KEEP YOUR DATA SMART

Big Data se convirtió en la palabra favorita de muchos marketeros, publicistas, y en general, del negocio. El concepto del Big Data se mueve alrededor de cuatro principales aspectos: volumen de datos, velocidad de datos, veracidad de datos y valor de datos. Velocidad y volumen, ligados directamente a la generación y recolección de la información; mientras veracidad y valor se conectan con la calidad de la información.

Poder entender y manejar toda esta información se volvió vital, lograr analizarla y sacar conclusiones pertinentes al negocio es la clave. Sin embargo, ¿cómo lo consigues entre tantos datos? Manejarse única o principalmente entre las variables de volumen y velocidad no garantizan que la información que llega a nosotros sea la más útil para cumplir los objetivos que se han planteado. Poder encontrar un sentido detrás de lo que los resultados muestran es la misión que todo Data Scientist busca cumplir.

Es ahí donde yace la importancia de saber transformar ese BIG DATA en SMART DATA.

SMART DATA IS THE NEW BLACK

Podríamos decir que el Smart Data se mueve más alrededor de las variables de la veracidad y el valor. Aquellos analistas que consiguen “humanizar” y comprender lo que hay detrás de los números son quienes alcanzan el éxito al momento de sacar información valiosa.

Entre los resultados que podemos obtener de estos tipos de análisis está: transformar los datos en insights y luego en acciones, comprender al grupo objetivo, tener una visión más amplia del mercado, optimizar y automatizar soluciones y mucho más; todo como resultado de analizar los datos de forma integral.

Entonces, siempre que te toque trabajar con BIG DATA, recuerda:

• Tener sumamente claro qué objetivos se buscan alcanzar
• Los datos siempre deben ser analizados en función al contexto en el cual se extraen.
• Es importante no sólo saber utilizar estas lecturas al momento de analizar la situación presente o pasada, sino también para proyectar las acciones al futuro,
• Gran parte de la batalla se gana al conseguir diferenciar cuándo analizar grandes porciones de datos y cuándo enfocarse en las pequeñas excepciones.