\u00bfRecuerdas aquellos programas que se dedicaban a buscar en la basura de los famosos con el objetivo de conocer mejor sus intimidades?<\/strong><\/p>\n B\u00e1sicamente, eso es lo que hace el Big Data<\/i>: perfilar y obtener conocimiento sobre las personas con base en el rastro de datos que dejan en forma de \u201cbasura\u201d digital<\/strong> cada vez que navegan o interact\u00faan con las marcas. Y si en el mundo f\u00edsico cada vez acumulamos m\u00e1s basura; en nuestra actividad online esos desperdicios se multiplican exponencialmente; en forma de datos estructurados, y sobre todo en metadatos, que el Big Data<\/i> nos permite procesar.<\/p>\n La realidad es que llevamos d\u00e9cadas trabajando datos con objetivos de negocio y Business Intelligence<\/i>, la novedad que aporta el Big Data<\/b>, debido a nuevas herramientas y metodolog\u00edas, es que este procesamiento de datos se puede hacer sobre un mayor Volumen<\/strong> de informaci\u00f3n; a una mayor Velocidad <\/strong>(en muchos casos online<\/i>) y sobre una gran Variedad<\/strong> de Datos. Estas ser\u00edan las 3V del Big Data<\/b>.<\/p>\n Y todo esto \u00bfPara qu\u00e9?<\/strong><\/p>\n Es en la aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica donde se le debe dar sentido a cualquier proyecto de Big Data, de otra forma simplemente ser\u00e1 un gasto en tecnolog\u00eda y energ\u00eda. Hay ejemplos pr\u00e1cticos de Big Data<\/strong> fabulosos. Aplicaciones de Big Data en forma de ahorro costos, como los millones que se ha ahorrado Ford<\/b> analizando el punto de saturaci\u00f3n de su publicidad<\/a>. En forma de mejor servicio, como Netflix<\/b> que acierta mucho m\u00e1s que tus mejores amigos sobre que nuevas series o pel\u00edculas te van a gustar<\/a>. Hasta aplicaciones de Big Data en proyectos de Smart Cities<\/i>, como Vancouver <\/a><\/b>que ha conseguido reducir los robos en un 24% basando su despliegue policial en un an\u00e1lisis de datos criminales.[\/vc_column_text][vc_video link=”https:\/\/youtu.be\/ANb3wiax4no” align=”center” css=”.vc_custom_1533764718737{padding-top: 25px !important;padding-bottom: 25px !important;}”][vc_column_text]En la mayor\u00eda de los casos, la mayor parte de los datos que podremos acumular no nos servir\u00e1n para nada, pero a trav\u00e9s del an\u00e1lisis y su corelaci\u00f3n con datos de comportamiento podremos descubrir algunas gemas ocultas entre toda esta basura. Estas gemas para nosotros ser\u00e1n los insights, informaci\u00f3n que nos corelaciona el comportamiento de nuestros usuario con datos que nos permitir\u00e1n predecir su comportamiento y personalizar nuestros servicios para cada usuario.<\/p>\n Una apuesta estrat\u00e9gica e inversi\u00f3n de un proyecto de Big Data debe centrarse, no en la tecnolog\u00eda, ni en la acumulaci\u00f3n de datos, sino en la resoluci\u00f3n de una problem\u00e1tica de negocio o en la mejora del customer journey para nuestros usuarios.<\/p>\n Conoce el caso de la campa\u00f1a de lanzamiento de Netflix en Francia: Instalaron banners digitales que cambiaban el contenido de manera din\u00e1mica para adaptarse al contexto que los rodeaba. Una biblioteca de GIFs tomados de las pel\u00edculas y series de Netflix fue usada para generar una amplia gama de emociones y expresiones que reaccionaban de manera espont\u00e1nea a temas en tendencia, como una victoria deportiva o incluso un cambio en el clima. Con\u00f3cela:[\/vc_column_text][vc_video link=”https:\/\/youtu.be\/tZkILxaANLU” align=”center” css=”.vc_custom_1533764773936{padding-top: 25px !important;}”][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" [vc_row][vc_column][vc_column_text]El acelerado ritmo al que se mueve la tecnolog\u00eda ha propiciado la generaci\u00f3n de vol\u00famenes de datos cada vez m\u00e1s grandes. Esos datos pueden ser analizados y darnos idea sobre m\u00e1s cosas de las que pens\u00e1bamos. La parte dura de los negocios \u2014costos, velocidad, rotaci\u00f3n de inventarios, cadenas de suministro, eficiencia de capital\u2014 se compone […]<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":1732,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[61,62],"tags":[907,904,905,908,906],"class_list":["post-1722","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-educacion","category-emprendimiento","tag-amazon","tag-big-data","tag-ciencia-de-datos","tag-data-mining","tag-netflix"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/virtual.iberoleon.mx\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1722","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/virtual.iberoleon.mx\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/virtual.iberoleon.mx\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/virtual.iberoleon.mx\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/virtual.iberoleon.mx\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1722"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/virtual.iberoleon.mx\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1722\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1735,"href":"https:\/\/virtual.iberoleon.mx\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1722\/revisions\/1735"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/virtual.iberoleon.mx\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1732"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/virtual.iberoleon.mx\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1722"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/virtual.iberoleon.mx\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1722"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/virtual.iberoleon.mx\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1722"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}![\"Big-Data-diagrama\"](\"https:\/\/virtual.iberoleon.mx\/wp-content\/uploads\/2018\/08\/Big-data-basics-for-tech-beginners-01-1263x560.png\")
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