¿QUÉ SON LOS DATOS Y POR QUÉ SON IMPORTANTES?

Independientemente de la industria en la que trabaje, o cualesquiera que sean sus intereses, seguramente se habrá topado con una historia sobre cómo los "datos" están cambiando la faz de nuestro mundo. Podría ser parte de un estudio que ayuda a curar una enfermedad, aumentar los ingresos de una empresa, hacer que un edificio sea más eficiente o ser responsable de los anuncios dirigidos que sigue viendo.

En general, los datos son simplemente otra palabra para información. Pero en informática y negocios (la mayor parte de lo que lees en las noticias cuando se trata de datos, especialmente si se trata de Big Data), los datos se refieren a información que es legible por máquina en lugar de legible por humanos.

HUMANOS VS MÁQUINAS.

Legible por humanos (también conocido como datos no estructurados) se refiere a información que solo los humanos pueden interpretar y estudiar, como una imagen o el significado de un bloque de texto. Si requiere que una persona lo interprete, esa información es legible para los humanos.

Legible por máquina (o datos estructurados) se refiere a la información que los programas de computadora pueden procesar. Un programa es un conjunto de instrucciones para manipular datos. Y cuando tomamos datos y aplicamos un conjunto de programas, obtenemos software. Para que un programa realice instrucciones sobre datos, esos datos deben tener algún tipo de estructura uniforme.

Por ejemplo, el oficial naval de EE. UU. Matthew Maury, convirtió años de viejos registros de embarque escritos a mano (legibles por humanos) en una gran colección de rutas de coordenadas (legibles por máquina). Luego pudo procesar estas rutas en masa para reducir el viaje naval promedio en un 33%.

ALGUNOS TIPOS DE DATOS.

INFORMACIÓN PERSONAL.

Los datos personales son cualquier cosa que sea específica para usted. Cubre sus datos demográficos, su ubicación, su dirección de correo electrónico y otros factores de identificación. Por lo general, aparece en las noticias cuando se filtra (como el escándalo de Ashley Madison) o se usa de manera controvertida (cuando Uber descubrió quién estaba teniendo una aventura).

Muchas compañías diferentes recopilan sus datos personales (especialmente los sitios de redes sociales), cada vez que tiene que ingresar su dirección de correo electrónico o los datos de su tarjeta de crédito están regalando sus datos personales. A menudo utilizarán esos datos para proporcionarle sugerencias personalizadas para mantenerlo interesado. Facebook, por ejemplo, utiliza su información personal para sugerir contenido que le gustaría ver en función de lo que le gusta a otras personas similares a usted.

Además, los datos personales se agregan (para despersonalizarlos un poco) y luego se venden a otras compañías, principalmente con fines publicitarios y de investigación competitiva. Esa es una de las formas en que obtienes anuncios y contenido específicos de compañías de las que nunca has oído hablar.

DATOS TRANSACCIONALES.

Los datos transaccionales son cualquier cosa que requiera una acción para recopilar. Puede hacer clic en un anuncio, realizar una compra, visitar una determinada página web, etc.

Casi todos los sitios web que visita recopilan datos transaccionales de algún tipo, ya sea a través de Google Analytics , otro sistema de terceros o su propio sistema interno de captura de datos.

Los datos transaccionales son increíblemente importantes para las empresas porque les ayuda a exponer la variabilidad y optimizar sus operaciones para obtener resultados de la más alta calidad. Al examinar grandes cantidades de datos, es posible descubrir patrones y correlaciones ocultos. Estos patrones pueden crear ventajas competitivas y dar como resultado beneficios comerciales como un marketing más efectivo y mayores ingresos.

DATOS WEB.

Los datos web son un término colectivo que se refiere a cualquier tipo de datos que pueda obtener de Internet, ya sea para estudiar con fines de investigación o de otra manera . Es posible que sean datos sobre lo que venden sus competidores, datos gubernamentales publicados, puntajes de fútbol, etc. Es una atracción para todo lo que pueda encontrar en la web que sea público (es decir, no almacenado en alguna base de datos interna). Estudiar estos datos puede ser muy informativo, especialmente cuando se comunica bien a la gerencia.

