Cómo gestionar las fuentes del Big Data para la fiabilidad

En los tiempos que corren y gracias a la extensión de dispositivos electrónicos y ordenadores o computadores en las empresas, oficinas, administración pública y cada casa, la información se ha convertido en un bien muy preciado y en un elemento imprescindible en la actividad de las empresas y compañías de todo el mundo. Es por ello que cada vez son más las empresas que buscan personal preparado para la recolección de información, su gestión y ordenación, el tratamiento de la misma y toda la serie de pasos que incluyen o conectan esta materia para obtener una finalidad o un objetivo concreto. Saben que el éxito y el buen resultado de dicho proyecto se basa en gran parte en ese nivel de profesionalidad y conocimientos teóricos y prácticos de sus empleados.

Al mismo tiempo y como consecuencia directa de esto, los estudiantes y profesionales se dan cuenta de que existe un hueco en el mercado muy interesante que pueden cubrir ellos y que puede resultar ser una gran oportunidad de cara a su futuro laboral y a su puesto de trabajo. Así, vemos la llegada de un montón de cursos y ciclos formativos, de materias y contenido relacionado con el Big Data y de programas por parte de las propias compañías para enseñar esta labor y estas tareas específicas que se llevan acabo a sus empleados y a otro tipo de interesados que después puedan pasar a formar parte de su plantilla.

Con el fin de informar un poco sobre esta materia y explicar el desarrollo de la gestión de Fuentes con el fin de obtener la fiabilidad, veremos en primer lugar que es el Big Data o cuál es la utilidad que puede tener para una compañía, para qué sirve, algo de información previa a su uso y la ya mencionada gestión de fuentes de información.

¿Qué es el Big Data y para qué sirve?

El Big data, también conocido como macrodatos o datos masivos, es el conjunto de información y datos, como bien indica su nombre, que se emplea en el mercado corporativo tal y como ya hemos visto. Hablamos de tal cantidad de contenido y de información que su tratamiento no es posible si no es mediante equipos informáticos avanzados y ordenadores con software específico para ello y empleados o profesionales capaces de obtener, gestionar y tratar dicha información, clasificándola como corresponde e interpretándola. Por norma general, hablamos de la información que se recoge mediante el análisis de comportamiento de los usuarios y consumidores, lo que es toda una mina de oro para las marcas y las empresas de todo tipo y de todo el mundo.

Y si algo es una mina de oro para una compañía, lo es aún más para aquellos que son capaces de explotarla y de obtener de ella aquello que las marcas piden y que están dispuestas a pagar a gran precio. Dicha información se expande y crece continuamente día a día. Es por ello que cada vez son más necesarios los tratamientos y su clasificación, así como el nivel formativo avanzado de aquellos que trabajan y han realizado previamente un Curso de Big Data, pero ¿cuál es su utilidad?

Utilidad

Estamos hablando de información que no sirve para conocer las conductas del mercado en general y en su conjunto, así como de cada consumidor de forma individual, incluso en los casos en los que estos datos no están personalizados o, mejor dicho, no cuentan con información personal sobre el usuario que está detrás de ellos. Siempre son interesantes y útiles para las marcas. Esa importancia y esa utilidad radica en el uso que se hace de ella de cara a tomar decisiones, emprender ciertos proyectos o inversiones, lanzar unos productos cuatros y, en general, desarrollar toda la actividad de la empresa.

Por poner un ejemplo, podemos hablar de una compañía de dispositivos móviles que pretende lanzar un nuevo modelo, probablemente con una tecnología radical que implicará un cambio destacado y diferenciador, para lo que necesita realizar buenos análisis antes con el fin de conocer si el público estará interesado o no, así como si tiene cabida en el mercado. Antes de lanzar el dispositivo o una prueba, lo que podría resultar muy costoso y problemático, realizaría el citado estudio de mercado y un análisis de la competencia. Ese estudio se puede hacer empleando la información obtenida y tratada de lo que llamamos Big Data o macrodatos. Pero no solo para productos, también para servicios o contenido.

Big Data Fiabilidad

Si pensamos en una cadena de televisión o una emisora de radio, tenemos la utilidad del Big Data en la necesidad de conocer a qué horas pone la radio o enciende la televisión cierto público, cuánto tiempo permanece con ese dispositivo activo, si lo hace en algún lugar concreto, como puede ser el trabajo o su hogar, etc. Toda esa información puede ayudar a la emisora o a la cadena televisiva a decidir un contenido u otro para la programación de dichos horarios, así como la publicidad que utilizará y que será la más efectiva.

Desde luego, tiene muchas ventajas que son razón suficiente para implicar todo un cambio en el mercado laboral y corporativo, así como en la forma de realizar estudios y análisis de mercado.

Pasos previos a la recolección de información y a su tratamiento

Esta información no suele estar organizada ni tratada de forma que podamos emplearla directamente o aplicarla a un estudio o un informe. Estamos hablando de información que puede estar muy dispersa o ser difusa. Aún antes de este tratamiento y esta clasificación que presentamos, será necesario realizar una serie de pasos previos. En primer lugar, conocer las fuentes de información a las que estamos recorriendo, de dónde se originan dichos datos y quién los proporciona. En segundo lugar, averiguar si son más o menos fiables y, además de ello, llevar a cabo un buen método de gestión de dichas fuentes para evitar problemas o reducir riesgos.

Éstos son algunos de los pasos previos, aunque un profesional del Big Data sabe que es un proceso más complejo.

Cómo gestionar las fuentes para la fiabilidad

De cara a obtener una fiabilidad o saber si son más o menos fiables los datos, podemos gestionarlos y clasificarlos de diversas formas. Por ejemplo, podemos gestionar las fuentes según el origen de estas en tanto si provienen de páginas webs o de redes sociales. Mucha de la información que se trata hoy en día proviene de ambos lugares. En la web a través de búsquedas y contenido; en las redes a través de publicaciones e información pública aportada libremente por los usuarios.

También debemos categorizar el contenido según la comunicación entre máquinas. Unos datos provendrán de lecturas, otros de señales GPS y localizaciones, otros de sensores o máquinas colocadas, por poner un ejemplo, por una ciudad, etc. O por las transacciones realizadas. Es el caso de los pagos móviles, los registros con tarjeta de crédito o modo online, las comunicaciones y telefonía, etc. Y por último podemos hablar de los datos que generan las propias personas a través de registros o grabaciones y de los datos biométricos, como el famoso reconocimiento facial o la información genética.

Gracias a la gestión de las fuentes y a su clasificación, podremos conocer el nivel de fiabilidad y garantizarla.

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *