Big Data: ¿qué es, cómo funciona y para que nos sirve?

Todas las empresas deberían utilizar herramientas Big Data para crear valor seriamente si quieren competir.

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El uso de Big Data se está convirtiendo en una herramienta crucial para las empresas líderes en cuanto a la búsqueda de valor y superación de sus competidores. En la mayoría de los sectores, tanto los competidores establecidos como los nuevos participantes aprovechan las estrategias basadas en datos para innovar, competir y capturar valor.

Big Data ayuda a crear nuevas oportunidades de crecimiento. Por eso, los líderes con visión de futuro de todos los sectores ya han comenzado a construir las capacidades de Big Data de sus organizaciones.

Que es el Big Data?

Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día. Pero no es la cantidad de datos lo que es importante. Lo que importa con el Big Data es lo que las organizaciones hacen con los datos. Big Data ayudará a analizarlos y obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos.

Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño, complejidad y velocidad de crecimiento dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles.

¿Para qué le sirve el Big Data a las empresas?

En el mundo se acumulan cada vez más datos en formato digital pero el problema es que estos datos son en general poco estructurados y en cantidades ingentes. Son por lo tanto difíciles de explotar por métodos convencionales.

Big Data brinda a las empresas la posibilidad de extraer la inteligencia necesaria y explotar comercialmente la gran cantidad de datos dentro de las mismas, ayudando a crear nuevos servicios comerciales.

Les permiten fijar de forma más estratégica sus objetivos, centrando sus acciones en utilizar y sacar partido a las nuevas oportunidades que pueden aparecer entre estos datos e incluso, abandonar aquellos objetivos o estrategias que no aporten valor real.

Por ejemplo:

> Turismo: Mantener felices a los clientes es clave para la industria del turismo, pero la satisfacción del cliente puede ser difícil de medir, especialmente en el momento oportuno. Los Resorts y casinos, por ejemplo, sólo tienen una pequeña oportunidad de dar la vuelta a una mala experiencia de cliente. El análisis de Big data ofrece a estas empresas la capacidad de recopilar datos de los clientes, aplicar análisis e identificar inmediatamente posibles problemas antes de que sea demasiado tarde.

> Salud: Los registros de pacientes, planes de salud, información de seguros y otros tipos de información pueden ser difíciles de manejar, pero están llenos de información clave una vez que se aplican las analíticas. Es por eso que la tecnología de análisis de datos es tan importante para el cuidado de la salud. Al analizar grandes cantidades de información - tanto estructurada como no estructurada - rápidamente, se pueden proporcionar diagnósticos u opciones de tratamiento casi de inmediato.

> Administración: La administración se encuentra ante un gran desafío: mantener la calidad y la productividad con unos presupuestos ajustados. Esto es particularmente problemático con lo relacionado con la justicia. La tecnología agiliza las operaciones mientras que da a la administración una visión más holística de la actividad.

> Retail: El servicio al cliente ha evolucionado en los últimos años, ya que los compradores más inteligentes esperan que los minoristas comprendan exactamente lo que necesitan, cuando lo necesitan. El Big Data ayuda a los minoristas a satisfacer esas demandas. Armados con cantidades interminables de datos de programas de fidelización de clientes, hábitos de compra y otras fuentes, los minoristas no sólo tienen una comprensión profunda de sus clientes, sino que también pueden predecir tendencias, recomendar nuevos productos y aumentar la rentabilidad.

> Empresas manufactureras: Estas despliegan sensores en sus productos para recibir datos de telemetría. A veces esto se utiliza para ofrecer servicios de comunicaciones, seguridad y navegación. Ésta telemetría también revela patrones de uso, tasas de fracaso y otras oportunidades de mejora de productos que pueden reducir los costos de desarrollo y montaje.

> Publicidad: La proliferación de teléfonos inteligentes y otros dispositivos GPS ofrece a los anunciantes la oportunidad de dirigirse a los consumidores cuando están cerca de una tienda, una cafetería o un restaurante. Esto abre nuevos ingresos para los proveedores de servicios y ofrece a muchas empresas la oportunidad de conseguir nuevos prospectos.

Otros ejemplos del uso efectivo de Big Data existen en las siguientes áreas:

> Uso de registros de logs de TI para mejorar la resolución de problemas de TI, así como la detección de infracciones de seguridad, velocidad, eficacia y prevención de sucesos futuros.

> Uso de la voluminosa información histórica de un Call Center de forma rápida, con el fin de mejorar la interacción con el cliente y aumentar su satisfacción.

> Uso de contenido de medios sociales para mejorar y comprender más rápidamente el sentimiento del cliente y mejorar los productos, los servicios y la interacción con el cliente.

> Detección y prevención de fraudes en cualquier industria que procese transacciones financieras online, tales como compras, actividades bancarias, inversiones, seguros y atención médica.

> Uso de información de transacciones de mercados financieros para evaluar más rápidamente el riesgo y tomar medidas correctivas.

Pros y contras del Big Data

La parte positiva es que el Big Data puede emplearse en estudios muy útiles y beneficiosos, como predecir catástrofes naturales o actos terroristas, acotar epidemias o abordar problemas sanitarios, e incluso reducir la criminalidad y la tasa de desempleo.

Su principal inconveniente, y gran baza de sus detractores, es la pregunta de en qué lugar queda la privacidad de las personas. El tratamiento de datos sensibles ha puesto sobre la mesa el debate de hasta dónde debe llegar la protección de la intimidad o el uso de esa información.

En definitiva, el Big data es fuente de oportunidades para las empresas que buscan aumentar sus ingresos y su base de clientes, pero de nada servirá poder almacenar millones de datos en pocos segundo si al final no somos capaces de extraer ninguna conclusión de estos datos y análisis.

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