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En los años 90, John Mashey, un informático estadounidense, publicó un artículo titulado “Big Data and the New Wafe of Infastress”. En este artículo hacía referencia al estrés que iban a sufrir las infraestructuras físicas y humanas de la informática debido al imparable tsunami de datos.

Sin duda alguna, Mashey no se equivocaba.

Actualmente, todos somos conscientes del gran avance que existe, en la actualidad, en las tecnologías de la información. Esto ha hecho que la sociedad se haya preparado lo suficiente para poder hacer frente a nuevos desafíos que les permitan analizar y entender más allá de lo que las herramientas convencionales pueden llegar a hacer.

Además de esto hay que sumar el gran crecimiento de las aplicaciones disponibles en Internet, las cuales han supuesto una parte importante en las decisiones de negocio de las empresas.

Relacionado con esto último, el IBM en 2015 dijo que el 90% de los datos de todo el mundo se han creado durante los últimos 2 años. Cada 60 segundos se mandan aproximadamente 50.000 millones de Whatsapps. Como veréis, la información abarca todos los ámbitos de la vida de los humanos y el Big Data ayuda a analizar toda esa información.

Gracias al avance de la tecnología se ha abierto la puerta hacia un nuevo enfoque de toma de decisiones y análisis de grandes cantidades de datos, y es ahí donde aparece lo que nombramos como Big Data. Además, los menores costes del almacenamiento han hecho que las empresas hayan aumentado el manejo de grandes volúmenes de datos.

Como habrás notado, el Big Data, es un término que está muy de moda en nuestro día a día. Por este motivo en este tema vamos a estudiar este concepto, así como su importancia, utilidad, herramientas y también algunos ejemplos reales.

Pero….

¿Qué es el big data?

Cuando hablamos del Big Data o datos a gran escala nos referimos al almacenamiento de grandes cantidades de datos y a los procedimientos utilizados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos mismos datos.

Exactamente, consiste en la gestión y el análisis de un gran volumen de datos que no puede ser tratado de manera convencional ya que superan los límites de las herramientas de software utilizadas.

El Big Data es clave para la gestión eficaz de las empresas, según la consultoria Gartner, el mercado necesitará aproximadamente 4 millones de profesionales formados en el ámbito del Big Data para el próximo año.

Hay que tener en cuenta que el Big Data no se refiere a alguna cantidad de datos en específico, ya que se utiliza cuando se habla en términos de petabytes y exabytes. Para que os hagáis una ligera idea en términos de bytes:

Un Gigabyte = 109 = 1,000,000,000 bytes
Un Terabyte = 1012 = 1,000,000,000,000 bytes
Un Petabyte = 1015 = 1,000,000,000,000,000 bytes
Un Exabyte = 1018 = 1,000,000,000,000,000,000 bytes

Además del gran volumen de información, hay una gran variedad de datos que pueden ser representados de muchas maneras.

¿Os preguntáis qué datos pueden ser? Os pongo algunos ejemplos: dispositivos móviles, audio, vídeo, sistemas GPS, sensores digitales en equipos industriales, automóviles…

Todos estos datos requieren una velocidad de análisis y almacenamiento rápida para poder obtener información correcta en el momento preciso. El Big Data es capaz de retener todo este tipo de información y los humanos debemos ser capaces de gestionarla.

La gran cantidad de información que producimos a través de múltiples dispositivos va produciendo infinitos datos que van creando nuestros avatares digitales.

¿No os preguntáis cuál es la diferencia entre las herramientas tradicionales y el Big Data? La diferencia está en las tres ‘Vs’ de este concepto: Volumen, Variedad y Velocidad. Estas 3 “Vs”, se han ido ampliando y, con ello, se han ido añadiendo nuevas características como son la Veracidad y Valor del dato (5Vs).

A estas se le une el concepto de tiempo real, imprescindible para sistemas de detección del fraude o la realización de oferta personalizadas a los clientes.

Las dos últimas características añadidas: la Veracidad y el Valor del dato son muy importantes. Por una parte, a partir de la veracidad podemos llegar a una correcta toma de decisiones sin caer en el error.

Mientras que por la otra, el valor del dato hace que sepamos qué datos son los que se deben analizar.

Otra de las características del Big Data que lo hace más especial aún es que la información que puede estar semiestructurada o no tener ninguna estructuración. La gestión de esta información desestructurada requiere una tecnología diferente y permite tomar decisiones basadas en información que tiene importantes grados de inexactitud.

Centrándonos en los usos del Big Data podemos decir que es esencial que la empresa tenga un conocimiento total de su cliente. Para ello, hay que obtener información de fuentes tanto internas como externas.

El Big Data, en este sentido, juega un papel crucial ya que ayuda a comprender el comportamiento del cliente y predecir sus futuras acciones.

Por otra parte, es muy importancia crear una relación de confianza y conseguir fidelizar a nuestro cliente. Para ello, el Big Data recogerá datos externos que nos ayudarán a tener información suficiente y correcta.

Al final de lo que se trata es de ampliar una estructura de almacenamiento de datos ya existente aplicando las funcionalidades y ventajas del Big Data con el objetivo de incrementar su valor.

Toda la información puede proporcionarte ventajas competitivas frente a tu competencia y te ayudará a obtener beneficios para tu negocio, como puede ser una estrategia de marketing más efectiva y mayores ingresos.

Cabe destacar que, aunque tenemos que tener presente que en los procesos del Big Data, es muy importante equilibrar la seguridad y la privacidad.

El 90% de los consumidores han perdido el control de sus propios datos, por ello es imprescindible que las empresas hagan un uso transparente y consentido de los datos de sus clientes. Es decir, la empresa debe de solicitar siempre el consentimiento del usuario y este mismo debe asumir que da ese consentimiento.

