Cuando nos referimos a听, conviene que empecemos por el principio.听El concepto听Big Data, muy extendido en los 煤ltimos a帽os, podr铆a traducirse听肠辞尘辞听macrodatos,听datos masivos听e, incluso, inteligencia de datos听y se utiliza para hacer referencia a las听grandes cantidades de informaci贸n que recopilan las empresas. Por su volumen, complejidad y velocidad de crecimiento,听los datos ya听no se pueden gestionar con herramientas convencionales, lo que motiva la aparici贸n de este nuevo concepto.听
Como sabr谩 por experiencia propia,听la informaci贸n es uno de los activos m谩s importantes听de听cualquier empresa. Conocer c贸mo se comportan los usuarios y analizar la evoluci贸n de las tendencias del mercado es esencial para听tomar decisiones estrat茅gicas que permitan mejorar los resultados de negocio.听
驴Por qu茅 es importante el Big Data?
El听objetivo听del听Big Data es听encontrar听modelos听o tendencias听repetitivas听en los datos analizados. De esta forma, se pueden听obtener modelos predictivos听que permitan comprender mejor las expectativas de los clientes y anticiparse a ellas, lo que conduce a una听toma de decisiones estrat茅gicas inteligente.听听
Por tanto, la utilidad del Big Data es evidente, ya que proporciona respuestas a muchas preguntas vitales de las empresas:听c贸mo enfocar el negocio, hacia d贸nde dirigirse o qu茅 谩reas necesitan mejoras. La informaci贸n obtenida gracias al an谩lisis de听macrodatos听permite听identificar problemas y encontrar soluciones eficientes.听
El conocimiento de las tendencias aporta agilidad en la toma de decisiones y ayuda a听identificar nuevas oportunidades de negocio. En un entorno tan cambiante y competitivo como el actual, la velocidad y la resiliencia pueden marcar la diferencia entre el 茅xito y el fracaso.听
La anal铆tica de datos es la herramienta que proporciona a las empresas la capacidad para听medir las necesidades de sus clientes y ofrecerles soluciones听incluso antes de que sean conscientes de ellas.听听
Ejemplos de uso del Big Data en las empresas
La tecnolog铆a Big Data es 煤til para cualquier empresa porque permite desarrollar听estrategias enfocadas a incrementar sus ventas, mejorar su reputaci贸n y desarrollar productos o servicios innovadores.听
Una de las听ventajas听del Big Data听es que recopila informaci贸n estructurada no solo dentro de la p谩gina web de la empresa, sino tambi茅n de terceros, como redes sociales o datos estad铆sticos.听听
Algunos ejemplos pr谩cticos de su empleo son los siguientes:听
- Estrategias听de听marketing听digital: mediante听el an谩lisis de los patrones de conducta, es posible听potenciar las ventas cruzadas听en el听ecommerce听gracias a los anuncios personalizados o con ofertas de productos relacionados.听听
- Marketing听de geolocalizaci贸n:听gracias a los听smartphones听y otros dispositivos听con听GPS听integrado, las empresas tienen la oportunidad de dirigirse a sus clientes potenciales cuando se encuentran en sus proximidades. Captar su atenci贸n en el momento preciso es una gran oportunidad听para听generar m谩s ventas a nivel local.听
- Mejora de la seguridad: la tecnolog铆a Big Data tambi茅n ayuda a听detectar y prevenir posibles fraudes听en transacciones听online, ya sean por compras, contrataci贸n de servicios o actividades bancarias.听
- Sector听retail: en la actualidad, los compradores esperan que el peque帽o comercio comprenda qu茅 necesita, cu谩ndo y c贸mo. Los datos de programas de fidelizaci贸n de clientes y h谩bitos de compra son una valiosa fuente de informaci贸n para听predecir tendencias听y lograr una mayor rentabilidad.听
- Empresas tur铆sticas: el an谩lisis de Big Data ofrece a las empresas tur铆sticas la capacidad de听identificar posibles problemas. Anticiparse a una mala experiencia es clave en una industria tan competitiva.听
Junto con la听Inteligencia Artificial听(IA), el Big Data es una de las听tendencias听tecnol贸gicas听sobre las que se sustenta el proceso de听transformaci贸n de las empresas听actualmente.听驴Su听objetivo? Obtener el m谩ximo valor posible de la gran cantidad de datos que los usuarios generan hoy en d铆a. Una muestra m谩s de que las empresas no pueden听estar听ajenas a las tecnolog铆as de futuro.
