Por qué es importante el Big Data en las empresas

El Big Data en las empresas es un concepto que hace referencia a conjuntos de datos muy variados y que se encuentran en grandes volúmenes. Estos van creciendo a mucha velocidad, algo que vuelve más compleja la tarea de su procesamiento. Por eso es imprescindible contar con un software adecuado para la gestión de tal cantidad de elementos.

¿Y por qué es importante manejarlos correctamente en tu compañía? Porque la información es poder y, gracias a los datos, puedes abordar diferentes problemas empresariales que, de otra manera, es posible que ni te plantearas o no pudieses resolver. Profundizar en este tema para sacarle el máximo provecho a los datos recopilados es esencial en cada vez más sectores.

Hoy en día existen numerosas utilidades del data science para tratar la ingente cantidad de datos. Y esto ofrece muchas oportunidades: la realización de un mantenimiento predictivo y/o avanzado, el desarrollo de productos, el aprendizaje automático o machine learning, el data mining o minería de datos, y la mejora de la eficiencia operativa y de la experiencia del cliente.

Entre algunas de las ventajas de apostar por estas posibilidades que el Big Data da a las empresas se encuentran la capacidad de crear campañas de marketing y publicidad más efectivas, los procesos comerciales mejorados, el incremento de ventas, la mejora del ROI, las planificaciones de estrategias más precisas e incluso la reducción de costes.

Conceptos clave del Big Data

Ya ves que los macrodatos permiten tomar decisiones relevantes para que tu compañía sea más competitiva o para innovar en tu negocio. Pero, antes de profundizar más en este tema, debemos explicar los términos definitorios del Big Data, conocidos como las “tres V”, junto a otros surgidos en los últimos tiempos:

Volumen. Este hace referencia a la gran cantidad de datos que se acumulan, ya que se van captando más y más en las aplicaciones que utilizan los usuarios, en páginas web, en objetos con sensores (IoT), etc.
Velocidad. El flujo de datos en circulación entre puntos y entre interconexiones propias es muy veloz, algo que facilita en gran medida su tratamiento en tiempo real.
Variedad. Esta se refiere a la gran diversidad de tipos, formatos (texto, vídeo, audio) y orígenes de los datos, que convierten su análisis en una tarea más laboriosa.
Valor. Es necesario que la información que compone el Big Data de una empresa sea importante para poder sacarle rendimiento.
Veracidad. Se requiere de un contraste mediante diversos métodos de verificación para tener la seguridad de que se trabaja con datos auténticos, reales.
Visualización. Simplemente, los datos han de poder presentarse, verse y entenderse para ser utilizados.
Viabilidad. Este es otro factor imprescindible que tiene que ver con que la información pueda gestionarse con las herramientas existentes.

Además, para poder aprovechar al máximo su implementación, es necesario conocer unos conceptos clave del Big Data en las empresas. A continuación, los desarrollamos brevemente:

Inteligencia Artificial

La IA es importantísima a la hora de realizar un tratamiento eficaz y adecuado de los datos, pues los algoritmos de autoaprendizaje trabajan en esta tarea de una forma imposible para el ser humano. Estos encuentran patrones y tendencias en datos de redes sociales, financieros o geográficos, al mismo tiempo que analizan y recopilan información para añadirla a la base de datos.

Por tanto, la inteligencia artificial es necesaria para comprender el Big Data. Además, no para de avanzar gracias a software cada vez más potentes como el de Ekon Business Intelligence.

Datos estructurados y no estructurados

Entre la gran cantidad de datos que se manejan en el Big Data en las empresas, los hay de dos tipos: los que están estructurados y los que no. Los primeros forman parte del ecosistema interno de la compañía, por lo que se pueden gestionar utilizando un programa ERP.

En cambio, los no estructurados nacen de los nuevos canales de información sobre bases de datos NoSQL, que se recopilan de diversas fuentes que podríamos denominar externas, por ejemplo del IoT.

Además, incorporar los metadatos es clave para obtener otras informaciones secundarias, pero de interés.

Uso genérico

¿Es el Big Data aplicable a cualquier empresa, incluída la tuya? La respuesta la debes encontrar tú, comprobando si este puede aportar valor a tu negocio, sin que importe el tamaño de la compañía o su sector de actividad. Lo relevante, o aquello en lo que debes pensar, es el impacto que tendrá su implementación, las inversiones que supondrá, las herramientas que utilizarás para el análisis de Big Data, etc.

