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Tipos de fuentes de datos. Big data

24. April 2020

 

Fuentes de datos para el big data

En la actualidad, existen una gran cantidad de tipos de fuentes de datos disponible para llevar a cabo big data. Podemos diferenciar distintos tipos de fuentes en función de distintas características, por ejemplo. su procedencia o de si son fuentes de pago o no. 

  • Datenbanken: tal y como hemos comentado en posts anteriores como Arten von Datenquellen. Datenbanken, las bases de datos tanto relacionales (usan SQL) como no relacionales (no usan SQL) están consideradas como una de las principales fuentes de datos dada la gran cantidad de datos que son capaces de almacenar.  
  • IoT: con la aparición de todos los dispositivos capaces de conectarse a internet e interactuar de forma autónoma, el IoT o Internet de las Cosas se ha posicionado en los últimos años como una de las mejores fuentes de datos.
  • CMS: los CMS como WordPress o Prestashop son considerados fuentes de datos dada la cantidad de datos generados y asociados a los usuarios, lo cual, permite a muchas empresas nuevas oportunidades de negocios en relación con las acciones que realizan los usuarios en este tipo de plataformas. 
  • ERP: los ERP o sistemas de gestión empresarial, se consideran una fuente de datos excelente para llevar a cabo análisis dentro de una empresa con el fin de encontrar posibles riesgos y mejoras dentro de la misma. 
  • CRM: los CRM son los sistemas que gestionan las relaciones con los clientes. Se consideran una fuente de datos importante ya que permiten atraer nuevos clientes, sobre todo cuando los clientes son la principal fuente de ingresos de las empresas.
  • APIs de datos: Los grandes volúmenes de datos que generan empresas como los bancos en su actividad cotidiana, se consideran una nueva fuente de información que permiten comprender mejor las interacciones socio económicas que se producen. Éstos volúmenes de datos junto con las herramientas de análisis, posibilitan la creación de nuevos modelos de negocio y mejoran la toma de decisiones, entre otras. 
  • Redes sociales: Las redes sociales permiten medir las respuestas que dan los usuarios sobre ciertos productos o servicios, lo que se traduce en datos que pueden ser analizados a través de herramientas y por lo tanto, permiten ofrecer una respuesta en tiempo real a los consumidores.

Los datos son la nueva ciencia. El Big data son las respuestas. Pat Gelsinger. CEO de VMware.

Aplicaciones de uso del big data

Existen muchos campos en los que el big data se aplica para mejorar diversos aspectos en relación con dichas áreas, desde el sector empresarial hasta la sanidad. A continuación, se muestra un listado con ejemplos de campos y el uso que hacen del big data.

  • Entender y segmentar clientes: podemos predecir futuros comportamientos y preferencias de los clientes. Por ejemplo, Target, una de las grandes cadenas de almacenes de Estados Unidos, detectó a través de análisis cuándo sus clientes estaban esperando un bebé.
  • Mejora de la salud pública: el análisis de datos colectivos se puede utilizar para codificación de material genético. 
  • Optimización del rendimiento de dispositivos: a través de datos recopilados, es posible ayudar a dispositivos a conseguir una mayor autonomía, como es el caso de coches inteligentes. 
  • Mejora en las ciudades: es posible agilizar el flujo del tráfico de una ciudad. 

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