Big Data: ¿Qué es y cómo ayuda a mi negocio?

El término “big data” se utiliza para describir la gran cantidad de datos que se producen diariamente en diferentes formatos y en diferentes áreas, como redes sociales, transacciones financieras, datos de sensores, entre otros. La expresión “big data” surgió en los años 90 y su popularización se atribuye al científico de la computación John Mashey.

A continuación, procuraremos explicar qué es big data, cómo la puedes aplicar a tu negocio y cuáles son sus principales beneficios y retos.

“Big data” se refiere a un conjunto de datos sumamente grande y complejo que se genera a partir de diversas fuentes, como dispositivos móviles, sensores, redes sociales, transacciones financieras y muchas más. 

El mayor desafío al trabajar con big data es encontrar maneras eficientes de recoger, almacenar, procesar y analizar esos datos para extraer información útil e insights significativos. El uso de tecnologías avanzadas, como la computación en la nube, la inteligencia artificial y el aprendizaje de máquina, son fundamentales para lidiar con el gran volumen y la complejidad del big data.

Por último, la “V” de variedad dice respecto a los diferentes tipos de datos que se generan a partir de diversas fuentes, como texto, vídeo, audio, imágenes, datos estructurados y no estructurados. Por ejemplo, un hospital puede recoger datos de pacientes, exámenes de laboratorio, registros médicos, datos de sensores de equipos y mucho más. Para cada tipo de dato se requieren diferentes técnicas y herramientas de procesamiento si se quiere extraer información útil.

En suma, el volumen se refiere a la enorme cantidad de datos generados, que, muchas veces, es tan grande que los datos no se pueden procesar haciéndose uso de herramientas tradicionales. La velocidad se refiere a la rapidez con la que se generan esos datos, los cuales se deben procesar en tiempo real. La variedad se refiere a la diversidad de fuentes de datos, que incluyen no solo datos estructurados (como en bancos de datos), sino también datos no estructurados, como imágenes, vídeos, textos, audio, entre otros.

Antes de seguir, cabe mencionar algunos aspectos más referentes al big data.

Como lo sugiere el propio término, diversos factores componen el big data. Además del gran volumen de datos, hay muchas características más que forman parte de su definición. 

Recapitulando, “big data” es un término utilizado para describir la enorme cantidad de datos que se generan en todo momento en diferentes áreas y para cuya recogida, almacenamiento y análisis se requieren diferentes técnicas y herramientas especiales. 

Ahondando un poco más en el tema, cabe mencionar otros dos aspectos importantes relacionados al big data: la veracidad (o validez) y la complejidad. La primera se refiere a la calidad de los datos, o sea, a su confiabilidad y precisión. Y la complejidad dice respecto al desafío de lidiar con datos que son cada vez más difíciles de entender y analizar, como, por ejemplo, datos provenientes de dispositivos IoT (Internet de las Cosas).

Además de los aspectos que ya se han mencionado, otras características importantes del big data que podemos resaltar son:

• Escalabilidad: para trabajar con big data, es necesario contar con una infraestructura escalable, capaz de lidiar con un volumen creciente de datos y con una demanda de procesamiento y almacenamiento cada vez mayor.

• Inteligencia artificial: el big data se utiliza a menudo en conjunto con técnicas de inteligencia artificial, como machine learning, para identificar patrones e insights que serían difíciles de identificar por un ser humano.

• Seguridad: el gran volumen de datos generados puede representar riesgos de seguridad y privacidad, exigiendo cuidados especiales para su protección.

Para lidiar con las demandas de big data, existen diversas herramientas y tecnologías disponibles, como Hadoop, Spark, NoSQL, Data Warehousing, entre otras. Además, las empresas necesitan contar con profesionales cualificados, como científicos de datos e ingenieros de big data, para extraer el máximo valor de los datos disponibles y aplicarlos de forma estratégica.

Tú (o, mejor, tu sistema) puede analizar datos de todos los clientes, permitiendo a tu empresa personalizar ofertas basándose en los intereses y necesidades individuales de cada uno de ellos.

Por ejemplo: un e-commerce puede utilizar datos de compras anteriores o el historial de navegación para recomendar productos relevantes para cada cliente.

Al utilizar big data, puedes analizar las tendencias del mercado y del sector e identificar oportunidades de negocio y ajustar tus estrategias de acuerdo a lo que descubres. 

Por ejemplo: al analizar los accesos a un sitio, podrías observar que la mayor cantidad de accesos se realiza desde una región, pero que obtienes más conversiones de otra. A partir de esta constatación, puedes ajustar tus estrategias de marketing y ventas. Lo mismo se aplica a otros tipos de información, como edad, género, cargos e incluso dispositivo utilizado para entrar en contacto.