En cualquier caso, hablamos de que su uso es genérico. Es decir, puede usarse tanto en grandes compañías como en pymes. Incluso en estas últimas pueden nacer nuevos proyectos directamente vinculados a trabajar con los datos; ideas de emprendimiento que aprovechen el abanico de oportunidades que abre este campo, gracias a lo ingeniado por perfiles científicos como matemáticos o programadores.

Big Data Analytics dentro del marco legal

Por último, debemos hacer referencia a un aspecto que no puede obviarse en el análisis de Big Data en las empresas: la privacidad de los datos que se obtienen, muchas veces de personas.

Debes salvaguardar siempre los derechos fundamentales que se recogen en el Reglamento General de Protección de Datos que entró en vigor en 2018. Este establece normas como la necesidad de recibir consentimiento para tratar la información, o la obligatoriedad de que sean anónimos y queden cifrados para evitar el fácil acceso a ellos por parte de agentes no autorizados.

Cómo implementar el Big Data en las empresas

Una vez claros todos estos conceptos, el proceso para implementar el Big Data en las empresas comienza por planificar una estrategia acorde a los objetivos que se buscan. A partir de ahí, conviene seguir estas pautas:

Metodología del Data Analytics

Debes tener claro de qué manera vas a gestionar la información recopilada, es decir, utilizar una metodología de análisis de Big Data óptima. Una que sea capaz de detectar las correlaciones y los elementos útiles en los grandes almacenes de datos.

Esta tiene que permitirte llevar a cabo un análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo.

Modelos basados en el Cloud Computing

Las herramientas para la recopilación, la integración, la organización y el análisis deben estar basadas en la computación en la nube. Es fundamental disponer de sistemas que trabajen en este entorno cloud con modelos que sean muy seguros y adaptables.

Test de implementación

Una prueba piloto o test antes de lanzarte a la piscina es una solución recomendable para ver qué resultados dará el uso de Big Data en tu empresa. Así, podrás minimizar riesgos y calibrar, según los resultados obtenidos, si te merece o no la pena seguir adelante con la implementación.

Analítica y toma de decisiones

Después de realizar los análisis en sí, sacarles rendimiento se traduce en tomar decisiones basadas en las conclusiones extraídas. Este último paso cierra el círculo y te permite obtener ventajas competitivas, previsiones y mejores resultados financieros, entre otros beneficios.

Ejemplos de éxito del uso de Big Data en empresas

Vista la teoría, vayamos a la práctica. Según el estudio ‘2020 Global State of Enterprise Analytics’ de MicroStrategy, el 64 % de las empresas que han utilizado el Big Data alguna vez han notado mejoras en su eficiencia y su productividad. Además, el 51 % han destacado las mejoras económicas.

¿Pero en qué sectores se invierte más en esta tecnología? Otro estudio elaborado por el Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad lo deja claro: en el de las telecomunicaciones, el del turismo y el de la información.

Te dejamos aquí tres ejemplos de éxito del uso del Big Data en empresas de otros sectores:

Starbucks. Esta famosa cafetería ha utilizado los macrodatos para conocer mejor a su público y determinar dónde le resulta viable abrir una nueva tienda, según datos de tráfico, peatones, transporte disponible, etc. También lo ha usado para fidelizar clientes con cupones, promociones y otras ofertas personalizadas.
Nike. La marca deportiva lanzó una app para recoger datos de sus usuarios runners (pasos, ritmos, distancias…) con los que poder desarrollar nuevos productos para satisfacer sus necesidades.
Rolls Royce. Esta compañía del sector automovilístico ha invertido muchísimo en Big Data e IoT. Una de sus novedades recayó en los motores que fabrica para aviones, dotados de más de 5.000 parámetros para analizar y prevenir posibles fallos.

En conclusión, ya ves que se le puede sacar mucho partido al Big Data en las empresas. Ahora que cuentas con las nociones básicas al respecto, puede ser el momento perfecto para profundizar más en este campo y aventurarte en el mundo de los datos para el beneficio de tu negocio.