invertir mucho en tecnología o infraestructura de big data, debe comenzar por identificar algunos problemas de alto valor que validen el caso comercial para aprovechar este nuevo recurso. El procedimiento se puede escalar una vez que la prueba de concepto demuestre el valor de los grandes datos.

La integración de Big Data es la respuesta a todos los problemas comerciales

Los grandes datos no están estructurados: son demasiado grandes y complejos para ser analizados con técnicas tradicionales, y no son fáciles de «cuantificar» o convertir en valores numéricos. Debido a esto, es difícil usar big data para resolver problemas comerciales. La ambigüedad en la información que proporciona el big data impide que las organizaciones obtengan respuestas definitivas. Por lo tanto, se deben hacer preguntas efectivas para aprovechar el análisis de big data. Como resultado, cada vez más empresas buscan analistas para abordar estos problemas.

Big data no se aplica a las empresas no tecnológicas

Incluso si su negocio es una empresa no tecnológica, poder usar datos para tomar decisiones le dará una ventaja sobre sus competidores. Los primeros en adoptar estarán a la vanguardia de una nueva era digital cuando cosas como la automatización, la atención al cliente de IA y el marketing basado en big data se conviertan en el estándar. Al comprender cómo los datos ayudan a una organización a tomar mejores decisiones y tomar medidas más informadas basadas en hechos en lugar de sentimientos viscerales, también puede ayudar a las empresas no tecnológicas a obtener inmensos beneficios. Si una empresa quiere capturar este mercado ahora, tendrá que usar herramientas basadas en datos para mantenerse a la vanguardia.

Todos los datos recopilados, independientemente de su relevancia, son útiles
Desafortunadamente, esto no es verdad. Los grandes datos no pueden responder a todo. Es importante usar algoritmos especializados y hacer las preguntas correctas. Las decisiones sobre qué datos utilizar, cómo muestrearlos, cómo integrarlos con fuentes de datos complementarias y cómo aplicarlos a un caso de negocios específico requieren aportes humanos.

Es crucial diferenciar entre calidad y cantidad cuando se trata de información. Los datos de baja calidad están llenos de imprecisiones, lo que puede generar problemas para las empresas que confían en ellos, por lo que deben evitar todo lo que no sea información cualitativa.

Big Data es complicado, solo los científicos de datos pueden entenderlo

A pesar de la complejidad de Big Data, el paso en falso más grande que cometen los científicos de datos es no comprender el contexto y los objetivos comerciales de su trabajo. En cambio, ponen un fuerte énfasis en el aprendizaje de habilidades de IA/ML. Debemos asegurarnos de que la empresa no esté trabajando exclusivamente en nada relacionado con el aprendizaje automático o la IA; nos gustaría saber que también están familiarizados con algunos de los otros enfoques (es decir, lingüística computacional, bioinformática, etc.). También deberíamos tener una idea del tamaño y alcance de su trabajo en esta área. Es crucial que los científicos de datos colaboren estrechamente con los consultores para comprender cómo se han modificado sus objetivos comerciales y cómo su estrategia debería cambiar en consecuencia. Cuando se trabaja con big data, el contexto es clave.

Las aplicaciones de IA no son necesarias para Big Data

La IA puede facilitar el análisis de big data mediante la automatización y la mejora de actividades analíticas complicadas que, de otro modo, requerirían mucho tiempo y mano de obra, como preparar datos, visualizar datos o crear modelos predictivos. La IA acelera el proceso de análisis de conjuntos de datos masivos y complicados y muestra información relevante para los usuarios.

La inteligencia artificial funciona con big data. El aprendizaje automático se basa en big data para funcionar. Cuantos más datos tenga la IA a su disposición, más podrá aprender y desarrollar su capacidad de identificación de patrones.

Línea de fondo

Big data es valioso, pero el valor está en cómo se usa. Las empresas que invierten en sus equipos de datos e inteligencia artificial tienen una mejor oportunidad de desbloquear información para comprender a sus clientes, refinar la publicidad y las promociones, y optimizar el desarrollo de productos para aumentar la satisfacción del cliente e impulsar el crecimiento de los ingresos. Muchas empresas están actualmente realizando proyectos de Big Data. Tenemos muchas preguntas sobre cómo completar con éxito estos proyectos y generar valor real a partir de ellos. Fusemachines puede ayudarlo a encontrar soluciones a estas preguntas; Aprende más aquí.

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