Big Data

¿Qué es Deep Data?

Mientras que el Big Data se centra en la cantidad, el Deep Data lo hace en la calidad para encontrar posibles hipótesis que puedan servir para obtener resultados con objetivos específicos.

Por Redacción España, el 29/10/2019

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El análisis de datos influye considerablemente en la toma de decisiones de la mayoría de empresas. No obstante, hoy en día no es suficiente obtener datos de los clientes si no sabemos utilizarlos correctamente. Aquí entra en vigor el Deep Data.


Deep Data, del dato a la información de valor

Que una empresa genere un volumen importante de datos no significa que la información recabada tenga valor propio. Los datos necesitan ser recopilados, organizados y tratados para obtener datos concluyentes.

Para obtener esas pepitas de oro a las que llamamos “datos de valor” necesitamos la ayuda del Deep Data o datos profundos, cuya labor es, básicamente, extraer la información de interés y excluir aquella inservible o redundante.

Por su parte, con Deep Data, como ocurre con cualquier estrategia en la que intervenga el análisis de datos, surgen ciertos desafíos antes de llegar a la consecución de información valiosa para la empresa:

  • Valorar la calidad de los datos.
  • Convertir los datos en valor añadido.

Cuando se vio el potencial del Deep Data, las compañías dejaron de pensar en  “grandes” para comenzar a valorar la “profundidad”, puesto que no dejaban de ser datos a gran escala y al mismo tiempo de alta calidad, cuya recopilación proporciona respuestas y resuelve problemas.


El nexo de unión entre Big Data y Deep Data

La unión entre ambos conceptos son los datos, aspecto que contribuye a que Deep Data y Big Data sean complementarias, es decir, modelos que se nutren entre sí para obtener información.

Por su parte, Big Data es un campo operativo que pretende analizar y extraer grandes volúmenes de información en bruto y a gran escala sin centrarse en las posibilidades de la información.

Para entender el Big Data y su relación con el Deep Data hay que atender a cinco dimensiones que lo caracterizan, las 5 V’s de las que está compuesto:

Volumen

Antaño, los datos eran generados manualmente y de forma mecanizada. Hoy en día, el panorama ha sufrido un cambio. Son creados por los dispositivos tecnológicos que hemos ido desarrollando a lo largo de los años y, conforme avanzaba la tecnología, éstos se hacían cada vez mayores y más útiles.

Esta característica del Big Data se refiere al gran torrente de datos desestructurados, y a veces estructurados, que albergan gran potencial en su interior y que posteriormente serán tratados por herramientas específicas para extraer los más relevantes.

Velocidad

En Big Data, el flujo de datos generados se mueve a una velocidad sin precedentes, y esto hace que los datos puedan quedarse obsoletos en muy poco tiempo si no se actúa correctamente. Por ello, las empresas deben reaccionar rápidamente para poder extraer el contenido de mayor interés antes de que pierdan su valor.

Un análisis de datos que se efectúa adecuadamente puede llevar horas, e incluso días. En estos casos, lo mejor es tomarse el tiempo necesario para analizar correctamente los datos obtenidos. Esto marcará la diferencia entre un análisis bueno o malo.

Variedad

Los datos se pueden obtener desde diversos soportes, herramientas o plataformas, como por ejemplo, smartphones, redes sociales o cuentas bancarias. Cualquier movimiento genera un dato y éstos pueden ser de muchos tipos (audio, texto, imágenes, etcétera). Prácticamente todo aquello que pueda ser traducido al lenguaje digital adquiere la categoría de dato.

Eso sí, hay que diferenciar entre datos estructurados (aquellos que son más sencillos de gestionar) o no estructurados (documentos, clips de audio, correos electrónicos…). En función del tipo de dato, serán tratados de una forma u otra.

Veracidad

No todos los datos que se obtienen son relevantes, de hecho gran parte de ellos son inservibles o están incompletos. De ahí que sea necesario un análisis para comprobar la veracidad de los mismos y de esta forma puedan servir para la consecución de los objetivos marcados.

Valor

Esta quizá sea la característica de mayor peso para el Big Data y que comparte directamente con el Deep Data. Se trata de convertir los datos en valor y sacarles el máximo provecho para, posteriormente, definir mejores estrategias, realizar ofertas personalizadas a los clientes, obtener ventajas competitivas, etcétera.


¿Qué tiene que ver con la Inteligencia Artificial?

La irrupción de nuevas tecnologías aplicadas al análisis de datos cambia la forma de entender los negocios y, precisamente por esta dinámica, las corporaciones se ven en la posición de adoptar medidas para optimizar los resultados.

Lo que antes se veía como un futuro muy lejano, ahora convive entre nosotros: Big Data, Deep Data e Inteligencia Artificial, un triángulo equilátero fundamental que debe trabajar en conjunto para impulsar la innovación en las empresas.  

Dicho de otra forma, el Big Data y a su vez el Deep Learning son la fuente de energía de la Inteligencia Artificial. Ésta se retroalimenta de los datos generados, aprende de ellos y en base a ello, desarrolla hipótesis e incluso resuelve problemas y predice comportamientos.

La combinación efectiva de estos tres conceptos es la que permite a las grandes corporaciones que hacen uso de ellos, conocer los intereses de sus clientes y de esta forma orientar sus operaciones de la forma más adecuada.

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