´Cada maestrillo tiene su librillo’. Así reza el tan extendido dicho para expresar las diferentes maneras que tiene una persona en busca de alcanzar sus metas. Es por ello que innumerables ramas profesionales acuden a su particular ‘librillo’ para marcar el camino hacia un destino exitoso, como bien dictan las cuatro P’s del Marketing -Producto, Precio, Promoción y Distribución (Placement en Inglés)-, o las 7 P’s de la Fidelización. Pero, ¿y en Big Data? ¿Se han marcado ya las pautas para llegar a buen puerto?
Big Data, la calidad del dato para una información valiosa
Todos sabemos que los datos se están convirtiendo en la base de cara a obtener ventajas competitivas con el afán de desmarcarse del resto de compañías. Sin embargo, el gran inconveniente del Big Data y del tratamiento de datos es la ausencia de un diccionario, guía o ‘librillo’ que dicte la praxis para exprimir todo el potencial que posee. No obstante, en el año 2001, el experto analista de datos Doug Laney definió los tres vectores de los volúmenes de datos. Desde entonces, numerosos autores han aparecido con otras definiciones y descripciones que enriquecen la teoría de Laney.
Finalmente, la comunidad tecnológica que rodea al Big Data y el Business Intelligence se ha puesto de acuerdo y ha establecido cinco directrices que describen esta práctica. Así pues, desde Quantic te traemos Las 5 V’s del Big Data.
¿Cuáles son las 5 V’s del Big Data
V de Volumen
El primer aspecto que se nos viene a la cabeza cuando pensamos en el Big Data es un torrente de datos desestructurados que guardan un inmenso potencial en sí mismos. Dicho esto, no es de extrañar que las empresas ya sepan con los volúmenes que tienen ante sí. Y es que el panorama tecnológico referente ha sufrido variaciones considerables. Lo que antes se consideraba grande, ahora ya no lo es tanto, sino basta con echar un vistazo al Gigabyte, que al parecer ya se ha convertido en la unidad ‘básica’ de almacenamiento, frente a los Petabytes que engloba el Big Data.
V de Velocidad
Para un gran volumen de datos que no sufre variaciones muy a menudo, el análisis lleva horas e incluso días. No obstante, en el ámbito del Big Data el montante de información crece por Terabytes, de ahí que el tiempo de procesamiento de la información sea un factor fundamental para que dicho tratamiento aporte ventajas que marquen la diferencia.
V de Variedad
De sobra se sabe que el Big Data no versa en la mayoría de ocasiones sobre datos estructurados y que no siempre es sencillo incorporar grandes volúmenes a una base de datos relacional. Infinidad de tipos de datos se aglutinan dispuestos a ser tratados y es por ello que frente a esa variedad aumenta el grado de complejidad tanto en el almacenamiento como en su análisis.
V de Veracidad
Con un alto volumen de información que crece a tal velocidad y es de tamaña variedad, en ocasiones es inevitable dudar del grado de veracidad que éstos poseen. Para ello, se incide en ejercer una limpieza en los datos para así asegurar el mayor aprovechamiento de los mismos. No obstante, supone un gran esfuerzo que a grosso modo no reflejará variaciones esenciales de los resultados finales relativos al tratamiento de la información. Por lo tanto, dependiendo de la aplicación que se les dé, su veracidad y su verificación puede ser imprescindible o simplemente un acto secundario sin llegar a ser vital.
V de Valor
Sin duda el aspecto más relevante del Big Data. Es muy costoso poner en práctica las infraestructuras informáticas para almacenar estos volúmenes de datos, y por ende, las empresas van a necesitar un alto ROI para rentabilizar su gasto. Si no se consigue extraer todo el valor de ellos, no hay lugar a almacenar ni administrar. En este sentido, en Galanta podemos aportar las herramientas y los procedimientos de análisis que generen una ventaja competitiva a tu empresa y un retorno de la inversión óptimo.
Gracias a esta valiosa información, podrás brindar ofertas personalizadas a tus clientes, establecer una relación más cercana con ellos y alcanzar tus objetivos de ventas a largo plazo.Y tú, ¿crees que el Big Data se define por algún otro factor adicional?
