Sin ninguna duda, el empleo del big data por parte de las empresas es cada vez mayor y está muy presente en la toma de decisiones estratégicas de algunas de las compañías más grandes del mundo. Sin embargo, de nada nos valdría recopilar esas enormes cantidades de datos, si después no somos capaces de analizarlas para extraer información relevante para nuestros negocios. Es ahí dónde entra en juego el Big Data Analytics o analítica de big data. En esta entrada explicaremos qué es y su utilidad para las empresas.

Big data analytics

¿Qué es el Big Data Analytics?

El Big Data Analytics o análisis de big data es el proceso mediante el cual se analizan grandes cantidades de datos, obtenidos de diferentes fuentes y que pueden ser tanto estructurados como no estructurados, para poder descubrir patrones ocultos, correlaciones desconocidas y otra información útil extrapolada de esos datos.

Es decir, mientras que el big data es la recopilación y almacenamiento de grandes volúmenes de datos, el big data analytics son las herramientas que usamos para dar sentido a los datos recogidos, para obtener información útil que se pueda emplear para ganar ventajas competitivas a nivel empresarial, pero también para mejorar el día a día de la sociedad.

En un mundo que cada vez está más conectado, donde el intercambio de información es constante, el análisis de datos se vuelve una herramienta fundamental para las empresas, no solo en la toma decisiones comerciales, sino también en aquellas relacionadas con la procesos de producción.

Evolución de la analítica del big data hasta 2021

Como ya os explicamos en la historia y orígenes del big data en nuestra entrada sobre esta técnica, la recopilación y análisis de datos no son algo nuevo, sino que llevan años existiendo, de hecho, el big data dejó de ser considerado tecnología emergente en 2014.

El análisis básico de datos ha estado presente en las empresas desde 1950, aunque esté se realizará de forma manual. Con el desarrollo de las tecnologías de la información, la analítica de datos fue ganando en velocidad y eficiencia; los softwares de inteligencia empresarial y minería de datos ya empleaban funciones analíticas para obtener información relevante de los datos que recopilaban. Con la mejora de estos softwares y la llegada de nuevas herramientas, el big data analytic no ha hemos más que mejorar en velocidad y eficiencia.

Actualmente y de cara al futuro, la tendencia en el big data analytics la encontramos en el empleo de la Inteligencia Artificial y el machine learning, puesto que lo que se busca es automatizar el big data y su analítica, para obtener información en tiempo real, sin necesidad de la intervención humana.

También ha empezado a cobrar especial relevancia la analítica de relaciones, es decir, interrelacionar los datos basándose en todos los vínculos que los unen, para comprender mejor cómo están conectadas las personas, los lugares y las cosas.

Así mismo, se camina hacia una unificación y estandarización de las tecnologías analíticas, lo que permitirá una mejor compatibilidad de los tipos de datos y fuentes y la posibilidad de ser leídas por cualquier lenguaje de programación.

¿Por qué es importante la analítica del big data en una empresa?

El big data analytics para las empresas es importante porque gracias a la visualización de los datos y su posterior análisis, se puede extraer información relevante para los procesos de toma de decisiones de producción y comerciales en las empresas.

A continuación vemos algunas de las ventajas que el empleo del big data analytics puede aportar a las empresas.

Es una ventaja competitiva

En general, la analíticas de datos puede suponer una ventaja competitiva, puesto que a través de ella es posible segmentar de manera muy concreta a los clientes, lo que permite a la empresa ofrecer un trato mucho más personalizado, así como conocer mejor el comportamiento de cada cliente, de manera que puede ofrecerle productos o servicios en los que sabe que puede estar interesado.

Pero para ganar esta ventaja competitiva, es necesario implantar una «cultura del dato» en todos los niveles de la empresa, para que las decisiones se tomen en base al análisis de datos, siempre sin olvidar el mantenimiento de la privacidad y la seguridad de la información.

Consigue más clientes y más fieles

Como ya hemos señalado, el big data analytics permite segmentar a nuestros clientes, lo que nos ayudará a conocerlos mejor y, por tanto, poder satisfacer sus necesidades, incluidas aquellas que no saben que tienen aún, pero que hemos sido capaces de predecir gracias al análisis de datos.

El big data contiene información sobre la identidad de los clientes, qué les motiva y qué aspiraciones tienen, a través de su análisis es posible construir relaciones duraderas, es decir, fidelizar a nuestros mejores clientes.

Creación de nuevos procesos del negocio y mejora de los actuales

Pero el análisis de datos no solo sirve para captar y mantener clientes, sino también para mejorarlos procesos internos de la empresa, puesto que a través de ello es posible llevar el control financiero de la compañía, medir, monitorizar y ajustar los resultados empresariales marcados, medir el impacto y resultado de las campañas de marketing, determinar la eficiencia de los procesos de producción, etc. Todo ello puede ayudar a la hora de tomar decisiones estratégicas dentro de la compañía.

Así mismo, el big data analytics nos permite mirar al futuro y explorar nuevos procesos de negocio.

Capacidad para gestionar los riesgos

A través del análisis de datos también se pueden gestionar los riesgos financieros, operativos y normativos, puesto que permite identificarlos y conocer su posible alcance y consecuencias para la empresa.

