Tecnología

Social Big Data: Sacando provecho de la información

Nos encontramos en el auge de la Social Big Data, de la mano del crecimiento de las redes sociales, del internet de las cosas que está ocasionando que cada vez más dispositivos esten constantemente enviando datos desde sus sensores y, además, de la necesidad que muchas organizaciones encuentran a la hora de querer perfilar a sus clientes. Para hablar de Social Big Data, es necesario conocer lo que es Big Data:

¿Qué es Big Data?

Se trata de cantidades de datos con tal nivel de volumen y complejidad que no pueden ser tratados por el software convencional. Las principales características de Big Data son: velocidad de transmisión o recepción de datos, volumen de datos, y variedad de fuentes de dónde provienen los mismos. Sin embargo, últimamente se consideran también características la veracidad, y el valor, siendo así, el tomar solo datos reales y confiables y mostrar los más importantes o relevantes para darles un uso correcto respectivamente.

¿Cómo funciona Big Data?

Big Data, a diferencia del software convencional, no requiere únicamente información estructurada y de una sola fuente, sino que es capaz de recibir y leer información de diversas fuentes y de manera estructurada o no estructurada.

Esta tecnología se aplica basado en algoritmos, y usa tanto herramientas de inteligencia artificial como modelos predictivos y prescriptivos.

Finalmente, se extraen los datos analizados en forma de patrones de comportamiento, predicciones de compra o identificación de nuevas oportunidades de negocio, entre otras cosas.

Uso de Big data en Social Big Data

Consiste en el análisis y procesamiento de información que se registre a gran velocidad, volumen o variedad en las redes sociales para crear patrones de comportamiento que ayude a las organizaciones a la toma de decisiones con el fin de realizar un efectivo perfilamiento a sus clientes.

Asimismo, predecir las necesidades de los clientes sobre sus productos, innovar sobre los mismos, o identificar tendencias del consumidos para la creación de posibles nuevos productos.

Los siguientes, son algunos ejemplos de la cantidad de información que se registra por minuto en algunas redes sociales:

  • Google: más de 3.7 millones de búsquedas por minuto.
  • Facebook: más de 977.000 artículos y 34.000 «Me gusta» por minuto.
  • YouTube: más de 4.3 millones de vídeos vistos en un minuto.
  • Twitter: más de 481.000 tuits por minuto.
  • WhatsApp: más de 38 millones de mensajes enviados en un minuto.
  • Correos electrónicos: más de 187 millones correos enviados por minuto.
  • Netflix: más de 266.000 de horas de vídeo vistas en un minuto.

AutorJuan Sebastián Benavides Martínez

Editor:  Carlos Pinzón

Código: UCP1-4

UniversidadUniversidad Central

Fuentes:

Bizibl. (s.f.). The Value of Social Data. Bizibl. https://bizibl.com/marketing/download/value-social-data
Mejía Llano, JC. (2019). QUÉ ES SOCIAL BIG DATA Y BENEFICIOS DEL ANÁLISIS DE DATOS DE REDES SOCIALES + VIDEO. Juan Carlos Mejía Llano. https://www.juancmejia.com/redes-sociales/social-big-data-definicion-e-importancia-de-big-data-en-redes-sociales/
PowerData. (s.f.). Big Data: ¿En qué consiste? Su importancia, desafíos y gobernabilidad. PowerData. https://www.powerdata.es/big-data
SAS (s.f.). Big Data Qué es y por qué es importante. SAS. https://www.sas.com/es_co/insights/big-data/what-is-big-data.html
PowerData. (s.f.). Big data-1. [IMAGEN]. PowerData. https://www.powerdata.es/big-data

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