BIG DATA: ¿Qué harán mañana nuestros clientes?

La gestión eficiente de los datos para una toma de decisiones ágil y que aporte valor diferencial a nuestros clientes, es uno de los retos empresariales que inciden de manera directa en la optimización del rendimiento corporativo. Los expertos en Big Data han de construir su perfil profesional en una sólida formación en herramientas de análisis cualitativo de la avalancha cuantitativa, que surta Business Intelligence al core directivo de la empresa, generando ideas y propuestas de innovación que mejoren los procesos de gestión, manteniendo un permanente reciclaje que les garantice su competencia profesional en un escenario vertiginoso, ya sea como Arquitecto Big Data, Ingeniero de Datos o Analista de Negocios.

Como ya anticipara John Mashey hace diecisiete años, las empresas e instituciones se enfrentan al estrés de digerir los 1.700 nuevos millones de bytes que se generan en el marco europeo por minuto, a través de consultas, transacciones y publicaciones en Internet, el equivalente a unos seis megabytes por persona y día, mucho más de lo que manejaba en toda su vida una persona del siglo XVII, cantidad que será duplicada en los próximos tres años.

Quien a través de algoritmos IA sepa cribar todo eso ingente volumen de datos y clics a tiempo real será capaz de adelantarse al futuro y mejorar su toma de decisiones, incrementando con ello la rentabilidad y valor de su esfuerzo. Si bien también hemos de reconocer que nuestra extrema conectividad nos hace del mismo modo sumamente vulnerables, ya que mediante la minería de datos que generan nuestro creciente número de dispositivos pueden encontrarse patrones o correlaciones inesperadas que nos describen sin que seamos conscientes de ello.

Un buen análisis y uso de los datos del cliente a tiempo real es lo que va a marcar la diferencia entre aquel establecimiento capaz de competir por el futuro y retener clientes, y aquel que verá como estos se le escapan de la cuenta de resultados. Ahora que la sociedad es digital y todo está conectado a través del “Internet de las cosas” la generación y flujo de información es constante. La barrera para sacar partido a esos datos ya no es tecnológica. Requiere de aunar nuestra capacidad de análisis e intuición comercial.

Analizando distintas variables de comportamiento, las PYMES comerciales tienen a su alcance identificar los patrones de actuación que garantizan las mejores ventas. Las nuevas técnicas de análisis de "big data" (datos masivos) para sacar el máximo provecho de ellos y tomar las mejores decisiones de cara a fidelizar a nuestros clientes y atraer otros nuevos.

La clave está en detectar que prácticas comerciales y de atención al cliente resultan más efectivas, en función de los resultados obtenidos, uniendo variables en patrones estratégicos a nivel de calle o incluso en las redes sociales, a través de la huella digital..

Aunque Big Data y BI son dos tecnologías que sirven para analizar datos y así ayudar a las empresas en el proceso de toma de decisiones, existen diferencias entre Big Data y Business Intelligence, y es que difieren tanto en el modo en el que lo hacen, como en el tipo de datos que analizan.

La metodología tradicional de BI se basa en el principio de agrupar todos los datos empresariales en un servidor central. Normalmente, estos datos se analizan en modo off-line, tras almacenar dicha información en un entorno denominado Data Warehouse. Los datos se estructuran en una base de datos relacional convencional con un conjunto adicional de índices y formas de acceso a las tablas (cubos multidimensionales).

Una solución Big Data difiere en muchos aspectos del BI al uso. Estas son las principales diferencias entre Big Data y Business Intelligence:

• En un entorno de Big Data, los datos se almacenan en un sistema de ficheros distribuido, en lugar de en un servidor central. Es un entorno mucho más seguro y también más flexible.
• Las soluciones de Big Data llevan las funciones de proceso a los datos, en lugar de los datos a las funciones. Al estar el análisis centrado en torno al dato, esto permite manejar cantidades más grandes de información de forma más ágil.
• Big Data puede analizar datos en diferentes formatos, tanto estructurados como no estructurados. El volumen de datos no estructurados (aquellos no almacenados en una base de datos tradicional) está creciendo a niveles muy superiores que los datos estructurados, pero su análisis conlleva distintos retos. Las soluciones de Big Data los solventan permitiendo un análisis global de distintas fuentes de información.
• Los datos procesados por las soluciones de Big Data pueden ser históricos o provenir de fuentes en tiempo real. Así, las empresas pueden tomar decisiones que afectan a sus negocios de forma ágil y eficaz.
• La tecnología de Big Data emplea conceptos de procesamiento paralelo masivo (MPP), lo cual mejora la velocidad en el análisis. Con MPP muchas instrucciones se ejecutan de forma simultánea y ya que los distintos trabajos se dividen en varias partes de ejecución en paralelo, y al final se reunifican y se presentan los resultados globales. Esto permite analizar grandes volúmenes de información de forma rápida.

En contra de lo que se suele pensar, no se requiere un sofisticado software analítico. Ya no basta velar por proteger los datos (como obliga la LPD), hay que sacar el mejor partido de ellos, añadiendo valor a nuestra propuesta comercial. Espaciosquevenden sigue innovando para que tu te anticipes a tu competencia. Nuestro reto sigue siendo no sólo que tu empresa venda más, sino mejor.