La datificaci贸n y el problema en el tratamiento y an谩lisis de datos en las empresas
La datificaci贸n, esa capacidad de las empresas para producir grandes vol煤menes de datos, tiene sentido si se trabaja a trav茅s de una l铆nea coherente. De lo contrario, afrontar el almacenamiento de grandes cantidades de datos puede ser, m谩s bien, un problema, al que hoy en d铆a se enfrentan muchas compa帽铆as.听
Seg煤n la plataforma de an谩lisis de datos Shapelets, algunos de los principales escollos que encuentran los cient铆ficos de datos al tratar de recopilar e interpretar los datos almacenados por parte de las empresas son los siguientes:听
- Datos duplicados. El hecho de no contar con una base de datos unificada y de que cada departamento cuente, por ejemplo, con sus propias bases de datos ahonda en un problema como la reducci贸n de la capacidad de almacenamiento de datos, as铆 como en la propia calidad de los datos.听
- Datos de poca calidad. La mala calidad de los datos reduce sustancialmente su potencial inicial. Deben ser precisos, consistentes, conformes, singulares e 铆ntegros.听
- Silos independientes. Relacionado con el primer punto, cuando distintos departamentos conectados entre s铆 trabajan sus datos de forma independiente, se genera una ineficiencia en su aprovechamiento.听
- Cantidad ingente de datos. Si bien es cierto que un buen uso de la tecnolog铆a puede ayudar a su tratamiento y an谩lisis, muchas empresas se afanan en recopilar una gran cantidad de datos que, en muchos casos, ni siquiera es necesaria para su negocio o que no son capaces de analizar posteriormente.听
- Coherencia y transparencia de datos. Es necesario que el an谩lisis de los datos tenga una l铆nea coherente con los objetivos empresariales. En muchos casos no se tiene en cuenta la direcci贸n del negocio a la hora de interpretar los datos. Los criterios de selecci贸n y limpieza de datos deben ir en sinton铆a con ella para sacarles un mayor provecho. La transparencia es otro problema relacionado, al generar continuos problemas para empleados a la hora de tratar determinados datos.听
Qu茅 es Big Data Analytics y qu茅 aplicaci贸n tiene para las empresas
Asociado al de Big Data encontramos otro concepto como el de Big Data Analytics. Este t茅rmino hace referencia a la tecnolog铆a que sirve para convertir todos esos datos estructurados y no estructurados en informaci贸n 煤til para la toma de decisiones. Esta tecnolog铆a, capaz de cruzar cantidades ingentes de datos permite, entre otros, extraer tendencias de un mercado determinado o del comportamiento de los consumidores.听
Para hacernos una idea de su complejidad, cuando se hace referencia a dos tipos de datos, los estructurados y los no estructurados, encontramos entre los primeros ejemplos como hojas de c谩lculo categorizadas debidamente, de manera que se pueda trabajar con ellas f谩cilmente. Entre los segundos, podemos encontrar ejemplos como publicaciones en redes sociales, archivos de audio o video, de dif铆cil almacenamiento en bases de datos convencionales. Estos suelen almacenarse com煤nmente en los conocidos como data lakes, almacenes de datos y bases de datos NoSQL.听
Los data lakes son repositorios de datos en bruto donde estos son mantenidos hasta que sea necesario. Es decir, los datos se mantienen en estos espacios de almacenamiento de forma natural, sin procesar, al contrario de lo que ocurre, por ejemplo, en un data warehouse jer谩rquico, donde dichos datos son almacenados en ficheros o carpetas.听听
Ventajas de Big Data Analytics para empresas
Esta tecnolog铆a, sobre la teor铆a, parece ser muy 煤til para empresas, pero realmente, en qu茅 pueden traducirse su aplicaci贸n. Estas son algunas de sus principales ventajas:听
- El Big Data Analytics le permitir谩 establecer objetivos realistas gracias a datos hist贸ricos y tendencias en el propio mercado.听
- Aumentar la fidelidad de los clientes de un negocio es clave para establecer estrategias de crecimiento. Big Data Analytics ayuda en esa labor de fidelizaci贸n al proveer a las empresas de datos acerca del comportamiento de sus clientes.听
- A su vez, tambi茅n ser谩 posible mejorar en las estrategias de captaci贸n de nuevos clientes. El an谩lisis de los datos le permitir谩 conocer las necesidades futuras de los clientes y potenciales clientes o hacer segmentaciones que le permitan conocerlos a煤n mejor.听
- Hacer m谩s eficientes los procesos internos de la organizaci贸n. As铆 como puede ser 煤til para la retenci贸n de clientes, tambi茅n puede servir para medir la eficiencia de determinados de procesos, manejar el control financiero de una compa帽铆a, procesos de abastecimiento, de producci贸n, etc. Esto permitir谩 tomar decisiones en consecuencia.听
- Mejorar en el 谩mbito de la gesti贸n de riesgos. Big Data Analytics permite tambi茅n identificar los riesgos de una organizaci贸n, sean del tipo que sean, y prever el impacto que pueden tener en la empresa.听
Como puede comprobar, un buen uso de las anal铆ticas de Big Data le permitir谩 llevar su negocio al siguiente nivel de rentabilidad, tomando las decisiones acertadas en el momento id贸neo para hacerlo.听
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