IA y big data analytics

Herramientas para analizar procesos de big data

Gartner llevó en su momento una investigación de mercado a través de la cual, categorizó las herramientas o tools del big data analytics en cuatro clases diferentes:

  • Herramientas para el análisis descriptivo: sirven para saber qué ha sucedido, para ello crean in informes y visualizaciones que muestran un suceso en un momento concreto o durante cierto período de tiempo. Son las herramientas analíticas menos avanzadas.
  • Herramientas de diagnóstico analítico: son las encargadas de explicar por qué ha sucedido algo. Van un paso más allá que las anteriores, puesto que permiten al big data analyst profundizar en los datos en busca del origen de las causas que han provocado una situación.
  • Herramientas de análisis predictivo: estas herramientas emplean algoritmos muy avanzados para predecir situaciones que podrían ocurrir. Son las más populares y las que más se están desarrollando actualmente. Emplean la IA y la tecnología de machine learning.
  • Herramientas de análisis prescriptivo: son el siguiente paso en el mundo del big data analytics, puesto que son capaces de decir a la empresa qué debe hacer para lograr el objetivo buscado. Necesitan grandes capacidades de aprendizaje automático muy avanzado y actualmente hay muy pocas soluciones reales en el mercado que cuenten con estas funciones.

Casos reales de éxito gracias a big data analytics

Para ilustrar mejor el impacto del big data analytics, vamos a ver algunos ejemplos de casos reales de éxito.

  • La reelección de Obama en 2012:

El equipo de campaña de Obama decidió recurrir a la analítica de datos para asegurar la reelección. El equipo estaba compuesto por 100 personas, 50 en las oficinas centrales, 30 movilizados por todo el país y 20 dedicados exclusivamente a la interpretación de los datos que recibían de los otros equipos.

Tras el primer análisis de los datos, los esfuerzos de la campaña se centraron en el registro de votantes convencidos, la persuasión de votantes dudosos y el voto del electorado para asegurarse de que los partidarios fueran a votar. Además, los tres equipos trabajaron de forma conjunta con una estrategia unificada con los respectivos datos de cada uno.

El equipo empleó la plataforma inteligente HP Vertica, que permitía recoger datos a pie de calle y realizar un feedback muy rápido mediante notificaciones vía email por parte del equipo online, así como detectar nichos en los que funcionaría mejor la publicidad de televisión al cruzar datos de los votantes con otros demográficos, de audiencias, programas, etc., esto contribuyó a mejorar el impacto y la segmentación del electorado.

  • Facebook y el feed de nuestro muro:

Otro ejemplo de uso de big data analytics lo tenemos en el feed de Facebook, en este caso además con la incorporación del aprendizaje automático. Facebook aprende de nuestras interacciones en la red social y ajusta aquello que muestra en nuestro muro en función de esas pautas, de manera que nos ofrece un contenido que puede ser más interesante para nosotros.

  • Acciona, Burgos y la ciudad inteligente

Hace unos años, Acciona llevó a cabo en Burgos un proyecto de smart city o ciudad inteligente centrado en el suministro de agua. Denominado Smart Water Innovation Network (SWING), consistió en instalar un sistema inteligente para controlar el consumo de agua, la calidad de estas y el estado de las instalaciones.

Utilizando sensores para la monitorización de toda la infraestructura de suministro de agua de la ciudad y realizando una lectura diaria de los contadores, junto a un sistema de geolocalización, el software empleado era capaz de recoger toda la información generada, procesarla y detectar en tiempo real cualquier cambio o variación en la red de suministro, desde alteraciones en la temperatura hasta la localización de averías o atascos.

Gracias al big data analytics, Acciona fue capaz de controlar el estado de toda la infraestructura, pudiendo detectar y arreglar averías de una forma mucho más rápida, además de aplicar una mejor gestión del agua, lo que tuvo impacto en su ahorro.

Desafíos de Big Data Analytics para el futuro

Aunque, como hemos visto a lo largo de esta entrada, el big data analytics puede suponer una gran ventaja competitiva para las empresas, aún le quedan desafíos que afrontar.

Entre otros, el primero de ellos, el implementar una cultura de los datos en las empresas y sus empleados. Cómo ya mencionamos, es imprescindible que todos los miembros de la empresa entiendan la importancia del análisis de datos y sepan, en cierta medida, aplicarlo en los procesos de toma de decisiones y creación de nuevas estrategias.

Segundo, aunque es un perfil profesional cada vez con más demanda, aún no hay muchos expertos en big data analytics y por tanto las empresas se enfrentan al hecho de tener muchos datos, pero poca capacidad para analizarlos y extraer información relevante de ellos.

Tercero, el desarrollo de IA con mayores capacidades de aprendizaje para poder manejar y analizar las enormes cantidades de datos no estructurados que se generan en la actualidad y que no harán más que aumentar en el futuro, especialmente con la implantación y extensión de las redes 5G.

Y finalmente, los propios desafíos que las normativas de protección de datos suponen para esta técnica y que se deben tener en cuenta cuando las empresas tratan datos de carácter personal. Esto, junto al recelo de una parte de los usuarios, que no ven particularmente bien que Google, Amazon, Facebook, etc., conozcan sus hábitos de navegación o consumo.

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