¿Cómo afecta el Big Data a la toma de decisiones empresariales?

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El Big Data ha supuesto una verdadera revolución en el mundo del management. Las operaciones empresariales hoy se hacen en muchas compañías basándose en el tratamiento y la gestión de datos masivos sobre el comportamiento humano. Lejos de suponer una simple moda pasajera, el análisis de cantidades ingentes de datos se está convirtiendo en un activo estratégico que las empresas no pueden obviar.

Uso del Big Data en las empresas

El Big Data supone un activo de gran importancia en las estrategias empresariales

El mundo camina además en esa dirección. Según algunos estudios, para el año 2020 habrá alrededor de 50.000 millones de dispositivos conectados en el mundo, más de 4 veces el número de todos los habitantes del planeta. Para ese mismo año, de acuerdo con Cisco, habrá 15,3 zettabytes de datos en circulación por los data center de todo el mundo.

Aprovechar la información a la que las empresas tienen acceso es de gran importancia para conocer al consumidor, determinar estrategias, mejorar las decisiones empresariales o crear productos y servicios personalizados. Muchas empresas todavía no han acabado de sacarle partido, pero de lo que no hay duda es de que se trata de una tendencia muy atractiva para la gestión empresarial.

Definición de Big Data

Hay muchos términos asociados al Big Data: tratamiento de datos masivos, macrodatos, datos a gran escala. Todos hacen referencia al hecho de que se trata de una cantidad tan enorme de datos que no pueden ser procesados por un software de bases de datos tradicional, por lo que no se trata simplemente de analítica digital.

Para que se vea más claro con un ejemplo, Starbucks es una compañía que ha basado el secreto de su éxito en el análisis de datos, como explican en Intel.es. Una de los elementos que decidieron estudiar fue la mejor ubicación para sus establecimientos, cruzando datos como densidad de tráfico, densidad de población, transportes o renta media antes de tomar la decisión de dónde se ubicarán sus locales.

Starbucks Big Data caso de estudio

Starbucks es una compañía no tecnológica que ha apostado claramente por el Big Data

Hablamos no de la gestión de gigabytes, ni siquiera de terabytes de información, sino de unidades mayores: petabytes o exabytes. Todo lo que se hace en la red pública de Internet deja un rastro que revela información sobre el comportamiento humano. Esos datos pueden ser recolectados por empresas tecnológicas (como Google, Facebook…), también por los estados (a partir de información masiva como censos poblaciones, registros de impuestos), o también bancos y grandes multinacionales.

Los datos masivos pueden recolectarse por distintas vías y cruzarse en un solo programa: ordenadores, smartphones, tablets, GPS, sensores y otros muchos elementos como estos sirven como fuente de información para obtener datos precisos, fiables y con valor que permitan a la empresa u organización conseguir un objetivo.

Toda esa información puede estar estructurada, semi estructurada o no estructurada. Para poder trabajar con ella, se necesitan programas especializados y un hardware muy específico con el objetivo de poder trabajar con ella de forma ágil y a una velocidad aceptable para poder tomar decisiones eficaces.

La función del Big Data consiste por tanto en el tratamiento de dicha información de modo que pueda ser utilizada para, por ejemplo, realizar predicciones, anticiparse al mercado o adoptar estrategias basándose en datos que antes era inimaginable procesar.

¿Para qué sirve el Big Data a una empresa?

El Big Data siempre tiene que hacerse con un motivo: ¿qué problema de la empresa se quiere resolver? Se busca mejorar u optimizar procesos, aumentar la rentabilidad, no es simplemente acumular datos que no se van a utilizar, o que van a proporcionar una información que no tiene ninguna finalidad práctica.

Cuestión de gran importancia es, por tanto, determinar qué tipos de datos se quieren explorar. ¿Qué busca la empresa al estudiar esos datos? Es muy ilustrativa la imagen de este post de IBM sobre los tipos de datos que se pueden tratar normalmente en Big Data.

Análisis de datos en Big Data

En el análisis de datos se pueden trabajar con datos de distintas fuentes y naturaleza

Por resumir los puntos de la imagen, el Big Data puede enfocarse en el tratamiento de la información obtenida a través de los medios y redes sociales, todo a través de Internet.

Pero no todos los datos que se pueden obtener están necesariamente en Internet. El Big Data también puede obtener datos a partir del M2M (machine-to-machine), extrayendo información recogida por sensores que transmiten determinadas variables a través de una red alámbrica o inalámbrica.

También es posible es posible extraer datos de transacciones y registros de llamadas telefónicas en diferentes formatos, que las empresas pueden tomar de sus propia infraestructura de servidores. Especialmente los bancos y las multinacionales utilizan exploran este tipo de datos para ahorrar recursos u optimizar las estrategias de venta y atención al cliente.

