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Del Big Data al Deep Data, la solución de los datos

Publicado el 9 octubre de 2017 por MarTech FORUM

La toma de decisiones en la mayoría de las empresas, así como el enfoque de una campaña de marketing o la atención al cliente han mejorado gracias al análisis de datos. Sin embargo, ya no es suficiente con obtener gran cantidad de información, sino que désta debe ser de calidad y útil. Es aquí donde entra en juego el Deep Data.

Obtener datos de manera masiva a través del Big Data no significa, necesariamente, que esa información vaya a ser de valor. Por eso, y para llegar a conocer ese valor real, el volumen de datos no solo tiene que ser grande, sino que también tiene que ser profundo.

El Deep Data se encarga, por tanto, de extraer la información valiosa, excluyendo aquella que es inservible e incluso, redundante.

El Big Data, pregunta; el Deep Data, responde

Hay que tener claro que el Big Data no explica lo que sucede ni hace predicciones. Sin embargo, el Deep Data aporta una dimensión personal que explica, por ejemplo, las decisiones de los consumidores.

En este sentido, mientras que con el Big Data conoces el presupuesto anual de una persona, con el Deep Data puedes saber a qué dedica cada parte de su presupuesto. Por lo tanto, el primero no adapta los datos al objetivo de negocio ni busca otra información que permita entender los por qués.

De todos modos, ambas tecnologías son complementarias. Por un lado, el Big Data nos proporciona patrones de conducta y tendencias, mientras que Deep Data nos ayuda a escoger la información más relevante. De esta forma se aporta un valor añadido a la empresa, siempre y cuando se aproveche correctamente.

Retos del Deep Data

Como ocurre con cualquier estrategia de análisis de datos, el Deep Data se enfrenta a estos dos retos: la calidad de los datos y el hecho de convertirlos en valor añadido.Como ocurre con cualquier estrategia de análisis de datos, el Deep Data se enfrenta a estos dos retos: la calidad de los datos y el hecho de convertirlos en valor añadido.

  • Calidad de los datos: uno de los aspectos más importantes es que, a la hora de aportar datos, estos sean de calidad. Por ejemplo, de nada servirá conocer el número de visitantes de tu web, si no conoces otra información como el dispositivo desde el que han accedido, el navegador, etc.
  • Convertir datos en valor añadido: Todos estos datos que se recopilan deben utilizarse para mejorar las campañas de marketing, la atención al cliente o cualquier decisión dentro de una compañía. Por eso, es importante, que la información que se obtiene pueda ser aprovechada y aporte a la empresa un valor añadido.

En definitiva, las compañías buscan, además de datos, soluciones que les ayuden a entenderlos. Una base de datos infinita no será de utilidad si no se puede sacar provecho de ella para mejorar ciertos aspectos de un negocio.

Recuerda que puedes leer más sobre Big Data en MarTech Forum.

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