Otra posibilidad de uso del big data es el análisis de datos de procesos internos de tu empresa. Esta práctica te permite identificar cuáles son las áreas en las que se verifica ineficiencia y, entonces, introducir mejoras para aumentar la productividad y reducir costos. 

Por ejemplo: una empresa de logística puede identificar cuáles son las rutas más ágiles, los medios de transporte con menores chances de extraviar o dañar un producto o, incluso, los rasgos en común de los entregadores que han recibido menos quejas por parte de los clientes.

Muchas empresas, de diversos segmentos y tamaños, enfrentan el mismo problema: la gestión del stock. Sin embargo, el big data permite analizar las tendencias de pedidos y, de esa forma, ajustar los recursos de producción.

Por ejemplo: un restaurante, a partir de su historial de ventas, puede prever que, al comienzo de cada mes, el ticket promedio de las compras o la salida de “extras” es considerablemente mayor que en el resto del período. Munido de esa información, el gestor puede preparar el stock y al equipo, si fuera necesario, para el alza de la demanda.

El big data hace posible que comprendas los gustos y anhelos de tu público, además de sus comportamientos de compra. A partir de la información que recoge, una empresa puede crear un producto o servicio que se encaje perfectamente a las necesidades de los compradores, con un precio acorde a sus expectativas.

Por ejemplo: grandes filmes, series y videojuegos son producciones multimillonarias. Para garantizar el éxito, sus productores o creadores necesitan tener la seguridad de que el lanzamiento será también un éxito. Por eso, recurren a datos sobre intereses, tendencias en la música, moda y arte, para llegar a un producto que les encante a todos.

Si has llegado hasta aquí, ya debes de haber imaginado diversos beneficios que el uso del big data le podría aportar a tu negocio. De cualquier forma, listamos algunos de los motivos para usar el big data para asegurarnos de no pasar por alto ningún detalle.

Una de las mayores ventajas del big data ya la vimos al comienzo de este post y forma parte de su propia definición: la capacidad de interpretar una gran cantidad de datos a una gran velocidad. Esto quiere decir que podemos obtener respuestas para cuestiones sumamente complejas en un corto espacio de tiempo.

Otro beneficio del big data es su capacidad de analizar información no estructurada. Se estima que el 90% de los datos están en un formato no estructurado, o sea: en e-mails, documentos de texto, medios sociales, etc. En la práctica, la capacidad de procesar esos datos le da al big data un alcance de análisis gigantesco. 

Prever el futuro puede ser muy útil para una empresa, pues le da poder para anticipar acontecimientos significativos en su camino. Con el big data, no puedes prever el futuro, pero sí hacer análisis predictivos a partir de tendencias de eventos.

¿Recuerdas nuestro ejemplo sobre la gestión del stock? Ahora imagina que puedes prever el colapso de una economía e impactos climáticos. ¡Sí, es posible! Para ejemplos más específicos, veamos algunos beneficios por segmentos del mercado:

• Servicios financieros: a partir del análisis de datos, las instituciones financieras pueden acompañar las manifestaciones de los clientes en las redes sociales y prever sus insatisfacciones. Esto les permite ganar tiempo para proponer soluciones antes de que cierren sus cuentas. De la misma forma, también se puede hacer lo inverso: analizar las quejas que ha recibido la competencia para ofrecer un mejor producto en un momento de insatisfacción.

• Comercio minorista: por medio de la recogida y el análisis de datos, las empresas minoristas suelen identificar los hábitos y preferencias de consumo de los clientes, además de su información social y demográfica. Así, aumentan el número de ventas y elaboran programas de fidelidad más atractivos.

• Salud: la generación de información clínica contribuye a fortalecer la medicina de precisión, generando diagnósticos mucho más exactos y una atención humanizada. Además, el Big Data puede ayudar monitoreando las manifestaciones de una población en redes sociales y, de esa forma, previniendo posibles casos de eclosión de epidemias y dando tiempo a las instituciones sanitarias para adecuarse.

Sector público: a partir del cruce de datos de personas por medio de diferentes fuentes, los gestores públicos pueden identificar escenarios de desvío de ingresos, lavado de dinero u otros delitos financieros.

Otra ventaja del big data es que monitorea el nivel de satisfacción de la población y genera insights para la puesta en marcha de nuevos proyectos o soluciones para problemas detectados (que difícilmente llegarán al conocimiento de las autoridades públicas por los canales tradicionales de comunicación).

• Enseñanza: el análisis de datos puede ayudar a los educadores a identificar a alumnos en riesgo, a asegurar progresos de los alumnos de forma adecuada y a implementar una mejor evaluación y apoyo para los docentes y directores.

• Manufactura: por medio de la visión que puede proporcionar el Big Data, los fabricantes pueden aumentar la cantidad y la calidad de la producción, minimizando el desperdicio, creando valor y contribuyendo a la lucratividad del negocio.

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