En este artículo exploramos en qué consisten el Big Data, Data Analytics y Data Driven Marketing.
¿Qué es Big Data?
Como su nombre lo indica, Big Data es un conjunto masivo de datos proveniente de diversas fuentes. Veamos algunas de las fuentes para entender mejor este concepto. Puede abarcar información proveniente de:
- Datos propios de una organización (base de datos de los clientes).
- Datos de herramientas de almacenamiento (datos almacenados en un CMR).
- Datos de los software de procesamiento de datos (puede ser desde un excel hasta un programas con lenguajes más avanzados como python).
La recolección de datos puede darse por estas y otras fuentes, dependiendo del grado de tecnología que tenga cada organización o empresa.
Para que tengas una idea más completa, en la era digital son muchos los datos que los usuarios producimos en cada acción: cuando subimos una foto, comentamos una publicación, hacemos una compra, enviamos un email, vemos una película online o hacemos una búsqueda en Google, por ejemplo.
Cada uno de estos eventos genera datos sobre lo que hacemos cuando estamos en Internet, que después pueden ser usados para brindar recomendaciones o personalizar las publicidades y contenido.
Otra forma de entender el Big Data es comprender cómo se organizan estos datos. Según su contenido se tipifican en:
- Redes sociales y web.
- Big Transaction Data (por ejemplo, registros de facturación de una empresa).
- Datos biométricos (pasaporte electrónico biométrico).
- Datos generados por los seres humanos (formularios electrónicos que creamos o llenamos).
- Datos M2M (Machine to machine, datos compartidos entre máquinas).
También, de acuerdo al uso, se les puede categorizar en:
- Estructurados.
- No estructurados.
- Semiestructurados.
- Híbridos.
Un dato estructurado es aquel que se puede estructurar porque es medible y la recolección de datos ha sido de manera uniforme. Por ejemplo, la cantidad de veces que una persona visita una página en un periodo de tiempo específico.
El Big Data es el conjunto de datos más amplio, conocido años atrás como minería de datos, gracias a los cuales se pueden generar enfoques como el Data Analytics o el Data Driven Marketing que te explicaremos más adelante.
¿Qué es Data Analytics?
Se podría decir que el Data Analytics es uno de los enfoques mediante el cual se analiza el Big Data. También podría considerarse como una parte de lo que hoy se conoce como Data Science.
El análisis de un profesional que trabaja con Data Analytics está mediado y condicionado por un objetivo específico, es decir, que la recolección de datos, su procesamiento, orden y filtro se hace con un fin de negocio.
Veámoslo de forma práctica, el Business Analyst, que es quien realiza este análisis, puede tener dentro de su rol buscar en las distintas fuentes de información de una empresa la curva de compra anual de un producto.
Pero, ¿de dónde saca toda esta información? Acá es donde debemos comprender la cultura colaborativa de estas áreas. El Data Science, gracias al dominio que tiene en áreas como las matemáticas y programación, es quien puede generar modelos analíticos, visualización y datos que se adapten a la empresa y a lo que necesita el Business Analytics.
Es decir, el equipo de Data Analytics va a tener un conocimiento más profundo del negocio y los objetivos, y el Data Science lo va a tener de los datos, enfoque y metodologías de análisis y visualización.
¿ Qué es Data Driven Marketing?
El Data Driven Marketing es el enfoque más estratégico de todos, es la disciplina que se encarga de tomar decisiones basadas en datos, el especialista en data driven marketing es aquel que diseña una estrategia y construye insights que den valor a la información relevada.
Siguiendo con el ejemplo anterior sobre la curva anual de compra de un producto, el especialista en esta área es quien puede proponer una estrategia para posicionar de una mejor forma el producto porque propone, por ejemplo, incluirlo en un pack de otros productos que tienen mejor performance.
Es decir, es quien diseña estrategias de marketing para hacer que toda esa información tenga valor y ayuden a alcanzar los objetivos. Vale recordar en esta instancia, que dichas estrategias deben ser medibles y que todas las áreas nombradas deben estar en constante comunicación para dar un mejor tratamiento a los datos y asegurar su calidad.
Y ¿Cuál es la diferencia?
La principal deferencia entre todos ellos es el uso que se le da a los datos, aunque todos tienen como objetivo común entender comportamiento o patrones en diferentes escalas, el acercamiento que tiene cada termino es diferente, por ejemplo, el Big Data busca recolectar conjuntos masivos de datos, mientras que el Data Analytics trabaja para entenderlo y encontrar el valor en cada conjunto y al final el Data Driven Marketing propone usar este valor ya encontrado en cada dato para mejorar el performance de nuestras acciones.
Entendemos que todos estos términos se presten a la confusión, puede deberse a que todos tienen que ver con datos, y a que además todos estos conceptos se van reciclando y generando de acuerdo a las tendencias del momento y sus aplicaciones.
De ahí radica la importancia de estar actualizado y contar con un equipo y una estrategia de transformación tecnológica para saber cómo avanza el mercado, la industria y de qué forma se puede ser competitivo.
Sin duda, quienes cuentan con acceso a Big Data y un equipo de Data Analytics y Data Driven pueden tomar decisiones mejor sustentadas y más efectivas.
