Big Data: ¿cómo usar el análisis de los datos para mejorar el negocio?

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Big data

Big Data es una de las expresiones de moda en el mundo del análisis de datos para los negocios pero, ¿qué significa?

La mejor definición continúa siendo la de la consultora Gartner y es de 2001: Big Data son datos que contienen una mayor variedad y que aparecen en volúmenes crecientes y a una velocidad superior. A esto se lo conoce como «las tres V».

¿Qué son esas «tres V»? En primer lugar está el volumen de datos, son miles y millones de registros; que, en segunda instancia, son de una gran variedad -son números, texto, categorías, imágenes y videos- y que, en tercer puesto, deben procesarse a gran velocidad para para optimizar métodos y modificar acciones o reforzar abordajes.

De otro modo: el Big Data está conformado por un conjunto complejo de datos de gran tamaño que llegan desde nuevas fuentes de datos. Estos volúmenes masivos pueden ser usados para enfrentarse a desafíos empresariales que antes eran imposibles de resolver.

«Estas técnicas son muy convenientes para resolver problemas de predicción: existe una gran cantidad de datos disponibles y, si querés predecir que puede pasar en el futuro, entonces estas técnicas son efectivas en generar una proyección relativamente buena», expresó oportunamente Primicieri, un economista y profesor de la Northwestern University, al portal Infotechnology.

«Hoy el uso de información en la toma de decisiones impactan a nivel operativo, táctico y estratégico en todas las compañías de todos los rubros, volviéndose un diferencial competitivo clave», explicó Andrés Jara Werchau, CEO y cofundador de Nubimetrics, una empresa local dedicada al análisis de datos para optimizar el negocio de sus clientes en Mercado Libre.

 

Trabajar el Big Data de manera adecuada pueden llevar a encontrar nuevos insights sobre los distintos aspectos y áreas de las empresas, sea el comportamiento de los consumidores hasta la planificación del stock. Un buen ejemplo es justamente lo que hace Nubimetrics.

“A las marcas, les agregamos valor para que entiendan cuál es su movimiento con una herramienta que hace foco en la investigación de mercado en los 20 países donde opera Mercado Libre. Al vendedor, lo ayudamos a saber con qué cantidad de productos genera el 80 por ciento de la facturación, para que pueda hacer promociones adecuadas. Además, los ayudamos a ser más competitivos, pueden ver quiénes son sus competidores, cómo competir sin pelear siempre por el mismo pedazo de la torta”, contó Werchau en una entrevista.

Consejos para la implementación de Big Data

Thoran Rodrigues es el CEO de BigData Corp., una compañía brasileña que ayuda a otras a ser capaces de automatizar la manera en que gestionan grandes volúmenes de información.

El recomienda tener en cuenta estos consejos a continuación a la hora de implementar y utilizar Big Data en los negocios.

Recolección. Primero hay que recoger muchos datos. Algunas empresas quieren usar Big Data pero no disponen de la cantidad de datos necesarios para llegar a conclusiones significativas a partir de su análisis. Más allá de las herramientas y las técnicas de análisis, lo más importante a es tener realmente los datos para analizar.

Calificación de datos. Una vez que estamos seguros de tener todos los datos que hacen falta,hay que mejorarlos. Si el análisis se realiza sobre datos de mala calidad, las decisiones dejarán mucho que desear. No alcanza con tener muchos datos, tienen que ser certeros y específicos. Por ejemplo: una cadena de retail puede saber cuántas personas entran en sus locales a cada momento, pero eso no es suficiente; hay que cruzar estos datos con otros, como el uso de la red gratuita de wi-fi y el ticket promedio de venta, para luego ser capaces de sacar conclusiones significativas.

Costo. No es lo más importante. Si la empresa posee un conjunto de datos significativo, hay herramientas y tecnologías gratuitas para manejar y analizar esos datos. Sólo será necesaria una inversión mayor si la empresa desea contratar personal para llevar a cabo un proyecto de Big Data o si busca un servicio que busque datos externos para integrarlos a los externos y así refinar las conclusiones. Siguiendo el ejemplo anterior, sumar datos del clima a la cantidad de gente que mueve cada tienda y cruzarlos entre sí.