El poder del Big Data
en Social Media
Usado por primera
vez en 1997.
Retomado en el
2008.
100 analistas de datos.Más de 66 mil ordenadores.
Planean actividades
de Big Data.
47%
Implementan actividades
de Big Data.
28%
Nohancomenzado con
actividades de Big Data.
...
Acumulación masiva
de datos.
Procedimientos para
identificar patrones.
¿Qué es?
Volumen Velocidad
Variedad Veracidad
Las 4 V’s
Las 7 V’s
Volumen Velocidad
Variedad Veracidad
Variabilidad
Valor
Visualización
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¿Qué tipos de Data existen?
• Datos estructurados. —> Tablas de Excel.
• Datos no estructurados. —> PDF, multimedia, TXT.
...
¿De dónde la obtenemos?
Personas
Web M2M
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¡Un petabyte equivale a un video HD
de 13,3 años de duración!
¿Por qué es importante?
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¡El reto!
Saber qué información recolectar.
Saber cómo analizar esta información.
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Perfilamiento y
micro-segmentatción.
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contenido.
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¿Qué sigue?
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Todo un mundo lleno de estadísticas y datos para ampliar tus estrategias, presentadas por Gabriela Pico, Research Analyst.

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Big Data en Social Media

  1. 1. El poder del Big Data en Social Media
  2. 2. Usado por primera vez en 1997. Retomado en el 2008.
  3. 3. 100 analistas de datos.Más de 66 mil ordenadores.
  4. 4. Planean actividades de Big Data. 47% Implementan actividades de Big Data. 28% Nohancomenzado con actividades de Big Data. 24%
  5. 5. Acumulación masiva de datos. Procedimientos para identificar patrones. ¿Qué es?
  6. 6. Volumen Velocidad Variedad Veracidad Las 4 V’s
  7. 7. Las 7 V’s Volumen Velocidad Variedad Veracidad Variabilidad Valor Visualización +
  8. 8. ¿Qué tipos de Data existen? • Datos estructurados. —> Tablas de Excel. • Datos no estructurados. —> PDF, multimedia, TXT. • Datos semi estructurados. —> HTML.
  9. 9. ¿De dónde la obtenemos? Personas Web M2M Transacciones Biométrica
  10. 10. Faceb!k almacena más de 300 petabytes. ¡Un petabyte equivale a un video HD de 13,3 años de duración!
  11. 11. ¿Por qué es importante? • Lograr una comunicación relevante. • Ver al mercado como individuos, en vez de segmentos. • Comunicación personalizada, en tiemporeal. • Consumidor como coproducto de la información.
  12. 12. ¡El reto! Saber qué información recolectar. Saber cómo analizar esta información. Lograr ideas valiosas de la información.
  13. 13. Algunas técnicas: Perfilamiento y micro-segmentatción. Optimización del contenido. Análisis de sentimiento. Identificar buyer personas. Mejorar la experiencia de usuario. Lograr mayor engagement. Mejorar la experiencia de usuario. Identificar micro-momentos. Predicción de tendencias.
  14. 14. ¿Qué sigue?
  15. 15. OPEN DATAInterconexión Global.
  16. 16. El poder del Big Data en Social Media

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