El Big Data: ¿Qué es el Big Data y para qué sirve?

En el entorno digital no pasa un día sin que escuchemos hablar de Big Data.
De hecho, escuchamos hablar de Big Data por la primera vez a principio del año 2000.

Todos intuimos que se trata de base de datos y analítica, hemos escuchado términos como algoritmo, business intelligence o analítica predictiva pero no terminamos de diferenciarlo. No te preocupes. Estamos para resolver estas dudas.

¿Qué es Big Data y para qué sirve?

Muchas veces nos hemos preguntado sobre ¿Big data para que sirve? Un extraño conocido que todos hemos oído hablar, pero que pocos conocen. Si preguntamos sobre el big data que es y para qué sirve, pocas personas podrían responder a esta pregunta. Así que vamos a intentar ejemplificarlo, y así algo tedioso puede convertirse en familiar.

El volumen de datos generado diariamente ha crecido de forma exponencial en la última década.
Esta explosión obligó a los científicos a encontrar nuevas maneras de ver y analizar el mundo, captando, almacenando y analizando volúmenes masivos de datos.
Así nació el Big Data. Este concepto recubre el conjunto de tecnologías y prácticas que permiten almacenar, tratar y analizar un volumen indecible de información en una base de datos numérica.

Cada día generamos en torno a 2,5 trillones de octetos de datos.
Esta información proviene de infinidad de fuentes: mensajes enviados, videos compartidos, señales GPS, transacciones online etc…
El termino Big Data recubre la captación de leads, almacenaje, tratamiento  y análisis de estos volúmenes de datos que ninguna herramienta de gestión clásica podría trabajar.

Los 3 V del Big Data

Es costumbre de resumir las características principales del Big Data con 3 V: Volumen, Velocidad, Variedad.

• V de Volumen:

La cantidad de datos generados a diario sigue creciendo de forma casi exponencial. El comercio electrónico y las redes sociales son unos de los mayores proveedores de datos.

• V de velocidad:

Con la velocidad y frecuencia actual de generación de leads, el análisis tiene sentido si los datos están captados y tratados en tiempo real sin necesidad de almacenarlos previamente en una base de datos.
Si el plazo entre la captación y el tratamiento es demasiado importante, los datos pierden su valor porque un nuevo ciclo de generación de datos habrá empezado.

• V de variedad:

Como hemos dicho anteriormente, los datos que generamos provienen de una multitud de fuentes: transacciones online a través un e-commerce, mensajes compartidos en una red social, localización vía señales GPS etc…

A estos 3 V iniciales se han añadido últimamente 2 otros:

• V de Veracidad:

Además de tener volumen, es importante poder comprobar la veracidad de las bases de datos captados sino la información que le sacamos al dato pierde su valor.

• V de valor:

La noción de valor corresponde al beneficio que  una empresa  puede sacar con el uso del Big Data.

Las 5 V del Big Data

¿Para qué sirve el Big Data?

El Big Data tiene aplicación en todo tipo de sectores: medicina, bolsa, política etc…

Su aplicación es también muy potente en marketing digital.

A través de 4 ejemplos concretos vamos a ver cómo los profesionales del marketing sacan partido cada día del uso ahora que sabemos que es Big Data y para que sirve:

1/ Real – time marketing y native advertising

Hasta entonces el uso de las cookies permitía la personalización de los anuncios de display según la navegación anterior de un internauta.

El uso del Big Data abre las puertas a una personalización más fina de los anuncios de Display que nos encontramos en casi todas las páginas en las cuales navegamos.
Más volumen de datos permite tener en cuenta el comportamiento global de un internauta que se basa únicamente en la navegación en un único sitio web.

Ahora que sabemos que es Big Data y para que sirve, sabemos que no se contempla solo la visita de un usuario en un sitio de e-commerce sino su navegación en su totalidad a través páginas de contenido, periódicos, redes sociales para tener una visión más amplia de sus  intereses.

El native advertising va aún más allá.
Se basa en el análisis del contenido que está viendo el usuario para insertar a lo largo de su lectura un anuncio relacionado con lo que el usuario está leyendo en el mismo momento.  Enlazando así contenido y anuncio, el usuario tiene una percepción menos intrusiva del anunciante.

2/ Información y user experience (UX) personalizadas- Google, Facebook y Amazon lideran esta carrera

Gracias al Big Data, estos gigantes de Internet ofrecen a cada uno de sus usuarios una experiencia única cuando entra en sus páginas.

La información que verá Pepe Perez de Granada en Amazon será totalmente diferente de la que tendrá Gonzalo Martinez en Madrid navegando en la misma página: experiencia diferente, recomendaciones personalizadas según la información recaudada previamente sobre cada uno.

3/ El Marketing Automation o la automatización del marketing

El Marketing Automation utiliza la tecnología para gestionar y automatizar la relación con un potencial cliente a lo largo de su buyer journey (proceso de compra) desde la captación hasta la compra final.
El objetivo de la automatización del marketing es de no perder ninguna oportunidad de venta y mejorar así la conversión.

Gracias al Big Data, los varios puntos de contacto que puede tener una persona con una tienda online a lo largo de su proceso de compra pueden llegar a un nivel superior de personalización.

Hoy en día el reto está en integrar las interacciones offline del consumidor en la estrategia marketing para llegar a un flujo de compra online/offline totalmente unificado mejorando así la experiencia del consumidor y los ratios de conversión.

4/ Análisis predictivo

Hoy en día, pocas son las empresas que analizan los flujos de datos externos. Se concentran sobre todo en el análisis de los flujos proviniendo de sus propios canales de interacción con sus consumidores: página web, canal Youtube, newsletter etc…

Hasta hace poco, el reporting se hacía canal por canal. Por falta de unificación, las empresas tenían entonces varias visiones limitadas segmentadas por canal de comunicación.

Captando ahora varios flujos de datos y cruzándolos entre ellos para analizarlos, llegamos a una visión mucho más amplia del consumidor. Esta visión permite adaptar mejor las acciones de marketing operacional y definir escenarios de marketing automatizado adaptado a cada segmento definido.

El objetivo al final es llegar a un análisis predictivo del comportamiento del consumidor que permitirá anticipar las necesidades del cliente y enviarle la información o propuesta correcta en el momento que lo necesita.

Resumiendo, ahora que sabes que es Big Data, sabes que aporta una respuesta a varias problemáticas del marketing digital.
Es un hecho, las empresas necesitan conocer cada vez mejor sus clientes y potenciales compradores para crear ofertas personalizadas en el momento más adecuado.
También gracias a un conocimiento mayor de lo que piensan los consumidores sobre sus productos, una empresa tiene toda la información necesaria para crear campañas de comunicación totalmente controladas en cuanto a su imagen y mensaje.

¿Qué es un big data?

Las organizaciones que recogen grandes volúmenes de datos, utilizan software especial para procesar esos datos. Exploran estos datos, buscan patrones, los trabajan para poder obtener información. Las personas que trabajan interpretando estos resultados o trabajándolos, suelen llamarse consultores de Big data.

Un Big data o consultor de big data, son los que transforman esos datos en información de calidad para la empresa, haciendo que la empresa pueda usar esos datos, para ser más rentable o eficiente. Hoy en día, con la cantidad de datos que se procesan y se manejan a diario, es una posición con mucho futuro en las empresas. Además, hay estudios que demuestran que en 10 años, las empresas tendrán que procesar veinte veces más información que hoy en día, por lo que los Big Data son profesiones de futuro que cada vez demandan más en las empresas.

¿ Y ahora que sabemos que es un big data, es posible que tu empresa ya tenga uno y no lo sepas?

¿Quién creo el Big Data?

En julio de 1997 el término «Big Data» se empleó por vez primera en un artículo que realizaron los investigadores de la NASA Michael Cox y David Ellsworth. Los dos afirmaron que el ritmo de crecimiento de los datos comenzaba a ser un problema para los sistemas informáticos actuales. Esto paso a llamarse el «problema del Big Data». En agosto del mismo año,  Michael Lesk publicó «How much information is there in the world». La conclusión a la que llegó es que en unos años se podría guardar todo, sin necesidad de eliminar la información y la la mayor parte de la información jamás la consultará un ser humano.

A finales de la década de los 90, multitud de empresas pensaban que sus sistemas de extracción de datos no funcionaban. Muchos trabajadores no podían encontrar respuestas y tener acceso a los datos que necesitaban de las búsquedas. Los departamentos informáticos eran responsables del 80% del acceso a BI. Cada vez que los empleados necesitaban el acceso, debían de llamar al departamento informático, puesto que el acceso a la información no era sencillo.

En estos años, el «Big Data» ha ido aumentando en importancia y como no, en aplicaciones, pero la producción de datos sigue subiendo a un ritmo vertiginoso. Los expertos hablan de un aumento estimado del 4300% en la generación de datos anuales para el 2020. Entre los motivos principales que llevan a este cambio, podemos hablar del cambio de las tecnologías analógicas a digitales y del rápido crecimiento de la generación de datos, tanto de las personas particulares como por las empresas.

Oportunidades que abre para las empresas el saber que es el Big Data y para que sirve

Del Big Data van a salir multitud de beneficios para el ser humano. La lista de aplicaciones que están en funcionamiento o experimentación son innumerables. Muchas de ellas las explica el interesante libro The Human Face of Big Data, de Rick Smolan y Jennifer Erwitt, o en su app derivada. Muchas funcionan por los datos que emiten las tarjetas SIM que tienen los móviles. En la actualidad, una buena parte de la población mundial, viva en Noruega o Turkmenistán tiene teléfono móvil, aunque sea de gama baja.

