DATOS SECUNDARIOS Y ANALISIS DEL BIG DATA

Los datos secundarios constan de información que ya ha sido
recopilada y podría ser relevante para el problema inmediato.

Fuentes basicas de datos secundarios: la compañía misma (bases de datos internas) y otras organizaciones, como Acxion (bases de datos externas).

La información secundaria que se origina dentro de la
compañía incluye informes anuales, informes a los
accionistas, datos de ventas, perfiles de clientes,
patrones de compras

Los datos primarios, en contraste, son datos obtenidos por encuesta,
por observación y por experimento recolectados para resolver un
asunto particular.

Los datos secundarios pueden ayudar a aclarar o redefinir el
problema durante el proceso de la investigación exploratoria

Los datos secundarios pueden ofrecer en realidad una
solución al problema

Los datos secundarios pueden ofrecer opciones a
métodos de investigación con datos primarios.

Los datos secundarios pueden alertar al investigador de
mercados de problemas y/o dificultades potenciales

Los datos secundarios pueden proporcionar información
contextual necesaria y aumentar la credibilidad del informe de
investigación.

Los datos secundarios pueden aportar el marco
muestral.

Falta de disponibilidad

Para algunas preguntas de investigación, sencillamente
no hay datos disponibles.

Falta de relevancia

No es raro que datos secundarios se expresen en unidades de medida que no pueden
ser usadas por el investigador.

Imprecisión

Los usuarios de datos secundarios deben evaluar
siempre la precisión de los datos. Hay varias
potenciales fuentes de error cuando un investigador
recopila, codifica, analiza y presenta datos. Algunas pautas para determinar la precisión de datos secundarios son las
siguientes:

1. ¿Quien recopiló los datos?

2. ¿Cuál fue el propósito del estudio?

3. ¿Qué información se recolectó?

4. ¿Cuando se recolectó la información?

5. ¿Cómo se recolectó la información?

6. ¿La información es congruente con otra
información?

Insuficiencia

Un investigador puede determinar qué datos disponibles son
relevantes y exactos pero insuficientes para tomar una decisión o resolver un problema.

Recordemos que el Big Data es la acumulación y análisis de enormes cantidades de información

No hace mucho, la noción del análisis del Big Data no pasaba de ser un sueño. Las bases de datos tradicionales, usualmente escritas en un lenguaje llamado SQL, almacenan datos en tablas, columnas y filas pero están limitadas cuando se trata de almacenar cadenas de palabras como las que se encuentran en un correo electrónico o mensaje de texto. También son incapaces de manejar fotos o video

Visualización de datos

La visualización de datos es el
uso de técnicas de visualización de imágenes para ilustrar la relación dentro de los datos.