¿Qué es el Thick Data?
Thick Data es una forma de recopilar y analizar datos que va más allá de la recopilación y el análisis estándar. En lugar de centrarse en los números y estadísticas, Thick Data se centra en la información contextual y las narrativas que rodean los datos, permitiendo a las organizaciones entender mejor las interacciones entre personas, lugares y cosas.
Al ser Thick Data un enfoque de análisis de datos que se centra en la recopilación de información cualitativa en lugar de cuantitativa, esto puede mejorar la profundidad de las conclusiones al proporcionar una capa adicional de contexto para los datos. Esto permite a los investigadores explorar los motivos detrás de los comportamientos observados, profundizar en los patrones que se encuentran y comprender los procesos subyacentes. Al tener esta perspectiva cualitativa, los investigadores pueden llegar a conclusiones más significativas y ricas que de otra manera no serían posibles.
Por tanto, ofrece una mirada más profunda que la información de Big Data, proporcionando información detallada sobre los motivos, el contexto, las percepciones y los sentimientos de los usuarios.
¿Cómo utilizan las empresas Thick Data?
Las empresas utilizan Thick Data para obtener una comprensión más profunda de sus clientes y su mercado y tomar decisiones informadas. Esto incluye la identificación de insumos críticos para mejorar los productos y servicios, la identificación de tendencias de comportamiento y la mejora de la experiencia del cliente.
Los datos gruesos también se utilizan para comprender mejor el mercado, identificar oportunidades de negocio y predecir las tendencias futuras. Por último, las empresas también pueden utilizar los datos gruesos para realizar un seguimiento de la competencia y establecer estrategias de ventas y marketing de acuerdo con los resultados obtenidos.
Ejemplos de uso de Thick Data
Algunos ejemplos de Thick Data incluyen:
1. Entrevistas a clientes: Entrevistar a los clientes para obtener una comprensión más profunda de sus motivaciones, experiencias y expectativas.
2. Encuestas de satisfacción del cliente: Evaluar la satisfacción del cliente mediante encuestas detalladas para recopilar datos adicionales sobre sus preferencias y percepciones.
3. Análisis de contenido: Analizar los comentarios en línea, blogs y otros contenidos para obtener información sobre las opiniones y las tendencias de los usuarios.
4. Estudios de mercado: Realizar estudios de mercado a profundidad para conocer mejor el comportamiento y las preferencias del consumidor.
5. Análisis de redes sociales: Recopilar y analizar datos de redes sociales para entender mejor la percepción de marca y la actividad de los usuarios.
¿Qué herramientas existen para Thick data?
Las herramientas para el procesamiento de datos gruesos incluyen herramientas de minería de datos, análisis de datos en profundidad, herramientas de visualización de datos, herramientas de integración de datos y herramientas de procesamiento de lenguaje natural. Estas herramientas se utilizan para analizar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, como texto, audio y video, para obtener información útil.
Algunos ejemplos de herramientas Thick data son:
- Herramientas de minería de datos: RapidMiner, Apache Mahout, Microsoft Azure Machine Learning.
- Herramientas de análisis profundo de datos: Tableau, Microsoft Power BI.
- Herramientas de visualización de datos: ggplot2, Tableau, D3.js.
- Herramientas de integración de datos: Talend, Informatica, Pentaho.
- Herramientas de procesamiento de lenguaje natural: NLTK, Stanford CoreNLP, spaCy.
Fuentes
Thick Data y Big Data <https://www.bbvaopenmind.com/tecnologia/mundo-digital/thick-data-y-big-data/>
¿Qué es el Thick Data? <https://blog.antropologia2-0.com/es/que-es-thick-data/>
Which Open Source NER Model Is The Best ? Comparing CoreNLP, Spacy And Flair <https://www.lighttag.io/blog/spacy-vs-stanford/>
Comparativa ETL Talend vs Pentaho Data Integration (Kettle) <https://churriwifi.wordpress.com/2010/06/01/comparativa-talend-vs-kettle-pdi/>