Gracias a las tarjetas SIM podemos localizar a los usuarios, algo que si lo combinamos con imágenes vía satélite, tiene gran utilidad a la hora de seguir en tiempo real, multitud de temas, como por ejemplo campañas sanitarias, donde pueden descubrirse pueblos que antes no aparecían en el mapa y a los cuales antes era imposible poder llegar. Se pueden también encontrar grupos de personas después de que ocurra una catástrofe. En el terremoto de haití en 2010 hubo multitud de personas que se marcharon de la capital y que interpretando los datos pudieron ser atendidos por los equipos de emergencia y localizados. Los dispositivos inteligentes ayudan a predecir y prevenir las posibles pandemias en el mundo.

Las ciudades inteligentes cada vez están más cerca, estando problemas actuales como los del tráfico, red de transporte público gestión del agua y la energía, así como la seguridad ciudadana más optimizados y por lo tanto serán más fáciles de manejar.

¿Por qué es importante el Big Data?

Todo el mundo debe estar cada vez más preparado para el Big Data, por lo que todos deben conocer que es el big data y para que sirve. Esto implica una serie de retos tecnológicos y de efectos intangibles que van a transformar la forma en la que vivimos y trabajamos. Vamos a darte tres razones simples y que están, además, íntimamente relacionadas:

1. New Data: Los Big Data que se generan, recopilan y almacenan actualmente, tienen una gran cantidad de información que antes no estaba disponible que desconocíamos. Muchos de los datos son de nuevo contenido. Como ejemplo tenemos los que se encuentran relacionados con el mundo del comercio electrónico. Actualmente el comercio electrónico está centrado en capturar el flujo de clics que los clientes realizan en sus transacciones. Capturan, por tanto la ruta que realizamos antes de que acabe la transacción o antes de que abandonemos nuestro carrito de compras. En estos datos se incluye información tangible del consumidor y los estilos, tamaños y colores que buscan. Actualmente, podemos subrayar la importancia de la captura de la información que el consumidor ha consultado durante el proceso, caso de la opinión y clasificación que otros consumidores hicieron del producto en cuestión.  Se busca conocer mejor el proceso de compra humano.
2. Unlocking Value: Podemos descubrir el valor que tiene el Big Data mediante los análisis automáticos, puesto que son datos digitales. Los análisis de datos tienen la capacidad de transformarse en información nueva, que nos puede llevar a su vez a la toma de medidas inteligentes. El Big Data no solo amplía la cantidad de datos disponibles, añade un nivel de complejidad sin precedentes que tiene como resultado, una ampliación de las fronteras de los análisis.
3. Shaping The Future: Es factible que la sofisticación y profundidad de los análisis que hacemos hoy y en un futuro próximo hagan posible que seamos más proactivos. Esto influirá en cómo perfilamos el futuro. Esto se opone a solo reaccionar ante las consecuencias imprevistas del pasado. La información que nos proporciona el Big Data nos permite dar algunos saltos que pasan de modelar el futuro, por la prevención e influencia que podemos realizar en las acciones futuras. Los análisis de Big Data hacen análisis predictivos que buscan las respuestas a interesantes preguntas como : ¿qué ocurrirá después? ¿qué pasaría si continúan estas tendencias? o una pregunta incluso más importante ¿por qué sucede esto y cómo podemos cambiarlo?

Como puedes ver, los análisis predictivos hacen posible modelar e influir en el futuro, evitando que sucedan ciertas cosas y así cambiar el rumbo de las acciones. Muy útil es la previsión que permite en cuanto a las preferencias de las personas y dar una serie de recomendaciones basándonos en ellas. La importancia es debido no solo a capturar el hecho, también el comportamiento y los pensamientos de las personales, casi en tiempo real. El Big Data contiene una serie de información que puede revelarse mediante unos análisis que cada vez son más predictivos. Toda esta información se va a ir incorporando a la estructura de nuestra vida cotidiana, lo que hará que se transforme la forma en la que trabajamos y vivimos.

¿Cuándo y cómo usar Big Data?

Actualmente Big Data es un vocablo que ciertamente se ha puesto de moda en muchos entornos empresariales y en los medios de comunicación. Existe todavía gente que desconfía y piensa que es todo humo y que no hay certezas. Esta afirmación, además de equivocada, esta muy alejada de la realidad. Vamos a ver algunos ejemplos de cuándo se puede y como usar Big Data para la creación de valor.

