Analítica de Big Data

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Es el proceso de examinar grandes volúmenes de datos de una gran variedad de tipos (Big data) para describir patrones ocultos, correlaciones desconocidas y otras informaciones útiles. El objetivo principal es ayudar a las compañías a tomar decisiones. Dentro de la analítica de Big Data podemos distinguir los siguientes tipos:

 

 

Analítica descriptiva

Es la parte de la analítica que trata de predecir el comportamiento de los usuarios. Es una rama de la minería de datos centrada en la predicción de las probabilidades y tendencias futuras. La analítica predictiva pretende la mejora de decisiones y respuestas rápida al cambio y comprende técnicas de minería de datos, estadística y modelado; trata de analizar hechos actuales o históricos con el propósito de hacer predicciones sobre sucesos futuros. Desde un punto de vista corporativo, trata de predecir el comportamiento de sus diferentes categorías de usuarios, especialmente los clientes.

Analítica de redes

Es un conjunto de técnicas utilizadas para caracterizar las relaciones entre nodos discretos de un grafo o de una red. En el análisis de las redes sociales, se pueden analizar las conexiones entre personas de una comunidad o una organización. La teoría de los seis grados de separación entre dos personas cualesquiera de mundo, base de las redes sociales actuales, facilita el análisis de los datos existentes.

Analítica de sentimientos

Es una aplicación del procesamiento del lenguaje natural y otras técnicas de analítica que permite extraer información subjetiva de fuentes de texto, documentos, etc. El análisis de sentimientos es hoy en día muy utilizado y eficiente para analizar medios sociales tales como blogs, microblogs, wikis, redes sociales, etc. y poder deducir de este análisis, comportamiento de clientes, hábitos de compra, sistemas de recomendación, etc. Este tipo de analítica se asienta en la llamada minería de opinión que implica la construcción de un sistema para recolectar y examinar las opiniones relativas a un producto, hechas en entradas (posts) de blogs, comentarios, revisiones o tuits (tweets). La minería de opinión automatizada utiliza técnicas de machine learning, uno de los componentes clave de la inteligencia artificial.

Analítica de textos

Se basa en la deducción de información de alta calidad en un texto. Normalmente requiere la elaboración de patrones y tendencias a través de medios tales como el aprendizaje de patrones estadísticos. Es un proceso utilizado bien en sistemas de computación propios de las empresas o también para la búsqueda de texto en la Web, en procesos similares a los realizados por los buscadores.

Analítica web

Es la recogida y análisis de los datos que se registran cuando un usuario visita un sitio web y sirve para medir el comportamiento de los usuarios. Existen numerosas herramientas de analítica de datos: Google Analytics, Woopra, Omniture, Adobe Analtycs, etc.

 

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