El Big Data en la Inteligencia del Marketing

El Big Data en la Inteligencia del Marketing[pic 1]

César Gerardo Arroyo Matarrita                        

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[pic 4]UNIVERSIDAD

SAN MARCOS

LICENCIATURA EN

ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS

LA 14-10 INVESTIGACION DE MERCADOS  2-2021 G 1- D

Ensayo N 1 EL BIG DATA EN LA INTELIGENCIA DEL MARKETING

Sustentante:

CESAR GERARDO ARROYO MATARRITA

Mayo, 2021

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Contenido

Introducción        3

2. Resumen        4

3. Desarrollo        5

4. Conclusiones        8

Bibliografía        10

EL BIG DATA EN LA INTELIGENCIA DEL MARKETING

Autor: César Gerardo Arroyo Matarrita

Institución: Universidad San Marcos

Introducción

El presente ensayo tiene como finalidad responder el siguiente tema “el big data en la inteligencia del marketing” qué es parte del curso de investigación de mercados de la Universidad  San Marcos, sede San José Costa Rica.

Para mayor comprensión del texto presente les comento que su estructura está dividida en un resumen que identifica la base de como el big data es fundamento en el proceso de la investigación para el marketing, luego un amplio desarrollo que explica la implementación aplicada a la vida del estudiante y del profesional en la investigación de mercados, después una breve conclusión muy puntual de lo más destacado del desarrollo para dejar como puntos sobresalientes del lector y no por menos que revisen la bibliografía que es vital para respaldar por el formato APA en una redacción verdaderamente profesional por parte del lector y diseñada con amplitud y profesión por el escritor.

El volumen de datos que uno tiene que manejar se ha disparado a niveles inimaginables en la última década y, al mismo tiempo, el precio del almacenamiento de datos se ha reducido sistemáticamente. Las empresas privadas y las instituciones de investigación capturan terabytes de datos sobre las interacciones de sus usuarios, negocios, redes sociales y también sensores de dispositivos como teléfonos móviles y automóviles. El desafío de esta era es darle sentido a este mar de datos. Aquí es donde entra en escena el análisis de big data.

Big Data Analytics implica en gran medida recopilar datos de diferentes fuentes, mezclarlos de manera que estén disponibles para ser consumidos por los analistas y mercadólogos para finalmente entregar productos de datos útiles para el negocio de la organización (Power Data, 2021)

Sin más detalles los invito a disfrutar de la lectura en las próximas páginas.

2. Resumen

El análisis de big data difiere significativamente del enfoque estadístico tradicional del diseño experimental. La analítica comienza con los datos. Normalmente, modelamos los datos para explicar una respuesta. Los objetivos y enfoque son predecir el comportamiento de la respuesta o comprender cómo las variables de entrada se relacionan con una respuesta.

Normalmente, en los diseños experimentales estadísticos, se desarrolla un experimento y, como resultado, se recuperan los datos. Esto permite generar datos de una manera que puede ser utilizada por un modelo estadístico, donde se cumplen ciertos supuestos como la independencia, la normalidad y la aleatorización.

En el análisis de big data, nos presentan los datos y no se puede diseñar un experimento que cumpla con  modelos estadístico, debe ser real y confiable. En aplicaciones de análisis a gran escala, se necesita una gran cantidad de trabajo solo para limpiar los datos, por lo que puede ser utilizado por un modelo de aprendizaje automático en la manipulación de datos para el marketing.

Una de las tareas más importantes en el análisis de big data es el modelado estadístico, es decir, problemas de regresión o clasificación supervisados ​​y no supervisados. Una vez que los datos se limpian y pre procesan al evaluar las diferentes métricas y sus rendimientos. (Maxima Formación, 2021)

3. Desarrollo

Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño es decir el volumen, la complejidad  conocida como variabilidad y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles.

Lo que hace que Big Data que sea tan útil en el desarrollo de la inteligencia del marketing para muchas empresas, es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible para la toma de decisiones en el desarrollo de productos sean estos nuevos o regulares en el mercado disponible.

La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente. También les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que los problemas acaben con sus beneficios o su reputación.

El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices.

Las empresas con más éxito con Big Data consiguen valor de las siguientes formas: la reducción de costos, más rápido y mejor toma de decisiones, nuevos productos y servicios, detallo estos a continuación.

La reducción de costos en las tecnologías de datos y el análisis basado en la nube conocida como iCloud, aportan importantes ventajas en términos de costos cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, además de identificar maneras más eficientes de hacer negocios (Hewlett Packard Enterprice, 2021)

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