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Big Data: ¿Qué es y cómo lo usan las empresas?

EMPRESAS Y NEGOCIOS.

En un momento de gran auge para la información y los datos, el Big Data se revela como uno de los sectores con mayor proyección y salidas profesionales. Te contamos todo sobre la “ciencia” de la nueva década.

¿Qué es el Big Data?

El famoso estadístico William Edwards Deming dijo una vez: “Sin datos, eres otra persona más con una opinión”. Una frase que confirma la necesidad de contar con datos y estadísticas en la era de la información, parte del ADN e importancia del Big Data. Cada vez más familiar entre empresarios y jóvenes ambiciosos, el Big Data es aquel término que engloba y describe el gran volumen de datos – tanto estructurados como no estructurados – recopilados por una empresa. Sin embargo, la cantidad de datos no es el motivo más importante, sino lo que las empresas hacen con ellos.

El Big Data es analizada para obtener insights que impliquen mejores decisiones y estrategias aún más efectivas para las empresas. Un concepto que siempre estuvo ahí pero se vio potenciado a principios de los años 2000 con la siguiente definición del analista Doug Laney acerca de qué es el Big Data, basada en las tres V:

– Volumen: La recopilación y almacenamiento de datos procedentes de fuentes como dispositivos inteligentes (IO), equipos industriales o medios sociales.
– Velocidad: El tiempo que los datos tardan en llegar a las empresas gracias a Internet y la necesidad de entenderlos en tiempo casi real.
– Variedad: La presentación de los datos en diferentes formatos, como pueden ser las estructuras numéricas o correos electrónicos.

A las 3 V de Laney se han añadido otras 4 en los últimos años:

Veracidad: La calidad de los datos y su capacidad para integrarse con otros a través de diferentes sistemas.
Viabilidad: Capacidad de las compañías para generar un uso más eficaz del volumen de datos que reciben.
Visualización: La forma en que son mostrados los datos
Valor: Aquellos datos que se transforman en información de gran valor y claves para desarrollar nuevas estrategias.

¿Para qué sirve el Big Data?

Existen numerosos usos del Big Data en la vida cotidiana (como bien demuestra la siguiente charla TED de Andrés Chiappe Laverde). Pero especialmente, los usos del Big Data se multiplican cuando hablamos de las empresas y todos los siguientes beneficios que se pueden obtener:

Experiencia del cliente: Gracias al Big Data, una empresa puede recopilar información de las visitas a su página web o redes sociales, entre otros canales de comunicación. El análisis de todos estos datos permite configurar un perfil del cliente mucho más preciso y así aportar un mayor valor al servicio. El objetivo de este uso es obtener una mayor clientela en todos sus niveles.
Desarrollo de productos: El Big Data permite a muchas empresas anticiparse a la demanda de un producto o servicio por parte de los usuarios. Gracias al uso de datos, generan modelos de predicción para nuevos productos, clasificando aspectos clave basándose en los servicios actuales y los anteriores. Esto permite perfeccionar aún más la estrategia y generar un mayor número de ventas.
Fraude: El Big Data también es un importante aliado para la ciberseguridad, ya que facilita los patrones de datos que puedan provocar un fraude en el sistema.
Innovación: Gracias al uso de datos también podemos innovar gracias al análisis de interdependencias entre procesos, entidades y capital humano. Por ejemplo, mejora las decisiones de carácter financiero, optimiza las decisiones de los clientes y favorece la implantación de precios dinámicos. De esta forma, el Big Data se convierte no solo en una herramienta para potenciar un servicio o producto, sino también la mejora de los procesos y comunicación detrás de los mismos.

¿Cómo funciona el Big Data?

En función de la capacidad de un sistema, existen diferentes procesos para manejar el Big Data. Sin embargo, el proceso más común se divide en tres bloques muy diferenciados:

Integración.

El Big Data nace de muchísimas fuentes, por lo que es necesario conocer las respectivas tecnologías y estrategias para la recopilación de todos los datos. Por ejemplo, mucha información se obtiene a través de las cookies de los navegadores de Internet (esto ayuda a conocer el comportamiento de los usuarios); las redes sociales (focos donde se comparten infinidad de datos y herramienta idónea para desarrollar nuevas campañas de marketing); o datos generados por las propias empresas. Toda esta información se extrae y se procesa para facilitar la comprensión del cliente.

Gestión.

Toda información necesita de un lugar de almacenamiento donde conservar los datos y poder analizarlos. Gracias a aliados como las propias instalaciones de la empresa o la famosa nube, podemos agruparlos para su disposición en tiempo real y bajo demanda en cualquier momento. El auge tecnológico de los últimos años ha permitido que el aspecto de la gestión de datos haya avanzado a pasos de gigante, facilitando parte del proceso raíz del Big Data.

Análisis.

Una vez extraemos y almacenamos los datos, llega el paso más determinante: su correcto análisis para poder saber qué buscan los clientes, cuál es el comportamiento del usuario o las necesidades de una empresa. A partir del análisis, la propia empresa debe desarrollar una correcta estrategia para poder potenciar y utilizar los datos de la forma más beneficiosa para su interés y el de sus clientes.

3 ejemplos aplicación del Big Data.

Una vez hemos repasado los entresijos del Big Data, llega el momento de conocer aquellos casos de éxito que confirman su correcto uso. Estos son los principales referentes:

Amazon.

La compañía de Jeff Bezos, el hombre más rico del mundo, es el mejor referente cuando se trata de cómo usar el big data, tal y como demuestra su éxito. Amazon se apoya en algoritmos para personalizar por completo la experiencia de compra, adaptando sus contenidos a los gustos del usuario. Un buen ejemplo es el ya famoso “los clientes interesados en este producto también compraron”. Esto permite atraer al cliente a la compra de otros productos basándose en su perfil, comportamiento y compras anteriores combinado con el mejor uso de la inteligencia artificial.

Netflix.

Se estima que la plataforma de contenidos en streaming ahorra hasta 1000 millones de dólares al año gracias al Big Data. ¿Cómo? Apoyándose en un algoritmo capaz de determinar la opinión de los usuarios y suscriptores sobre sus programas. Por ese motivo, un 80% del contenido de Netflix que se reproduce procede de las recomendaciones confirmadas gracias a herramientas de inteligencia artificial como MicroStrategy, combinadas con tecnologías de Big Data como Hive o Hadoop. La prueba definitiva de que la personalización de contenidos es la clave en una plataforma de estas características.

Apple.

La manzanita mordida más famosa del mundo hace muy bien sus deberes cuando hablamos de Big Data. La empresa de Steve Jobs aplica el Big Data a la economía conductual, extrayendo diversas conclusiones del comportamiento de sus usuarios gracias a los 6 principios de esta “filosofía”: tribalismo (grupos sociales con intereses comunes), efecto dotación (probar los productos en sus tiendas), prueb social (testimonios y opiniones de familiares y amigos del usuario final), heurística (el packaging como arma para vender mejor el producto), efecto halo (opiniones en función de productos previos), y precio.

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