Parte 4: 5 pasos para empezar con Big Data

Para comenzar con el manejo de Big Data es imprescindible tener un panorama amplio de la cantidad de datos con los que se cuenta y sus características, es decir que, es necesario categorizar o dividir dichos datos, este es el primer paso de 5 que son básicos para poder avanzar. Aunque por supuesto se requiere de conocimientos específicos y herramientas especializadas para implementar Big Data, si es posible poner en práctica  estas recomendaciones de base para entender como funciona Big data y hacer una primera inmersión en esta materia. 

1. DIVIDIR Y CATEGORIZAR:

Saber con exactitud cuál es el público objetivo al que se quiere llegar significa en pocas palabras dividirlo y agruparlo por criterios esto permite navegar en un mar de datos con una guía exacta que perfila el camino hacia aquel público al que se quiere llegar. Esta acción es clara por ejemplo al momento de definir o segmentar públicos para el desarrollo y salida de campañas o estrategias de búsqueda de leads o clientes. Esta es en últimas una tarea que te puede llevar correctamente al cliente potencial. 

2. ANALIZAR:

Una vez divididos, categorizados y segmentados los datos tenemos un cuadro, por más, bellísimo, organizado y muy claro del universo de datos con los que se cuentan, pero ¿Qué hacer con ellos? La respuesta es sencilla: debemos analizarlos. Este proceso, aunque lo parezca no es atemorizante, es una herramienta valiosa con la que podemos darle utilidad a los datos. Existen diferentes técnicas para analizar y elegir según los objetivos comerciales, pero cuando se trata principalmente de inteligencia empresarial muy dirigida al marketing estos son algunos de los métodos clave para poder analizar el Big Data: 

• Minería de Datos: busca patrones repetidos  en la información que pueden significar una tendencia o respuesta a algo que está sucediendo y que podría estar a nuestro favor.
• Análisis de conglomerados: tiene que ver con la categorización de datos permitiendo su agrupación de acuerdo a  determinados criterios.
• Modelado predictivo: se analiza a partir de la probabilidad, aunque puede ser arriesgado, es una fórmula de comprobación que combina datos internos históricos y actuales, con datos oficiales con los cuales se pueden estimar respuestas o resultados para llegar a un punto específico.
• Análisis textual: Se trata de un algoritmo de lenguaje natural (PNL) que extrae datos útiles a partir de grandes bloques de texto. 

3. BUSCAR FUENTES DE DATOS CONFIABLES:

Aunque tu empresa puede tener una fuente primaria y propia de datos para arrancar con el Big Data, pueda que no sean suficientes, lo que lleva a indagar y encontrar nuevas fuentes de datos, lo clave aquí es que estas sean confiables, seguras y oficiales, en esa medida los insights ya sea para aumentar la productividad, entrar a nuevos nichos de mercado o encontrar nuevos clientes, serán confiables y efectivos. 

4. INTEGRAR DEL BIG DATA EN TODAS LAS ÁREAS DE LA EMPRESA:

Uno de los éxitos en el uso del Big Data es que este se extienda en todas las áreas de una compañía, no es estratégico centralizarlo solo en una parte del proceso productivo, optimizar el uso de la información de manera integral asegura mejores y más efectivos procesos tanto internos como de cara al cliente. 

5. CONTAR CON LAS HERRAMIENTAS INDICADAS:

Como lo hemos explicado en este especial, hacer Big Data no es tan simple y requiere de expertos y herramientas especializadas, por tanto, no basta con conocer, dividir y categorizar el universo de datos con los que se implementará el Big Data, es necesario tener las herramientas diseñadas para este fin. Estas son lagunas de las más utilizadas: 

Elasticsearch, una potente herramienta de búsqueda para encontrar datos clave entre grandes cantidades de estos que además tienen características complejas.
Apache Spark, es un motor de procesamiento de datos de código abierto. 

Apache Storm, es un sistema de computación distribuida especializada en el procesamiento de flujos constantes de datos, como por ejemplo aquellos que provienen de las redes sociales.

Python, es otra herramienta de lenguaje avanzado de programación relativamente intuitiva para aquellos usuarios que no están tan acostumbrados a la informática.

Hadoop, es uno de los sistemas de Big Data más veteranos. Esta herramienta open source se considera el framework estándar por excelencia para almacenamiento de grandes cantidades de datos. 

Ahora que cuentas con información valiosa pon en práctica estos 5 pasos y entra sin miedo al mundo del Big Data, pero por supuesto, siempre con el acompañamiento de expertos en el área. Sigue nuestro especial y conoce más del futuro de los datos y la información: el Big Data.