![\"Big](\"https:\/\/ipmark.com\/wp-content\/uploads\/2015\/05\/Big-Data-Marketing.jpg\")
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En teor\u00eda, el Big Data tiene el potencial suficiente para convertirse casi en el Santo Grial de los departamentos de marketing. Sin embargo, su conocimiento y aplicaci\u00f3n es todav\u00eda limitada. Las posibilidades que ofrece no han sido todav\u00eda suficientemente exploradas. <\/p>\n
Del Big Data<\/b> se sabe que puede tener usos muy eficaces en microsegmentaci\u00f3n de clientes<\/b> o en reconfiguraci\u00f3n de sitios web o de aplicaciones m\u00f3viles en tiempo real, en funci\u00f3n de los datos captados.<\/p>\n
Pero en la pr\u00e1ctica, muchas veces se trata al Big Data como un sin\u00f3nimo de an\u00e1lisis predictivo de datos<\/b>. Algo que se lleva realizando desde hace muchos a\u00f1os, y en s\u00ed mismo no es algo novedoso. La diferencia con el pasado es que ahora existen tres elementos que permiten transformas esos an\u00e1lisis en algo realmente nuevo. <\/p>\n
El primero de esos elementos es la velocidad en el tratamiento de datos<\/b>, tanto en lo que se refiere a la rapidez a la que se generan datos (por ejemplo, logs de aplicaciones web, de aplicaciones m\u00f3viles, de puntos de contacto en redes sociales o por email o v\u00eda telef\u00f3nica, etc.), como a la celeridad con la que es posible analizar esa gran cantidad de datos. <\/p>\n
El segundo elemento clave en el Big Data es el gran volumen de datos que se tratan, algo impensable algunos a\u00f1os atr\u00e1s y que representa muy poco en relaci\u00f3n con lo que est\u00e1 por llegar en un futuro pr\u00f3ximo.
\nY el tercero es la posibilidad de analizar datos no estructurados y heterog\u00e9neos<\/b>, entre los que es f\u00e1cil hallar detalles que revelan aspectos tan personales como deseos, pasiones, aversiones, en fin, un retrato de cada persona que deja informaci\u00f3n en la red o en cada contacto.<\/p>\n
Para Rodrigo Serrano, director general de la compa\u00f1\u00eda de marketing relacional ADLPartner Hispania, \u00abestos elementos son los que separan al Big Data del an\u00e1lisis predictivo tradicional. Y son posibles, hoy en d\u00eda, gracias al avance producido en las tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n (MapReduce, Hadoop, proliferaci\u00f3n de bases de datos NoSQL\u2026). El Big Data en el fondo no es m\u00e1s que un an\u00e1lisis estad\u00edstico, pero llev\u00e1ndolo un paso m\u00e1s all\u00e1, extendiendo el an\u00e1lisis a much\u00edsimos m\u00e1s datos, y realizando esos an\u00e1lisis pr\u00e1cticamente en tiempo real\u00bb.<\/p>\n
Utilizaci\u00f3n en ecommerce<\/b><\/p>\n
Al ser un fen\u00f3meno actual se ajusta mucho m\u00e1s a la generaci\u00f3n del m\u00f3vil, redes sociales, vida virtual, por lo que es comprensible que la esfera donde m\u00e1s se registra el uso de la masa de datos y con mayor efectividad, es el e-commerce. De hecho, una gran agencia de viajes online americana ya utiliza el Big Data para generar din\u00e1micamente precios de viajes, de forma que cada cliente tiene su propio precio personalizado<\/b>.<\/p>\n
\u00abLa oportunidad de crear servicios a la carta para cada cliente, antes incluso de que lo pida, es quiz\u00e1 donde el Big Data ofrecer\u00e1 su mayor potencial. Pero, tenemos que saber que en ocasiones no se necesita la potencia que ofrece el Big Data, hay todav\u00eda much\u00edsimos casos de uso en los que el an\u00e1lisis estad\u00edstico m\u00e1s tradicional, o lo que ahora se viene a llamar el smart data<\/b> (utilizar \u00fanicamente la informaci\u00f3n relevante, eliminando la que sobra) es perfectamente v\u00e1lido o incluso mejor que el Big Data, dado que permite obtener los mismos resultados con menor coste\u00bb, concluye Serrano.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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