Big Data, Small Data​: todo depende de cómo se mire

El Big Data se refiere a grandes volúmenes de datos complejos que no pueden ser procesados por herramientas de software tradicionales. Se caracteriza por las tres V: Volumen, Velocidad y Variedad. El Small Data es una parte del Big Data, que se refiere a datos más pequeños y fácilmente accesibles.

El término Big Data surgió en la década de 1980 con el crecimiento masivo de internet y el aumento de datos generados. Sin embargo, la percepción de si es manejable o no depende del contexto y la capacidad humana para procesarlo.

Comenzar con Small Data puede ser un paso inicial para adentrarse en el mundo del Big Data, especialmente en áreas comerciales o de producción, ya que proporciona aprendizaje y entrenamiento gradual.

Cómo Big Data está impulsando la transformación del retail

El uso del Big Data en el retail desbloquea información valiosa sobre los clientes y mejora la toma de decisiones. Permite comprender patrones de compra, optimizar el inventario y personalizar las interacciones con los clientes. Además, el análisis de datos ayuda a predecir tendencias, adaptarse a cambios del mercado y mejorar la satisfacción del cliente, generando ingresos y ventajas competitivas.

De la mano de IoT, el golf se vuelve cada vez más preciso y competitivo

El uso de IoT y wearables en el golf está revolucionando la industria. Dispositivos como palos de golf inteligentes y sensores conectados al guante del jugador analizan y mejoran el swing, ofreciendo retroalimentación instantánea y programas de capacitación personalizados. Además, el seguimiento de datos en tiempo real, como la distancia recorrida por la pelota, promueve la competencia y la mejora del juego. En general, IoT hace que el golf sea más preciso, profesional y atractivo para todas las generaciones.

Definición del problema: una responsabilidad de todos en la gestión de los datos

En una estrategia de ciencia de datos, la definición precisa del problema es crucial. Hacer las preguntas correctas nos permite obtener perspectivas, predicciones y conocimientos útiles para los negocios en un entorno de big data. Es importante involucrar a todos los actores de la organización y utilizar métodos directos para plantear el problema, integrando la visión de diferentes áreas. La colaboración entre científicos de datos y usuarios del negocio es fundamental para el éxito del proyecto.

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