Los datos web son importantes porque es una de las principales formas en que las empresas pueden acceder a información que no generan ellos mismos. Al crear modelos comerciales de calidad y tomar decisiones importantes de BI, las empresas necesitan información sobre lo que sucede interna y externamente dentro de su organización y lo que sucede en el mercado en general.
Los datos web se pueden usar para monitorear competidores, rastrear clientes potenciales, rastrear socios de canal, generar leads, crear aplicaciones y mucho más. Sus usos aún se están descubriendo a medida que mejora la tecnología para convertir datos no estructurados en datos estructurados.

Los datos web se pueden recopilar escribiendo raspadores web para recopilarlos, utilizando una herramienta de raspado o pagando a un tercero para que lo haga por usted. Un raspador web es un programa de computadora que toma una URL como entrada y extrae los datos en un formato estructurado, generalmente un feed JSON o CSV.

DATOS DEL SENSOR.

Los datos del sensor son producidos por objetos y a menudo se los conoce como Internet de las cosas. Cubre todo, desde su reloj inteligente que mide su ritmo cardíaco hasta un edificio con sensores externos que miden el clima.

Hasta ahora, los datos del sensor se han utilizado principalmente para ayudar a optimizar los procesos. Por ejemplo, A irAsia ahorró $ 30-50 millones al usar sensores y tecnología GE para ayudar a reducir los costos operativos y aumentar el uso de la aeronave. Al medir lo que sucede a su alrededor, las máquinas pueden realizar cambios inteligentes para aumentar la productividad y alertar a las personas cuando necesitan mantenimiento.

LA IMPORTANCIA DE LA RECOLECCIÓN DE DATOS.

La recopilación de datos difiere de la minería de datos en que es un proceso mediante el cual los datos se recopilan y miden. Todo esto debe hacerse antes de que pueda comenzar una investigación de alta calidad y se puedan encontrar respuestas a preguntas persistentes. La recopilación de datos generalmente se realiza con software, y existen muchos procedimientos, estrategias y técnicas de recopilación de datos diferentes. La mayor parte de la recopilación de datos se centra en datos electrónicos, y dado que este tipo de recopilación de datos abarca tanta información, generalmente se cruza en el ámbito de los grandes datos.

Entonces, ¿por qué es importante la recopilación de datos? Es a través de la recopilación de datos que una empresa o administración tiene la información de calidad que necesitan para tomar decisiones informadas a partir de análisis, estudios e investigaciones posteriores. Sin la recopilación de datos, las empresas tropezarían en la oscuridad utilizando métodos obsoletos para tomar sus decisiones. En cambio, la recopilación de datos les permite mantenerse al tanto de las tendencias, proporcionar respuestas a los problemas y analizar nuevas ideas con gran efecto.

¿CUÁNDO SE CONVIERTEN LOS DATOS EN BIG DATA?

Técnicamente, todos los tipos de datos anteriores contribuyen a Big Data. No hay un tamaño oficial que haga que los datos sean "grandes". El término simplemente representa la cantidad creciente y los diversos tipos de datos que ahora se recopilan como parte de la recopilación de datos.

A medida que más y más información del mundo se mueve en línea y se digitaliza, significa que los analistas pueden comenzar a usarla como datos. Cosas como las redes sociales, los libros en línea, la música, los videos y la mayor cantidad de sensores se han agregado al asombroso aumento en la cantidad de datos que están disponibles para el análisis.

Lo que diferencia a Big Data de los "datos regulares" que analizamos antes es que las herramientas que utilizamos para recopilar, almacenar y analizar han tenido que cambiar para adaptarse al aumento de tamaño y complejidad. Con las últimas herramientas en el mercado, ya no tenemos que depender del muestreo. En cambio, podemos procesar conjuntos de datos en su totalidad y obtener una imagen mucho más completa del mundo que nos rodea.

Adriana  Lopez