Por lo demás, las empresas también pueden aplicar medidas de seguridad basadas en análisis de datos biométricos, como el reconocimiento facial. Toda la información generada por el ser humano que pueda ser extraída y estudiada puede utilizarse en el Big Data.

¿Cómo ayuda el Big Data a mejorar las decisiones empresariales?

El Big Data no es la solución para todo tipo de empresas. Para algunas compañías, bastaría con disponer de mejores herramientas de Business Intelligence y poseer los mecanismos de visualización más adecuados. Lo señala de forma muy explícita Juan Manuel Soto, responsable de Big Data en Inycom en esta entrevista.

Algunos ámbitos en los que por ejemplo se puede aplicar el Big Data para mejorar las decisiones empresariales son múltiples. Por ejemplo:

  • Marketing y ventas

El Big Data ayuda a segmentar los clientes a partir de modelos predictivos. Si las empresas se consiguen anticipar a qué productos se van a vender mejor en cada período de tiempo, o en función de determinadas variables, podrán obtener mejores resultados.

  • Mejora de los procesos de negocio

El análisis masivo de datos también permite facilitar los procesos internos de una empresa, mejorando la gestión del stock, agilizando la cadena de suministros u optimizando la logística a partir del seguimiento de las mercancías por sensores de radiofrecuencia.

  • Recursos humanos

Se puede analizar el comportamiento y los procesos de trabajo de los empleados para conseguir incrementar la productividad o crear sistemas de trabajo más eficaces.

  • Prevención de accidentes laborales

El uso del Big Data también se puede utilizar para proteger la salud de los empleados y prevenir accidentes laborales que puedan afectar a la integridad de los trabajadores y su rendimiento laboral. A partir del análisis de distintas variables ambientales e individuales, se puede buscar la creación de las mejores condiciones de trabajo para lograr el mayor bienestar de la plantilla.

  • Atención al cliente

La utilización de software inteligente de análisis de datos también permite a las empresas mejorar la relación con los clientes, tanto en su servicio pre-venta como post-venta, lo que permite potenciar su marca y generar un mayor compromiso entre su público potencial.

  • Estudios de mercado

Gran parte de los estudios de mercado están basados en encuestas o información con un margen de error mucho más elevado que el de los sistemas de medición digitales. El Big Data permite conocer mejor al consumidor para desarrollar estrategias de creación de productos y servicios enfocadas a la satisfacción del cliente y el beneficio de la empresa.

3 ejemplos de empresas que están apostando por el Big Data

Muchas grandes empresas utilizan ya el Big Data y no sólo empresas tecnológicas. A decir verdad, el avance hacia la digitalización ha potenciado que compañías de diversos sectores decidieran apostar por el análisis de datos masivos. Aquí mencionamos sólo algunas de ellas.

  • Amazon

Un ejemplo paradigmático del Big Data y que salta a la vista es Amazon. Sin ir más lejos, a través de su lector de ebooks Kindle, puede captar tendencias de lectura y comportamiento de los consumidores para ofrecerles sugerencias basándose en sus propias elecciones. De este modo, a partir del cruce de datos de hábitos de consumo y sugerencias de producto se logran incrementar las ventas. Otro de los grandes hitos del Big Data aplicado al e-commerce es el envío anticipado de productos, que también está basado en el Big Data.

  • BBVA

Un ejemplo del uso del big data en el sector financiero es el del banco BBVA. Con más de 2,5 trillones de datos al día y 10.000 millones de transacciones de pago con tarjeta, ha trabajado para extraer información sobre el comportamiento de sus clientes para proporcionarles un mejor servicio. Para muestra, este vídeo de Marco Bressan, presidente ejecutivo de BBVA Data & Analytics.

  • Zara

La compañía de Amancio Ortega también muestra cómo es posible utilizar el big data en el mundo de la moda. Para satisfacer la demanda en cada tienda conforme a datos reales, existe un algoritmo que permite predecir incluso qué tallas de ropa se consumen más en cada establecimiento, así como para gestionar sus inventarios.

El Big Data en el mundo empresarial

Todo parece indicar que la gestión masiva de datos y la búsqueda de patrones es una de las mejores formas de conocer el mercado. Pero aún queda mucho por hacer y no todos los proyectos de Big Data han logrado el éxito.

El papel del experto en análisis de datos macro ha cobrado gran importancia en la actualidad, dado que es una profesión relativamente joven, pero con una alta proyección laboral. Para quienes estén interesados en la materia, el artículo Cursos de Big Data, sueldos y empleo muestra algunas instituciones donde se puede acceder a este tipo de formación.

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Sobre el autor Samuel Juliá

Periodista especializado en Marketing y tecnología. Busco siempre que mis palabras reflejen la realidad que me rodea.

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