En este artículo, trataremos los siguientes temas:
- Definición de análisis de big data
- Por qué el análisis de big data puede ser fundamental para las empresas
- ¿Cuál es el flujo de trabajo del análisis de big data?
- Herramientas y tecnología de recopilación de big data
- Aplicación del análisis de big data para obtener una ventaja competitiva (incluidos casos de uso)
Definición de análisis de macrodatos
En pocas palabras, el análisis de macrodatos es el proceso de recopilar grandes cantidades de datos y analizarlos para conocer las actividades de los clientes o la competencia. Al examinar estos datos a gran escala, se pueden eliminar las tendencias de consumo a corto plazo o efímeras y las tácticas de la competencia de corta duración. El análisis de macrodatos ayuda a obtener información más significativa que puede corroborarse en las interacciones digitales y luego utilizarse para obtener una ventaja competitiva.
Por qué el análisis de big data puede ser importante para las empresas
La importancia del análisis de big data es especialmente evidente cuando se busca recopilar o incorporar datos web de código abierto. Puede arrojar luz y conducir a:
- La incorporación de un nuevo producto al catálogo de una empresa se basa en la demanda evidente de los consumidores.
- Un cambio en el mensaje o las imágenes de la campaña de marketing de acuerdo con la opinión del público objetivo en las redes sociales.
- Mejorar o ampliar la experiencia minorista omnicanal de una empresa basándose en la arquitectura del punto de venta (PoS) de la competencia.
Todos estos ejemplos demuestran cómo la recopilación y el análisis de datos a gran escala pueden ayudar a facilitar el proceso de toma de decisiones corporativas, al tiempo que proporcionan información útil y monetizable.
Explicación del flujo de trabajo del análisis de big data
Navegar por el complejo terreno del análisis de big data implica un proceso estructurado de tres pasos diseñado para convertir grandes cantidades de datos sin procesar en inteligencia útil:
Paso uno: Recopilación de datos de múltiples fuentes
El proceso comienza con la recopilación de una rica variedad de datos de código abierto en diversos formatos, como JSON, CSV y HTML. Estos datos se recogen de una serie de ecosistemas digitales, entre los que se incluyen:
- Plataformas de redes sociales: donde se expresan y capturan el comportamiento y las tendencias de los consumidores.
- Centros de comercio electrónico (por ejemplo, eBay, Amazon): ofrecen información sobre los patrones de compra y la popularidad de los productos.
- Bases de datos especializadas (que abarcan sectores que van desde las estadísticas gubernamentales hasta las cifras de inversión): proporcionan una base sólida de puntos de datos fácticos para el análisis.
Paso dos: transformación, limpieza y entrega de datos
Tras su recopilación, los datos dispares se transforman a un formato estandarizado que facilita el análisis. Por ejemplo, los Conjuntos de datos listos para usar en JSON, CSV y HTML suelen consolidarse en formatos de acceso universal, como Microsoft Excel, para agilizar el análisis posterior por parte de los responsables de la toma de decisiones.
Esta fase crítica también implica una limpieza meticulosa de los datos para eliminar entradas redundantes, purgar archivos corruptos y rectificar registros inconsistentes, lo que garantiza la integridad y fiabilidad de los datos antes de que se canalicen hacia los motores analíticos.
Paso tres: síntesis analítica y generación de conocimientos
Una vez que los datos están limpios y listos para el sistema, pasan al crisol analítico, donde se someten a:
- Análisis manual: lo llevan a cabo expertos en la materia o estrategas financieros que diseccionan los datos con herramientas conocidas, como Microsoft Excel, para descubrir información o tomar decisiones financieras directas.
- Procesamiento del lenguaje natural (NLP): aquí, las máquinas interpretan las entradas textuales y habladas, extrayendo conocimientos matizados, como la opinión de los clientes a partir de las reseñas de los productos, que pueden aprovecharse para perfeccionar la oferta de servicios o las estrategias de marketing.
