Usos del Big Data

Herramientas de obtención de datos 


Hadoop

Elasticsearch


Apache Spark


            Jupyter

  Marketing y ventas



Telecomunicaciones

Uno de los objetivos del uso de las tecnologías Big Data es el de transformar los datos en conocimiento útil para la empresa, y para ello se necesitan herramientas Big Data que nos ayudan a analizar, procesar y almacenar todos los datos recogidos.

Hadoop es una estructura de software de código abierto para almacenar datos y ejecutar aplicaciones en clústeres de Hardware comercial. Proporciona almacenamiento masivo para cualquier tipo de datos, enorme poder de procesamiento y la capacidad de procesar tareas o trabajos concurrentes virtualmente ilimitados. 

Elasticsearch es un motor de analítica y análisis distribuido y open source para todos los tipos de datos, incluidos textuales, numéricos, geoespaciales, estructurados y desestructurados. Elasticsearch está desarrollado en Apache Lucene y fue presentado por primera vez en 2010 por Elasticsearch N.V. Conocido por sus API REST simples, naturaleza distribuida, velocidad y escalabilidad, Elasticsearch es el componente principal del Elastic Stack, un conjunto de herramientas open source para la ingesta, el enriquecimiento, el almacenamiento, el análisis y la visualización de datos. Comúnmente referido como el ELK Stack (por Elasticsearch, Logstash y Kibana), el Elastic Stack ahora incluye una gran colección de agentes de envío conocidos como Beats para enviar los datos a Elasticsearch.

Su principal ventaja es la capacidad de responder a consultas en tiempo real, incluso si requieren de filtros complejos o búsquedas aproximadas en texto. 

Apache Spark es un Framework de programación para procesamiento de datos distribuidos diseñado para ser rápido y de propósito general. Como su propio nombre indica, ha sido desarrollada en el marco del proyecto Apache, lo que garantiza su licencia open source.

Respecto a su propósito general, la virtud de Spark es estar diseñado para cubrir una amplia gama de cargas de trabajo que previamente requerían sistemas distribuidos diferentes.

Éstos sistemas incluyen procesamiento batch, algoritmos iterativos, queries interactivas, procesamiento streaming… a menudo empleados todos ellos en un pipeline típico de análisis de datos.

Por último, hemos dicho que Spark es flexible en su utilización, y es que ofrece una serie de APIs que permiten a usuarios con diferentes backgrounds poder utilizarlo. Incluye APIs de Python, Java, Scala, SQL y R, con funciones integradas y en general una performance razonablemente buena en todas ellas.

Permite trabajar con datos más o menos estructurados (RDDs, dataframes, datasets) dependiendo de las necesidades y preferencias del usuario.

Además, como hemos ido viendo a lo largo del post, se integra de manera muy cómoda con otras herramientas Big Data, en especial aquellas procedentes del proyecto Apache.

Jupyter se presenta como un “cuaderno” o listado de celdas de código que pueden ejecutarse una a una para ir comprobando los resultados de cada paso del experimento. De esta manera facilitan el trabajo exploratorio de análisis de los datos, así como de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.

Los notebooks de Jupyter pueden escribirse en diversos lenguajes de programación orientados al trabajo científico, como R o Julia, aunque el más popular es Python. De este modo facilitan la utilización de todas las librerías de tratamiento de datos y aprendizaje automático que ofrecen estos lenguajes. También se usan frecuentemente como material educativo para aprender a trabajar en proyectos de Inteligencia Artificial, y se comparten frecuentemente en Kaggle, la web por excelencia en competiciones de ciencia de datos.

Medios en los que el Big Data puede ser utilizado

El concepto de Big Data Marketing hace referencia a las técnicas, procesos, herramientas y tecnología de procesamiento de la información en grandes volúmenes de datos en tiempo real que nos permiten analizar aspectos tan importantes para una marca como el comportamiento de los consumidores y, de este modo, poder llevar a cabo estrategias que les permitan atraerlos e incrementar sus ventas.

El objetivo del Big Data Marketing es el de llevar a cabo las acciones necesarias para automatizar procesos y analizar grandes conjuntos de datos generados rápidamente en tiempo real y con los que crear perfiles de consumidor mucho más precisos para poder tomar las decisiones estratégicas oportunas.

De este modo, se persigue llegar a un mayor número de personas interesadas en la marca/producto de una forma eficaz y personalizada.

El Big Data es la mayor y mejor herramienta que los especialistas en marketing pueden usar para sus campañas y estrategias. por ejemplo:

• Crear estrategias de comunicación adaptadas a nuestros clientes. Según sus gustos, sus datos geográficos y toda clase de información.

• Ayudar en la segmentación de clientes, permitiendo localizar oportunidades de negocio en base a los productos que le interesan al cliente o similares a los que ya ha adquirido anteriormente.

• Tomar decisiones en tiempo real más acertadas.

• Visualización de los patrones de comportamiento de los clientes para detectar la razón por la que el usuario rechazó la compra.

• Para detectar fraudes.

• Hacer seguimiento de tendencias del mercado.

• Predicción sobre el futuro del negocio con más probabilidades de acertar. 

Ventajas

• Es la mejor herramienta para entender a tus clientes 

• Analiza y mide los resultados de las acciones que se lleven a cabo

• Permite conseguir nuevas oportunidades de venta para la marca

• Ayuda a tomar decisiones en tiempo real de forma más eficiente y basada en información veraz

• Da a conocer nuevas tendencias del mercado

En el sector de las telecomunicaciones, la presencia del Big Data es cada vez más evidente; el desarrollo y la innovación de nuevas tecnologías ha propiciado que la gestión de cada vez más datos sea un factor indispensable para la empresas de telecomunicación.

Esto sucede porque el mercado de las telecomunicaciones es cada vez más competitivo, y el gran volumen de datos que se genera en su entorno es cada vez más importante, ya que con un buen tratamiento de estos datos se puede obtener información de interés según el tipo de datos: 

Datos estáticos: son datos completos fiables y seguros que proporcionan información estática sobre las preferencias de los consumidores, o hábitos de consumo que permiten segmentar el público objetivo o prever tendencias con mayor antelación.

Datos dinámicos: son datos más e incompletos menos fiables que ofrecen información necesaria para el diseño de posibles escenarios que permitan detectar oportunidades de futuro, requiriendo herramientas de gestión y analítica de datos adecuados.

    Ventajas del Big Data en el sector de las telecomunicaciones

-Almacenamiento

La tecnología Big Data permite gestionar importantes cantidades de datos manteniendo altas prestaciones en velocidad de procesamiento, gracias a una estructura flexible con la que poder gestionar todo tipo de información.

-Análisis

A nivel analítico, plataformas como el Smart Sales Center de B12 permiten valorar y predecir comportamientos de los clientes. De este modo, la plataforma puede indicar qué usuarios se encuentran en riesgo de solicitar una baja del servicio, o el valor de un cliente durante su permanencia.

-Automatización

La principal ventaja del Big Data en el sector es el ahorro de costes en infraestructura y hardware en general. Y es que uno de los principales aliados del análisis de datos es el almacenamiento en la nube. La nube supone además una mejora en la accesibilidad y la fluidez de la información, lo que permite a los empleados tratar los datos con mayor eficacia.