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Inteligencia de negocio: smart data versus big data

Cuando miramos al universo de datos que las nuevas tecnologías ponen a nuestra disposición, las cifras son sencillamente mareantes. Según el informe Sociedad de la Información en España 2015, en un minuto en internet se generan 4,1 millones de búsquedas en Google, se escriben 347.000 tuits, se comparten 3,3 millones de actualizaciones en Facebook, se envían 34,7 millones de mensajes instantáneos o se descargan 194.000 apps. Convertir esta oleada de datos en inteligencia de negocio es posible gracias al smart data.

 

Definiciones: del big data al smart data

El término “big data” hace referencia a la gestión de los enormes volúmenes de datos generados por nuestra actividad virtual y que no pueden ser procesados de la manera habitual, ya que superan los límites y capacidades de las herramientas de software utilizadas habitualmente para estos fines. El resto consiste en desarrollar procesos y herramientas que puedan convertir estos datos en insights e información predictiva.

 

Es aquí donde entra en juego el concepto de “smart data”. En pocas palabras, el smart data es big data convertido en información accionable y disponible en tiempo real para varios objetivos de negocio, tales como las aplicaciones industriales, el marketing basado en datos o la optimización de procesos.

 

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Cómo convertir big data en smart data en 5 pasos

Poner de tu parte el poder del smart data puede marcar de forma definitiva el futuro de tu negocio. Estos 5 pasos te ayudarán a tener más claro cómo conseguirlo.

 

1) Búsqueda: decide qué necesitas y explora las fuentes de información

Cuando miramos al big data, nos encontramos con un sinfín de datos de diferentes fuentes en torno a todas las temáticas posibles. Por tanto, el primer paso imprescindible para extraer información útil es saber lo que estás buscando.

Determina tus palabras clave, ten en cuenta los diferentes criterios de búsqueda (exactitud, operadores tipo AND, OR…) y empieza a “preguntar” a tus datos. Con esto habrás podido encontrar una primera información valiosa: el número de menciones a un tema o palabra clave en las diferentes puentes.

2) Filtro: aplica los criterios para escoger la opción perfecta

El siguiente paso es aplicar filtros a la información para descartar los datos no relevantes. Algunos ejemplos básicos pueden ser:

  • Filtro temporal: de tal a tal fecha, las últimas dos semanas, en torno a un acontecimiento importante…
  • Canales: ¿dónde se ha publicado la información? (redes sociales, blogs, medios online, etc.)
  • País e idioma. Fundamental para marcas globales.

3) Análisis: entiende tus datos

Hemos llegado al análisis, un momento crucial para empezar a extraer insights de los datos. Dicho de manera simple, el análisis consiste en pasar tiempo cuestionando y categorizando los datos para llegar a conclusiones valiosas. Aquí entran en juego factores como las temáticas, los usuarios más influyentes o el sentiment en torno a una marca o producto. Cuanto más profundices en tu análisis, más inteligentes se volverán tus datos.

4) Aplicación: información para cada necesidad

Como es lógico, el objetivo final del smart data es poner en uso esta información para cumplir con los diferentes objetivos de negocio de la empresa. Existen muchísimas situaciones en las que el smart data puede ser útil para las compañías: gestión de crisis, estudios de mercado, desarrollo de nuevos productos… Solo tienes que asegurarte de que la información llega al departamento o persona adecuados.

5) Datos + datos = datos más inteligentes

Por último, para aprovechar al máximo todo el potencial del big data, se recomienda combinarlo con otras fuentes de información. Los datos procedentes del análisis, de bases de datos de clientes, del internet de las cosas y de otras fuentes pueden combinarse y recombinarse para dar lugar a información cada vez más valiosa. ¡El cielo es el límite!

 

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