17. Big Data para Dummies

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Una mudanza, un manco al volante y unos datos grandes. Mayor resumen del episodio no puede haber! Hoy hablamos sobre unas nociones del big data, cómo aprender desde cero o sin tener conocimientos y cómo lo aplicamos en nuestras webs, pero antes…

¿Qué han hecho los locos esta semana?

Diegol Smoker: Vive la semana más improductiva de su fucking life debido a una mudanza goooorda. Eso no le ha pedido hacer un artículo de estrategias de Precompra en tiendas online o seguir aprendiendo PHP con unas goticas de black seo.

Cristian Nodoyuna: Ha cambiado las series por ver Analytics. Sigue aprendiendo desarrollo sostenible con el crack de Jeffrey Sachs. Manejando el tráfico SEO y de Redes sociales en Eco Swap.

¿Qué es el big data?

Es un término evolutivo que describe cualquier cantidad voluminosa de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados que tienen el potencial de ser extraídos para obtener información.

Retos del big data

• Una analítica de esos datos cada vez más rápida, precisa, predictiva (Big analytics)
• Velocidad, volumen y variedad. Las tres V del Big Data. reflejan el reto al que se enfrentan las grandes compañías a la hora de dar a los datos un valor para tomar mejores decisiones, mejorar las operaciones y reducir los riesgos
• Con la velocidad a la que evolucionan los mercados, productos y usuarios es necesario que el procesamiento de los datos sea cada vez más veloz, por este mismo motivo se ha pasado del business intelligence al big data y big analytics
• Recoleción de datos: El equilibrio entre privacidad, seguridad y voluntad.
• Hoy en día la paciencia no es una virtud demasiado extendida. Dicho de otra forma, el valor del tiempo es realmente apreciado y, por eso mismo cuando una persona quiere algo, lo quiere ya. Aplicar esto al mundo de los negocios entraña nuevos retos que en el análisis de datos, se han abordado con dos técnicas principalmente:
  • Daata stream: realizar un análisis mientras los datos están en movimiento
  • CEP: Procesamiento de Eventos complejos, es un análisis en tiempo real pero sólo busca eventos pre-definidos. Cómo movimientos en cajeros de tarjetas de crédito de una persona en concreto, etc. Algo que si utilizáis google tag manager u objetivos de google analytics estaréis acostumbrados a hacer. Sin ser realmente big data, es una analytica a más pequeña escala 

Principales aplicaciones del mercado

• Personalización de servicios en base a detectar qué tipo de cliente eres, para saber lo que te gusta
• Estudio de tendencias de consumo en ciertos productos, servicios. 
• Tendencias de búsqueda para crear nuevos productos. 
  • Ejemplo: La tienda zaful.com que después de la Fashion Week de Nueva York detectó un incremento en las búsquedas de la keyword: stripes (rayas) y lanzó una nueva colección para la temporada siguiente que vendió un 35% más.