- Aprendizaje algorítmico (IA/ML): los datos actúan como el alma de los algoritmos durante su «fase de aprendizaje» y su aplicación operativa, lo que les permite discernir patrones y hacer predicciones basadas en flujos de datos históricos y en tiempo real, lo que constituye, en esencia, la piedra angular de la toma de decisiones basada en datos.
A través de este enfoque sistemático, el análisis de big data trasciende el ámbito de los números brutos y se convierte en una herramienta fundamental en el arsenal estratégico de las empresas modernas.
Herramientas innovadoras de recopilación de datos y tecnologías avanzadas
En el ámbito del análisis de big data, la eficiencia de la recopilación de datos es fundamental. Una sofisticada herramienta de Scraping web sirve de piedra angular para esta tarea, ya que permite a las empresas automatizar la extracción de grandes conjuntos de datos de la web. Mediante el uso de una solución de Scraping web totalmente autónoma, las empresas pueden navegar sin esfuerzo por las etapas iniciales de la recopilación y transformación de datos. Estas herramientas, como la API Web Scraper de Bright Data, ofrecen un funcionamiento fluido sin necesidad de hardware adicional, codificación compleja o personal técnico especializado.
Para aprovechar el poder de estas tecnologías avanzadas, las empresas deben seguir un protocolo sencillo de tres pasos:
- Identificación de la fuente de datos: seleccione el sitio web de destino del que se extraerán los datos, asegurándose de adoptar un enfoque centrado en la recopilación de datos.
- Personalización de la recuperación de datos: especifique los parámetros para la entrega de datos, incluyendo el momento y el formato de datos deseado, adaptando el proceso para satisfacer los requisitos analíticos. No olvide elegir un servicio de Proxy que se adapte a su proyecto.
- Integración directa de datos: opte por la entrega directa de los datos estructurados a su destino final, ya sea a través de webhooks, correo electrónico o plataformas en la nube como Amazon S3, Google Cloud, Microsoft Azure, a través de SFTP o puntos finales de API, listos para su análisis inmediato.
Este proceso no solo simplifica el flujo de trabajo, sino que también garantiza que los datos extraídos sean oportunos, relevantes y estén preparados para los procesos analíticos posteriores, lo que mejora la capacidad de toma de decisiones de los «consumidores empresariales», como los jefes de equipo y los desarrolladores de algoritmos.
Uso del análisis de big data para obtener una ventaja competitiva: casos prácticos
A continuación se presentan los cinco principales análisis de big data que pueden ayudar a ilustrar sus usos y aplicaciones:
Mejorar el comercio electrónico con el análisis de big data
En el competitivo ámbito del comercio electrónico, el análisis de big data se perfila como un elemento revolucionario, especialmente en la gestión de la cadena de suministro y las estrategias de precios. Los minoristas ahora son expertos en utilizar el big data para supervisar los niveles de inventario en todo el mercado, identificar la escasez y aprovecharla ajustando sus propios niveles de existencias para satisfacer rápidamente la demanda de los consumidores.
Los modelos de precios dinámicos son otra frontera en la que las empresas de comercio electrónico están encontrando una ventaja. Al aprovechar los datos de precios de todo el sector, las empresas pueden ajustar sus precios en tiempo real para seguir siendo competitivas y aumentar los márgenes de beneficio. Además, la optimización de la logística está experimentando una revolución, ya que el análisis de datos permite a las empresas realizar un seguimiento de los patrones de movimiento de los productos. Esta información facilita la ubicación estratégica del inventario, lo que reduce los tiempos y los costes de envío al situar los productos más cerca de las zonas de alta demanda, lo que proporciona una experiencia superior al cliente y optimiza los costes operativos.
