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dataficacion Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan el mundo cada día. Pero no es la cantidad de datos lo que es importante. Lo que importa con el Big Data es lo que hace con los datos. Esta se puede analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos estratégicos.

se esta viendo que gracias a toda la recopilación de datos, logramos identificar perfiles de individuos según sus formas de pensar, intereses lo que hacen y les gusta. una manera de ratificación en el cual la publicidad puede sacar provecho por tener conocimientos al estudiar e identificar sus públicos de manera que logre llegarles mucho más fácil a su publico objetivo y de formas eficientes, comprendiendo y sumergiéndose en los espacios culturales como la cadena tesco que mediante la big data pudo crear un perfil con los hábitos de consumo de los padres antes y después de tener su primogénito, con esto crear estrategias en las que afianza la confianza de sus clientes con la marca. esto es debido a que la big data nos permite identificar deseos de los consumidores y aprovechar este atajo con el fin de beneficiar la empresa de una forma que sea imperceptible para el consumidor. pero no es solo la información, haciendo una analogía la big data es como un poderoso motos que por la fuerza de este vibra y se mueve sin dirección alguna pero al analizar estos datos con la etnografía y depurar la información relevante es como ponerle neumáticos lo que realmente le da dirección a nuestro motor y podemos aprovechar su potencial al máximo. De esta relación conjunta saca provecho la publicidad entre otras ramas para lograr cumplir su cometido de comunicaciones efectivas y dejar de enviar mensajes vacíos a la nada, trabajando las tres de la mano logrando una penetración efectiva en mercados, modificando conductas mediante el conocimiento de los comportamientos actuales. El problema de este océano dé información del que la publicidad o las diferentes ciencias y ramas que se alimentan es que se enfrentan a Muchas fuentes y tipos de datos tales como fuentes

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Datos de Internet de las Cosas.

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Datos sectoriales recopilados por empresas especializadas.

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Datos experimentales.

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Datos de internet y móviles

y seguido de estas las fuentes que varían según su procedencia que se pueden dividir entre 1.

Tipos de datos no estructurados

2.

Tipos de datos semi-estructurados

3.

Tipos de datos estructurados

Otro de los grandes problemas a los que se enfrenta es al tremendo volumen de datos, como hemos visto, el volumen de datos es abismal y eso complica la ejecución de un proceso de calidad dentro de tiempos razonables ya que es difícil integrar, depurar y reunir datos de alta calidad , se necesita mucho tiempo para transformar los tipos no estructurados en tipos estructurados y procesar esos datos. No obstante con esto se enfrentan a una volatilidad porque los datos cambian rápidamente y eso hace que tengan una validez muy corta y para corregir esto

deben tener un procesamiento muy alto por que de no hacerse o tener ese nivel de procesamiento nos puede arrojar conclusiones erróneas que nos pueden llevar a errores en la toma de decisiones y de ahí podemos ver los grandes errores de la publicidad, que al no saber interpretar ni comprobar la veracidad y eficiencia de la información en su rápido actuar termina metiendo la pata por eso verificar la calidad de datos de big data es clave, no solo para poder obtener ventajas competitivas sino también impedir que incurramos en graves errores estratégicos y operacionales basándonos en datos erróneos con consecuencias que pueden llegar a ser muy graves.