En el nivel más alto de complejidad dentro de los Sistemas de Análisis de Información en las empresas nos encontramos el Big Data.
Solemos definir “Big Data» como los métodos y las tecnologías para la carga, el almacenamiento y el análisis altamente escalables de datos no estructurados. Las tecnologías de Big Data pueden ayudar a las empresas a gestionar grandes volúmenes de datos, realizar análisis complejos y a la integración en tiempo real de datos de una variedad de estructuras de datos y fuentes.
El análisis de Big Data admite la planificación basada en datos, la dirección y el control de los procesos de negocios y la implementación de modelos de negocios digitales.
Las nuevas tecnologías han hecho que se generen diariamente grandes cantidades de datos y que estos datos sean compartidos cada día entre más usuarios. Los sistemas tradicionales de almacenamiento de información han ido quedándose obsoletos por el aumento de la cantidad de datos disponibles, de forma que el 80% de estos datos se encuentran desordenados y son difícilmente gestionables ni aprovechables para que sean útiles a la empresa.
Con la implementación de soluciones de Big Data es posible gestionar este volumen de datos con mayor facilidad, permitiendo la retención, clasificación, análisis y aprovechamiento, de una manera mucho más precisa. Cuando estos datos se gestionan de manera adecuada se convierten en herramientas muy útiles a la hora de tomar decisiones estratégicas en las empresas y permiten aumentar la rentabilidad.
En la era del Big Data las empresas deben adaptarse con agilidad a los nuevos tiempos, y saber convertir todos los datos que genera la organización en información útil para una correcta y ágil toma de decisiones. Para ello es necesario cambiar el enfoque en cuanto a tecnologías, aplicaciones y profesionales para poder almacenar, gestionar y analizar todos los datos, los cuales han pasado a ser el centro de gravedad de las organizaciones.
Hoy en día, para muchas empresas puede llegar a ser más importante detectar al cliente que más influye al resto de posibles compradores, que al que mayor volumen de compra realiza.
Con los sistemas tradicionales de BI los procesos necesarios para el procesamiento y análisis de información carecen de dinamismo. Por ejemplo, el tiempo necesario para proceder a la carga de modelos puede resultar excesivo y provocar que, con frecuencia, al finalizar el proceso hubiese perdido utilidad, por haber evolucionado el negocio. Realizar los cambios pertinentes para alinearlo de nuevo con las necesidades corporativas es una tarea costosa, larga, poco ágil e ineficaz, al no poder tampoco aplicarse los algoritmos que hoy día se utilizan para el análisis.
En una empresa, no es lo mismo copiar para ir detrás de los competidores que ser el primero en ofrecer un servicio nuevo. De ahí proviene la importancia de la innovación que el Big Data impulsa, y que permite hacer volar la imaginación sin límites al eliminar por completo cualquier tipo de restricción en la gestión de datos.
EJEMPLOS PRÁCTICOS
Además de los casos sobre los usos de la Minería de Datos, que comentaba en este post de hace unos años, podemos mostrar ejemplos de distintas áreas.
Conocimiento de clientes
Los datos se utilizan para estudiar su comportamiento y preferencias. El objetivo es predecir futuras acciones y entender mejor al cliente para ofrecerle soluciones que beneficien a ambos.
Por ejemplo, un cadena de supermercados utiliza el Big Data para realizar un análisis de los datos de compra de sus clientes y ofrecerles descuentos que caducan en días concretos. Con estas acciones se busca aumentar la frecuencia de sus visitas a los centros y el volumen de la cesta de compra.
Una entidad financiera analiza las operaciones que realizan sus clientes VIP con su tarjeta para conocer su estilo de vida y poder ofrecerles productos relacionados que se adapten a sus necesidades, como descuentos en el establecimiento que más frecuenten o más gasto hagan.
Movilidad
Gracias al uso del Big Data, el sistema de Uber gestiona los millones de billones de destinos que tiene Méjico, generando un mapeo de los automóviles cercanos y, al mismo tiempo, un coste estimado de tu trayecto durante el tiempo promedio que lleva desde que pides tú vehículo hasta que el conductor acepta la solicitud. En 2016 se trataba de 39.000 conductores y unos 1.200.000 usuarios registrados. Gracias al sistema de Big Data el tiempo necesario para este proceso era tan solo de 10 segundos.
El Big Data se usa a diario en sectores tan dispares como gestión de RRHH, el Marketing, las Ventas, las Comunicaciones, el Deporte, la Política y por supuesto la Industria.
Tras las herramientas de Análisis de Información que vimos, desde el Cuadro de Mando hasta el Dashboard, pasando por el Reporting, el Big Data nos proporciona una capacidad de análisis que amplia el aprovechamiento de los datos disponibles hasta límites insospechados.
