¿Qué son las Big Data Analytics y cuáles son sus tipos?

Autor: | Última modificación: 6 de septiembre de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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Hemos hablado de Big Data, macrodatos e Inteligencia Artificial, pero ¿sabes qué son las Big Data Analytics? Si aún no lo sabes, pero quieres adentrarte más en la temática, te recomendamos seguir leyendo este artículo, pues es vital para el análisis de datos de gran volumen.

¿Qué son las Big Data Analytics?

El uso de las Big Data Analytics tiene como objetivo emplear técnicas o tecnologías complejas para controlar, organizar y analizar grandes volúmenes de datos a partir de diferentes tamaños y en distintos formas de organización, tal como organizados o semiorganizados.

Estas analíticas de Big Data, según Tech Target, te permitirán descubrir información oculta dentro de los datos, organizarlos y transformarlos por medio de softwares determinados que te ayudarán a construir nuevos métodos que serán utilizados por los departamentos de inteligencia de negocios de cualquier compañía. De esta manera, todos los datos encontrados representarán una preferencia de los clientes de la compañía.

Tipos de analytics

De acuerdo a I’m-novation España, hay 4 tipos de Big Data Analytics que deberás tener en cuenta mientras estés optando por analizar bases de datos. Estos son: el descriptivo, el de diagnóstico, el predictivo y el prescriptivo. Te los detallamos a continuación:

Descriptivo

Este explica, con ayuda de los datos mediante gráficas e informes, qué sucedió en el pasado. Describe, de forma detallada, cómo surgió cada dato, en dónde y de qué manera. Además, a partir de los datos analizados, puede presentar simulaciones de lo que puede pasar en un futuro cercano.

Nunca puedes dejar de lado los datos históricos, pues estos relatan mucho acerca de la trayectoría de una compañía o de un gobierno, por lo que se pueden configurar nuevos métodos para ver cómo estos datos se van transformando.

Diagnóstico

El tipo de Big Data Analytics de diagnóstico trabaja de la mano con el anterior tipo, el descriptivo. Este se encarga de interpretar los datos anteriormente descritos y compararlos con otro conjunto de datos, que están relacionados con temáticas en específico. Su objetivo es responder la pregunta acerca de por qué sucedió algo y por qué se gestaron dichos conjuntos de datos.

Predictivo

El tipo productivo de las analytics es el que se enacarga de analizar los datos y, desde lo encontrado, generar prediciones de lo que, probablemente, puede suceder. Este no trabaja solo, pues tiene que repasar los hallazgos de los analíticos de descripción y diagnóstico, que según kurios, el productivo encuentra tendencias, agrupaciones y excepciones sobre ellas.

Prescriptivo

El tipo prescriptivo va de la mano con el predictivo, pero sus características son mucho más avanzadas. Este se fundamenta en procesos de automatización, A/B testing, el aprendizaje automático (machine learning) o algoritmos, entre otros elementos inherentes a los lenguajes de computación.

A partir de estas herramientas, el tipo prescriptivo no solo se encarga de analizar y predecir sobre los datos, sino que también aconseja cómo se debe proceder a partir de ellos. Esto es importante si quieres obtener el mejor de los provechos, sin ningún problema o error.

Áreas de aplicación de las analytics

Ahora que conoces los 4 tipos que existen de las Big Data Analytics, vamos a pasar a contarte en qué áreas puedes aplicar todos los conocimientos aprendidos.

Segun la revista ACADEMIA, hay más de 5 áreas de aplicación donde te puedes encontrar con las analíticas de Big Data. Hoy te comentaremos 4 de ellas:

  • Sector científico: aquí se manejan datos de alto calibre que sirven para realizar investigaciones, experimentos y otras conclusiones científicas.
  • Computación social: como es evidente, los 4 tipos de Big Data Analytics se utilizan para controlar y analizar el tráfico de mensajes, comentarios, likes o bloqueos, entre otros datos de cualquier red social.
  • Sector comercio y de negocios: en este caso, se aplican las analíticas para generar comercio y ventas en el sector del retail y el sector financiero. Todo desde un análisis mercantil y una generación de técnicas de mercadeo.
  • Gobierno y sector público: el uso del Big Data en sectores del gobierno o sectores políticos ha visto un crecimiento en los últimos años. Se utiliza para generar políticas públicas o para campañas políticas, según sea el caso.

¿Cuál es el siguiente paso?

Si bien ya sabes qué son las Big Data Analytics, algunos de los tipos que hay y en dónde puedes aplicarlas, ahora falta que sigas aprendiendo para empezar a trabajar en este sector.

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