Se dice que es un cambio que define la época, pero los grandes datos por sí solos son inútiles. Creado mediante la combinación de datos abiertos y de libre acceso con datos que pertenecen tanto a ciudadanos como a empresas, los "datos enriquecidos" son un producto mucho más valioso..

¿Cuál es la diferencia entre Big Data y Rich Data??

"Es como la diferencia entre petróleo crudo y refinado", dice el Dr. Rado Kotorov, Director de Innovación de Information Builders. "La combinación de datos proporciona un nuevo contexto y nuevos casos de uso para los datos. Por ejemplo, la combinación de datos de redes sociales con datos transaccionales puede proporcionar información sobre las compras y, por lo tanto, conducir a la innovación de productos".

Los datos enriquecidos se crean combinando datos de diferentes sistemas. Los datos enriquecidos tienen contexto, y por lo tanto, son útiles en términos prácticos tanto para empresas como para individuos. "Las compañías de procesamiento de tarjetas de crédito venden datos de puntos de referencia a comerciantes", dice Kotorov. "Estos comerciantes pueden ver las tendencias generales del mercado y compararlas con sus propias observaciones del mercado para tomar mejores decisiones o comprender las brechas en sus propias operaciones".

El contexto lo es todo: un estudio reciente en Harvard Business Review muestra que las ofertas basadas en la ubicación para compradores aumentan las probabilidades de compra en un 76%. Los datos completos pueden ayudar a los proveedores de atención médica e incluso a combatir el crimen..

¿Por qué necesitamos datos ricos??

Los datos ricos no son más que una inteligencia empresarial de vanguardia. "Se pueden usar datos ricos para responder a diferentes tipos de preguntas que antes hubieran sido difíciles", dice Southard Jones de la empresa de análisis de inteligencia de negocios en la nube Birst. "Conectar múltiples fuentes de información puede ayudar a ver las cosas de nuevas maneras o a lo largo de todo el proceso, en lugar de solo la responsabilidad de un equipo".

Por ejemplo, imagine un equipo de ventas que analiza qué productos vender a qué clientes. En lugar de ver los datos de ventas de forma aislada para ver quién compró lo que el año pasado, un enfoque de datos enriquecidos es mirar más allá de los datos de ventas y ver el efecto de las campañas de marketing y las finanzas (lo rápido que paga el cliente).

Los datos ricos se trata de predecir el comportamiento. Vender el producto correcto a la persona correcta al precio correcto es de lo que se trata las ventas, pero nada de esto se basa actualmente en los datos. "A menudo, las ventas se basan en la sensatez y la experiencia", dice Jones. "Reemplazar eso con un sistema donde la propensión de compra de un cliente está claramente indicada permite a las ventas priorizar sus esfuerzos y mejorar la productividad y precisión".

¿Qué pasa con los grandes datos??

Es demasiado superficial para usar. "El poder de computación de la nube nos ha permitido recopilar, almacenar y procesar vastos niveles de datos, pero con big data es inevitable que también recopilemos muchas duplicaciones, desviaciones y errores", dice Nigel Beighton, vicepresidente de tecnología. , Rackspace, quien dice que sin big data, no podemos tener datos ricos. "Los datos ricos son el diamante en bruto".

Jon Cano-Lopez, CEO de REaD Group

"A menudo les decimos a nuestros clientes que, si bien los datos de sus propios clientes son muy precisos porque reflejan sus transacciones reales, pueden ser bastante limitados en términos de la profundidad general que proporciona", dice Jon Cano-Lopez, CEO de REaD Group. "Una empresa de telecomunicaciones sabrá cómo las personas usan sus teléfonos y datos, su ubicación geográfica e incluso quiénes son sus amigos a través de sus números de teléfono", dice Cano-López. "Sin embargo, no saben quiénes son realmente las personas, qué trabajo desempeñan, cuáles son sus intereses, cuánto ganan, su composición familiar y qué les motiva".

Los datos no estructurados pueden informarle acerca de dos usuarios pesados ​​aparentemente idénticos, pero mire más de cerca y una persona podría ser un usuario comercial de gran volumen, mientras que la otra es una sociedad social con muchos amigos. Una capa de datos "rica" ​​adicional agregará la profundidad, lo que ayudará a identificar el verdadero valor de un cliente. "La combinación de datos transaccionales que se basan en la actividad de un cliente, con la información de su estilo de vida, proporciona una imagen mucho más completa", dice Cano-Lopez.

¿Qué beneficios pueden aportar los datos ricos??

Es posible crear un enorme beneficio potencial al enriquecer los datos y usarlos en tiempo real. "Los datos de dispositivos médicos y los datos no estructurados en forma de notas del personal clínico se están extrayendo para respaldar el diagnóstico temprano de enfermedades como la sepsis (envenenamiento de la sangre)", dice Matt Pfeil, Director de Clientes de DataStax. "Esto implica la comparación en tiempo real de los datos del paciente con un conjunto de datos centralizados y anónimos".

La creación de datos enriquecidos permite detectar y tratar de manera temprana las afecciones que ponen en peligro la vida, aunque solo si hay consentimiento del paciente; Sus datos anónimos se pueden utilizar en el futuro para el tratamiento de otros..