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Big Data: cómo sacar partido del análisis de datos

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Actualmente escuchamos oír hablar constantemente de Big Data, pero muchas veces nos podemos llegar a preguntar ¿Qué es exactamente? ¿Y para qué sirve? ¿Tengo Big Data en mi empresa? ¿Cómo puede el Big Data ayudarnos a tomar mejores decisiones?

La expresión Big Data nos trae a la cabeza grandes volúmenes de información, imposible de ser manejados adecuadamente mediante los sistemas habituales de computación.

Las tres ‘V’ del Big Data

Pero en el Big Data, la cuestión no es solamente el tamaño, sino otras características que los expertos sintetizan en tres V:

  • Volumen. Estamos habituados acostumbrados a las denominaciones de mega o giga bytes, pero en Big Data se habla como mínimo de teras, petas o exa bytes (1.000 millones de gigabytes). Se trata pues de enormes volúmenes de información difíciles de manejar en la mayoría de los ordenadores de propósito general.
  • Velocidad: En multitud de aplicaciones, la información, los datos, se generan de forma continua y se han de procesar en tiempo real, o al menos, en ventanas de tiempo cada vez mas reducidas. Esto es conocido como streaming data.
  • Variedad: A menudo los datos son no estructurados, esto es, datos en multitud de formatos que provienen de multitud de fuentes externas, como redes sociales, canales multimedia, etc.

La tecnología para trabajar con Big Data empezó a desarrollarse en empresas como Google, Amazon o Netflix, pero su expansión a organizaciones de todo tipo de tamaños está siendo imparable, tanto para la mejora de los procesos existentes como para crear nuevas prestaciones.

Estrategias de precio, de servicio al cliente, de benchmarking, de retención de clientes y marketing, son solo algunos ejemplos de los numerosos y variados usos con impacto real en los resultados de negocio que tiene el Big Data.

En la mayoría de los casos, no se requiere capturar nuevos datos si no aprovechar los que ya tenemos. Por ejemplo, un banco dispone de datos de los movimientos de las cuentas bancarias de los pagos con tarjeta de crédito de sus clientes. Un supermercado sabe el tipo de productos que compran sus clientes con tarjetas de fidelización. Una empresa dispone de datos de sus clientes, empleados, proveedores y de su cadena de suministro y es relativamente fácil obtener datos de redes sociales o de información pública.

Iniciarse en el uso del Big Data

Ahora bien, si una empresa quiere usar Big Data, ¿por dónde debe empezar?

Lo primero es tener en cuenta que usar Big Data es una decisión estratégica y debe estar amparada por los mas altos estamentos de la empresa.

Previamente a la obtención de datos, se debe preguntar ¿Qué queremos hacer con ellos? ¿Para qué los queremos? ¿Qué provecho vamos a sacar de ellos?

Actualmente, la empresa privada está haciendo grandes esfuerzos por incorporar Big Data y tecnologías de analítica, mientras que el sector público todavía no tiene claras sus estrategias, a pesar del papel tan importante que está jugando esta tecnología en la lucha sanitaria contra la pandemia del coronavirus, de hecho, la tecnología Big Data se ha convertido en el impulsor de las principales herramientas digitales para hacer frente a la COVID-19.

La empresa debe analizar que preguntas quiere responder al usar Big Data y que datos son necesarios para responderla. Y una vez hecho el análisis, ¿de qué va a servir? ¿Qué decisiones tomaremos y que impacto tendrán en nuestra compañía?

Después se debe plantear la necesidad de recursos para implantar un sistema de estas características.

La tendencia actual es a no adquirir sistemas físicos si no a recurrir al Cloud Computing para asegurar las prestaciones, el nivel de servicio y la integridad y blindaje de los datos, dados los sofisticados sistemas de seguridad que los proveedores de infraestructuras como servicios, suministran hoy en día.

En cuanto al software a adquirir, hay dos tendencias muy claras: optar por los proveedores de software propietario, fabricantes especialistas en tecnología de análisis de datos de grandes volúmenes o acudir a la comunidad de Open Source, que está siendo muy activa en este sector.

Lo fundamental a la hora de sacar el máximo partido a los datos, es como no podría ser de otra manera, las personas. Contar con profesionales capacitados y altamente especializados es un factor crítico en el éxito de un proyecto de Big Data.

Actualmente, la demanda supera a la oferta y es necesario seleccionar muy bien a quien va a tener control de lo mas preciado de nuestra compañía: la información. Hay que recalcar que la visión estratégica y la identificación de oportunidades corresponde a la dirección de la compañía. Sin esos Inputs, el análisis de datos no tiene sentido.

Distinción de roles

Después, en el plano técnico, hay que distinguir dos roles, que en ocasiones suelen recaer en el mismo profesional: el ingeniero de datos o arquitecto de datos y el científico de datos. El primero, organiza los recursos para la captación, almacenamiento y circulación de los datos, mientras que el segundo, el científico de datos, se encarga del análisis de estos.

Estos roles son vitales para pasar a las fases de evaluación de los resultados, reflexión y toma de decisiones.

Hasta hace poco se pensaba que el Big Data solo atañía a las grandes corporaciones o a compañías tecnológicas como Google o Facebook, pero el Big Data es cada vez mas accesible para las pequeñas y medianas empresas. Además, gracias a la creación de las plataformas digitales y apps, las pequeñas empresas pueden trabajar fácilmente con esta tecnología en relación por ejemplo con sus pedidos o el comportamiento de sus clientes.

El objetivo para toda compañía es comprender a su cliente y entender con detalle cómo funcionan sus operaciones.

Tradicionalmente el Big Data ha sido utilizado en las empresas en el área de marketing, dado que comprender el comportamiento de los clientes es vital, pero cada vez mas esta tecnología está penetrando en los equipos de estrategia y operaciones.

Una nueva e interesante opción ha surgido para las pequeñas y medianas empresas que ven dificultados en la adquisición de sistemas tan sofisticados y es el denominado DaaS (Data as a service). El proveedor de servicios ofrece a las empresas datos de valor y específicos bajo petición y de forma integrada en las aplicaciones empresariales. Gracias a esto, las empresas tienen acceso mas fácil y rápido a múltiples fuentes de datos externas. De esta manera, la incertidumbre financiera para introducirse en proyectos de Big Data queda minimizada.

A medida que las empresas dependan más del Big Data y de las ideas que derivan de su análisis, muchos algoritmos se automatizarán. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático permitirán una exploración continua del Big Data y la inversión de menos tiempo “humano”. Esto hará que los datos tengan mas valor y generarán mas valor aún en un futuro muy próximo.

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