El Big Data aplicado a las empresas

El mercado del Big Data está en plena expansión. Aunque la necesidad de transformar datos en información para la toma de decisiones no es nueva, la implementación del Big Data en muchas áreas de las grandes empresas ha visibilizado la importancia de los datos como recurso estratégico.

Por tanto, para las empresas que están transformando digitalmente sus organizaciones el Big Data es ya un recurso crucial para afrontar los retos del futuro. Porque, qué duda cabe, el futuro pertenece a las empresas que entiendan cómo recolectar, almacenar y utilizar sus datos de manera efectiva. 

La clave del Big Data, por tanto, reside en la información útil que sean capaces de extraer las empresas a partir de los datos recabados. Porque disponer de mucha información y no saber cómo utilizarla, no tiene el menor valor. Es por ello que las empresas necesitan nuevas herramientas y tecnologías que permitan gestionar estas ingentes cantidades de datos para sacar el máximo potencial de los datos que disponen. Esto se traduce en la necesidad de contratar a personal que facilite la integración de soluciones de Inteligencia Artificial para la gestión y automatización del Big Data.

Aunque la implantación del Big Data, debido a la alta inversión económica que requiere, se está realizando sobre todo en las grandes multinacionales, cada vez son más las PYMEs que están incorporando el análisis y la gestión del Big Data por los beneficios competitivos que les aportan. En estos casos, se suele externalizar el trabajo a través de servicios cloud, que son los más demandados. El análisis de datos basado en la nube contribuye a reducir los costes de almacenamiento de grandes cantidades de datos.

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Pero, ¿qué es el Big Data?

Cualquier dispositivo que sea capaz de almacenar y procesar información es una fuente generadora de datos. Así que lo más importante es que a partir de los datos en bruto, se puedan organizar para que se conviertan en información útil para las empresas.

En este sentido, el Big Data permite recopilar información de las visitas a una página web, redes sociales, registros de llamadas y otros orígenes de datos.

El Big Data es un término que hace referencia a grandes volúmenes de datos o macrodatos que precisan de aplicaciones informáticas, basadas en Inteligencia Artificial, para su adecuado procesamiento y que permite transformar la información generada en un activo de la empresa.

De este modo, la toma de decisiones se puede realizar desde una perspectiva más realista (sobre lo que está ocurriendo) y no basada sólo en intuiciones. Esto permite, por ejemplo, que una empresa pueda lanzar al mercado productos y servicios alineados con las necesidades y deseos de sus clientes en un periodo de tiempo determinado.

En este sentido, comprender las tendencias y decisiones de los clientes permite guiar a una empresa en la dirección que debe tomar.

¿Cómo funciona el Big Data?

Las 3 magnitudes clásicas que definen el Big Data se conocen como las 3 V 's: volumen, variedad y velocidad.

1. Volumen. Hace referencia a la cantidad de datos que son originados y almacenados con el objetivo de procesarlos y transformarlos en acciones. Estos pueden provenir de diversas fuentes virtuales: redes sociales, correos electrónicos, dispositivos electrónicos, etc.
2. Variedad. Hace referencia a las fuentes en las que los datos pueden ser registrados y extraídos: documentos de texto, correos electrónicos, audios, vídeos o imágenes que residen en un dispositivo móvil, perfiles de redes sociales, etc.
3. Velocidad. Hace referencia a la rapidez con la que los datos son creados, almacenados y procesados en tiempo real. En este aspecto, es fundamental que la empresa cuente con la infraestructura y los procesos necesarios para convertir los datos en información útil en el menor tiempo posible.

Asimismo, el Big Data también puede definirse en base a la medición de otras magnitudes complementarias que enumeramos a continuación:

4. Veracidad. Hace referencia a la calidad de los datos o el grado de fiabilidad de la información recibida. La IA permite mediante el aprendizaje automático excluir del análisis todos aquellos datos que son falsos o carecen de valor para el objetivo propuesto.
5. Valor. Hace referencia a la capacidad de generar insights valiosos que permitan convertir la información recibida en un conocimiento que ayude a tomar una decisión o realizar una acción concreta.
6. Viabilidad. Hace referencia a la capacidad de una empresa para realizar una transformación eficiente de los datos en información útil.
7. Visualización. Hace referencia al modo en el que los datos son mostrados para proceder adecuadamente a partir de los patrones e interpretaciones (variabilidad) del comportamiento del consumidor.

¿Para qué sirve el Big Data?

Cada vez que una persona visita un sitio web o accede a una red social desde su smartphone o portátil, está dejando un rastro, aportando una serie de datos sobre su actividad online y su forma de interactuar con los productos o servicios.

Mediante el uso de tecnología para gestionar el Big Data, una empresa podrá de este modo conocer en profundidad al usuario (cliente nuevo, potencial o consolidado) y profundizar en sus necesidades, frustraciones y deseos para generar experiencias de usuario satisfactorias. Asimismo, ofrece la oportunidad de segmentar a los clientes según sus preferencias.

En sus inicios, el Big Data se desarrollaba sólo en empresas de comunicación y marketing, pero gracias a la evolución de las tecnologías y del propio mercado hay multitud de sectores donde se está aplicando con éxito, como el deporte, el comercio, la seguridad, la medicina o el transporte, con el objetivo de perfeccionar la experiencia de interacción, así como de optimizar el valor que se ofrece al cliente para fidelizarlo. 

El Big Data se puede utilizar para gestionar y optimizar infinidad de tareas en las empresas, entre las cuales podemos destacar:

• Mejorar las estrategias de marketing (personalizado) e identificar nuevas oportunidades comerciales.
• Descubrir los hábitos de compra de los consumidores para identificar patrones de comportamiento que mejoren la experiencia de compra.
• Prevenir posibles fraudes financieros.
• Identificar procesos cuyos costes pueden ser reducidos e incrementar el volumen de ventas.

• Analizar a la competencia para aprender de sus aciertos y errores.
• Optimizar el uso de combustible en la industria del transporte fijando las rutas más adecuadas atendiendo a la climatología, el estado de la circulación, etc. 
• Planes de salud personalizados mediante la monitorización de las condiciones de salud del cliente en tiempo real.
• Gestionar el stock de mercancías mediante inventarios predictivos.
• Generación de protocolos de ciberseguridad y monitorización de datos en tiempo real.

Principales contenidos que analiza el Big Data

La información que analiza el Big Data puede proceder de multitud de fuentes. Las fuentes más frecuentes por la cantidad y la calidad de los datos que ofrecen son las siguientes: 

• El contenido que aporta la navegación del usuario por las páginas web.
• El contenido que se obtiene de las redes sociales.
• El contenido “machine to machine” o M2M, es decir, cualquier tecnología que permita que dos dispositivos intercambien información entre sí y envíen datos. No es necesaria la intervención humana para que se produzca esta comunicación, pues se realiza entre las máquinas o dispositivos de forma autónoma.
• Registros de facturas, correos electrónicos, notas de voz y llamadas telefónicas.
• Información biométrica, como huellas digitales o reconocimiento facial.
• En aplicaciones de seguimiento de carteras de riesgos o financieras. Donde se manejan centenares de millones de transacciones mensuales correspondientes a decenas de millones de contratos y millones de clientes.