Objetivo

Comprender qué es el modelo de creación de Big Data, sus fases y relevancia, así como la utilidad y el resultado esperado de dicha información.

Descripción

En este tema revisarás el proceso y las fuentes a través de las cuales se puede generar el Big Data. También entenderás las fases de preparación que permitirán una adecuada visualización de los datos, para que sea posible gestionarlos y usarlos para la toma de decisiones y generación de estrategias en los negocios.

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Modelo de creación de Big Data 

Revisa el siguiente video:

Para conocer más sobre la conexión entre la estrategia de mercadotecnia en las empresas y el Big Data, revisa el siguiente video:

Mango Macro & Crypto. (2016, 12 de octubre). Big Data Marketing [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=XjmldAL9RQs

Objetivo

Comprender cómo la transformación de datos de resultados en gráficos permite una visualización de utilidad, para la generación de recomendaciones a partir de un ejemplo práctico.

Instrucciones

1. Investiga algunos datos de resultados e indicadores de redes sociales y de ventas de la empresa donde laboras o de alguna otra empresa. Pueden incluso ser datos encontrados en fuentes secundarias.
2. Revisa los datos y encuentra la forma de acomodarlos en gráficos que permitan una visualización amigable.
1. Genera una pequeña presentación con ellos.
3. En función de los datos genera lo siguiente:
1. Tres conclusiones sobre posibles tendencias que visualizas a partir de los resultados.
2. Tres recomendaciones para la empresa en función de sus resultados.
4. Reflexiona: ¿Cómo impacta la visualización gráfica de los datos en tu capacidad de interpretarlos y generar recomendaciones?

Checklist

• Se encuentran datos numéricos de una empresa.
• Se genera una presentación usando gráficos que permitan visualizar los resultados numéricos de forma sencilla y amigable.
• Se generan conclusiones y recomendaciones congruentes con los resultados.
• Se reflexiona sobre el alcance de la visualización gráfica de los datos en la generación de recomendaciones.