Aprovechamiento del análisis de big data para la mitigación de riesgos en los seguros
En el sector de los seguros, el análisis de big data se ha convertido en una herramienta indispensable para evaluar y mitigar los riesgos. Al profundizar en las amplias estadísticas sobre delincuencia, las aseguradoras pueden obtener información crítica sobre los perfiles de riesgo de diferentes zonas, lo que les permite adaptar las primas de las pólizas con mayor precisión. Por ejemplo, un análisis detallado de las tasas de delincuencia locales proporciona información sobre los posibles factores de riesgo que pueden influir en el proceso de suscripción de una zona de cobertura específica. Del mismo modo, los datos climáticos históricos sirven como modelo predictivo, lo que mejora la capacidad de las aseguradoras para pronosticar y valorar la probabilidad de daños relacionados con el clima, lo que en última instancia perfecciona la precisión actuarial en el desarrollo de las pólizas.
Estrategias de marketing innovadoras basadas en el big data
Los equipos de marketing recurren cada vez más al análisis de big data para diseñar campañas específicas y atraer al público de forma más eficaz. Mediante el análisis de las tendencias de los motores de búsqueda, pueden identificar lo que los consumidores buscan activamente, como el creciente interés por las zapatillas vintage. Esta información se enriquece aún más con el seguimiento de las estrategias publicitarias de la competencia y la evaluación de las reacciones de los clientes en las redes sociales. Cuando un minorista de calzado observa un alto nivel de interacción en torno a los anuncios de la competencia sobre «zapatos usados», puede ajustar su inventario y sus tácticas promocionales en consecuencia. Este marketing basado en datos trasciende la mera observación, permitiendo a las empresas identificar y explotar estratégicamente las tendencias emergentes del mercado.
Soluciones sanitarias mejoradas gracias al análisis de big data
En el ámbito de la asistencia sanitaria, la integración del análisis de big data está transformando la atención al paciente y el desarrollo de productos. La afluencia de datos procedentes de dispositivos wearables de fitness y aplicaciones de salud proporciona una visión sin precedentes de las tendencias de salud pública. Por ejemplo, al agregar los elogios en las redes sociales relacionados con los logros deportivos, como completar una maratón en Central Park, las empresas sanitarias pueden discernir patrones en las preferencias de ejercicio entre los distintos grupos demográficos. Esta información no solo sirve para crear productos sanitarios específicos, como rodilleras especializadas para corredores ávidos, sino que también permite a los proveedores de atención sanitaria diseñar programas de atención al paciente personalizados que se adapten al estilo de vida de su clientela.
Análisis transformador de big data en el sector inmobiliario
El sector inmobiliario está experimentando una revolución con la llegada del análisis de big data, que ofrece importantes ventajas a las empresas constructoras y a los fondos de inversión inmobiliaria (REIT). Las entidades constructoras están aprovechando el análisis predictivo para anticipar las fluctuaciones en los costes de materiales esenciales como la madera y el hormigón. Mediante el análisis de las tendencias de los datos históricos y las previsiones del mercado, pueden almacenar estratégicamente recursos antes de posibles aumentos de precios, optimizando su planificación financiera y su eficiencia operativa.
Para los REIT, el big data sirve como una bola de cristal para ver el futuro de las inversiones inmobiliarias. Analizan vastos conjuntos de datos que abarcan las tendencias de la oferta y la demanda, los volúmenes de transacciones e incluso los desarrollos de planificación urbana para identificar oportunidades de inversión prometedoras. Los registros de zonificación del gobierno y los planes para nuevas infraestructuras se convierten en indicadores clave para evaluar el potencial de un desarrollo inmobiliario, lo que garantiza decisiones informadas que pueden dar lugar a inversiones rentables a largo plazo.
Conclusión
El análisis de big data ofrece una vía para comprender en profundidad los mercados y perfeccionar las estrategias empresariales. Un análisis eficaz se basa en datos de calidad para mejorar el marketing, el desarrollo de productos y la gestión de riesgos. Conscientes de los retos que plantea la recopilación de datos, muchas empresas optan por externalizar esta tarea y centrarse en aplicar los conocimientos adquiridos para mejorar la eficiencia operativa y mantener una ventaja competitiva.
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