A modo resumen las ventajas que nos ofrece el Big Data son las siguientes:

  • Implementación de mejoras tecnológicas con el objetivo de obtener datos para conocer las necesidades de los clientes así como los puntos de mejora de nuestro negocio.
  • El análisis de los datos puede mejorar la toma de decisiones reduciendo al mínimo los riesgos.
  • Simplificación de la evaluación de los productos ya que mediante el análisis de los datos se obtiene información muy valiosa.
  • Segmentación de los clientes para poder realizar anuncios y acciones personalizadas. Así pues, las empresas pueden satisfacer las necesidades específicas de sus clientes, y por tanto, mejorar la accesibilidad y fluidez de la información interna de la empresa.

Ejemplos del uso del Big Data aplicados al marketing

El Big Data está siendo utilizado en muchos sectores y por muchas empresas, no obstante, he estimado interesante mostraros algunos ejemplos reales del mundo del marketing, las ventas y la empresa que te sorprenderán. Estos son los siguientes:

  • Oracle: ¿quién no publica en sus redes sociales su actividad diaria? Las empresas aprovechan esta información para cruzar los datos de los candidatos a un trabajo.Por ejemplo, Oracle ha desarrollado una herramienta llamada “Taleo Social Sourcing”, integrada con las APIs de Facebook, LinkedIn y Twitter, con la finalidad de ver la identidad del candidato, su perfil social y profesional. Además, a partir de esta herramienta pueden crear una lista de posibles candidatos teniendo en cuenta el perfil profesional requerido.
  • Amazon: es líder en ventas cruzadas ya que crean anuncios personalizados y boletines electrónicos que incluyen justo lo que el cliente quiere en ese mismo instante. En la parte offline también utilizan el Big Data ya que nuestros móviles envían peticiones de escucha WiFi a todos los puntos de acceso con los que nos cruzamos.Algunas compañías se han decantado por hacer un trazo de estas peticiones con la localización y dirección MAC para saber exactamente qué dispositivo hace la ruta dentro de un recinto. Pero no te asustes ya que con la dirección MAC no pueden invadir nuestra intimidad.
  • Ejemplos deporte: los partidos importantes de fútbol son fruto del entrenamiento de los profesionales y la toma de decisiones de los entrenadores. Por ello, durante el partido se registran los movimientos de los jugadores a razón de 25 registros por segundo y luego envían los datos a una central donde hacen un análisis masivo de los datos. A partir del análisis de estos datos se extraen estadísticas y un resumen de los datos físicos de cada jugador. Si os gusta el cine os recomiendo ver la película “Moneyball” donde veréis a la perfección la aplicación real del punto en el que estamos actualmente.Otro ejemplo serían las aplicaciones como Runtastic, Garmin o Nike+. A través de los datos que recogen de sus la empresa genera unos clústures con los patrones de comportamiento de sus usuarios.
  • Convervation International: es una organización con el objetivo de concienciar a la sociedad de cuidar el entorno de una manera responsable. Para ello con la ayuda de la plataforma Vertica Analytics de HP ha situado cámaras en 16 bosques. Estas cámaras están compuestas por unos sensores que graban el comportamiento de la fauna. Gracias a esto, obtienen información sobre el cambio climático o el desgaste de la tierra.
  • T- Mobile: esta empresa redujo su número de portabilidades hasta un 50%, gracias al Big Data pudo analizar las quejas y las conversaciones que tenían sus clientes a través de las Redes Sociales.A partir de este análisis, se le asignó a cada cliente un valor en función de sus expectativas de negocio y permanencia y se les enviaban ofertas especiales con el objetivo de satisfacer sus necesidades y hacer todo lo posible para que no abandonaran la compañía.
  • Macy’s: es uno de los comercios minoristas más importantes de los Estados Unidos. Este comercio realizó un análisis de sus clientes a través de la tecnología proporcionada por el SAS Institute y entendieron las diferencias entre sus clientes ahorrando hasta 500.000 euros anuales en analítica.Gracias a este análisis han conseguido ofrecerle al cliente lo que realmente le interesa poniendo en marcha una buena estrategia de ofertas y descuentos en tiempo real.A día de hoy conoce perfectamente el impacto de sus newsletters. Además, el Big Data le permite hipersegmentar al máximo sus envíos. Esto conlleva un menor envío de emails pero con un mayor impacto, de este modo han llegado a reducir la baja de suscripciones en un 20%.
  • Obama: el presidente decidió utilizar el Big Data para su reelección en 2012.
    Después de un primer análisis, los esfuerzos de la campaña se enfocaron en:

    • Recoger datos de los votantes convencidos
    • Dirigirse a los dudosos.
    • Asegurar de que los partidarios fueran a ejercer el voto.

El motor de todo esto fue HP Vertica. A través de esta plataforma realizaron diferentes acciones como recoger datos a pie de campo, realizar un feedback muy rápido vía email y detectar los nichos en los que funcionaría mejor la publicidad en TV cruzando datos.

  • BBVA: En Barcelona realizó la medición del impacto económico del Mobile World Congress, en el cual se extrajeron datos de las transacciones realizadas con tarjetas de crédito. Esta acción se llevó a cabo tanto la semana de antes como la semana en que tuvo lugar este evento.Los resultados se utilizaron para concluir los lugares, días y horarios dónde más movimiento hubo, esto fue de gran ayuda a los comercios para reforzar sus acciones de marketing.

¿Impresionado/a verdad? Los expertos afirman que los datos son el petróleo del futuro y el oro del mañana.

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