Para entender y segmentar a los clientes

Las áreas donde más se aplica en la actualidad son el marketing y las ventas. Estos datos se usan para poder comprender mejor a los clientes y conocer así sus preferencias y comportamientos. Las empresas buscan tener más datos de los tradicionales, algo a lo que ayudan las redes sociales, análisis de textos, logs de navegación y datos sensores para así obtener una imagen completa de su cliente. El principal objetivo suele ser el de crear modelos predictivos.

Por ejemplo, los hipermercados pueden predecir mejor los productos que van a poder venderse mejor o las aseguradoras de coches comprender mejor como conducen sus clientes. Incluso las campañas electorales se pueden optimizar mediante un análisis de Big Data. No son pocos quienes piensan que las últimas elecciones presidenciales en muchos países, las han ganado los equipos que tienen una mayor capacidad para entender y aplicar los análisis de datos a la hora de buscar las preferencias de los votantes y llegar a ellos mediante sus canales preferidos.

Para entender y optimizar los procesos de negocio

Tenemos ejemplos diarios de como usar Big Data en las empresas, se usa cada vez más frecuentemente a la hora de optimizar los procesos de negocio en las empresas. En sectores como el del retail, los negocios optimizan su stock basándose en las predicciones que generan usando los datos de redes sociales, tendencias de las búsquedas en la web y predicciones meteorológicas. Este proceso se ha ido transformando especialmente cuando hablamos de la cadena de suministro o la optimización de las rutas de reparto.

El posicionamiento geográfico y los sensores de identificación pueden realizar un seguimiento de los vehículos y mercancías, optimizando las rutas e integrando los datos de tráfico en tiempo real. Los procesos de recursos humanos se están mejorando gracias a los análisis que se realizan del Big Data. El abanico es muy amplio, usándose desde para detectar talento, hasta para medir la cultura empresarial o la involucración de la plantilla por herramientas de Big Data.

Para cuantificar y optimizar el rendimiento personal

El Big Data no solo sirve para empresas, instituciones públicas o grandes corporaciones. Todos nosotros podemos beneficiarnos de los datos que generan los dispositivos wearables que cada vez son más populares. Hablamos de los smart watches o pulseras. Este tipo de dispositivos registran de forma automática los datos de consumo de calorías, niveles de actividad, condición física o incluso los patrones de sueño.

Aunque a nivel de cada uno, ya nos dan una información de gran interés, el valor que aportan es el análisis del conjunto de datos de todo el colectivo. Una de estas empresas, ya se encarga de recoger datos cada noche y que analizando los volúmenes de datos que recopilan, lograrán desvelar una serie de insights que beneficiarán a todos los usuarios. Otros ejemplos de como usar Big Data, son claros, ya está presente hasta en los portales que utiliza la gente para encontrar pareja. Los algoritmos y técnicas de Big Data son las que ayudan a encontrar la mejor pareja compatible.

Big Data España

Aunque todavía es un gran desconocida, la gestión eficiente de la gran cantidad de datos desestructurados es fundamental en las empresas actuales. Aunque hay desconocimiento, el Big Data sigue ganando protagonismo día a día en las compañías españolas. En los últimos años, cada vez más empresas llevan a cabo análisis de Big Data y esto es especialmente evidente en las empresas que tienen más de 250 empleados. Para arrojar más luz al tema, vamos a mostrar los beneficios para los negocios de mayor relevancia que aporta el Big Data:

• Perfeccionamiento de los programas de fidelización: adoptar el Big Data hace posible que las empresas implanten acciones específicas para que aumenten tanto la lealtad del cliente como la confianza en la producto y en ella misma.  Uno de los objetivos más importante para las empresas es que el cliente a medio y largo plazo se convierta en un cliente frecuente y sea el mejor embajador de la marca posible.
• Optimización a la hora de recomendar productos: si la empresa tiene información relevante y en tiempo real, va a permitir a la empresa que adapte su oferta a los gustos y necesidades que tenga el cliente. Si mejora esta selección, aumentarán las tasas de conversión y el gasto por pedido mediante los productos complementarios o alternativas con precios más altos.
• Mejorar la calidad del servicio: el poder extraer múltiples cantidades de datos y después analizarlos, da una información muy interesante sobre los variados ámbitos del negocio. En ellos está el aprovisionamiento, la producción o la gestión de los clientes. Contar un un mejor acceso a este tipo de indicadores, con lo que aumenta la capacidad de la empresa para la optimización de sus procesos internos y la atención al cliente.
• Predicción de nuevas tendencias de consumo: en el Big data no solo se aporta información importante para la empresa, también se pueden realizar predicciones sobre los hábitos en el consumo. Sabiendo que es Big Data y como funciona, podemos incluir nuevas demandas de los clientes o cambios. Este tipo de datos permiten ajustar los precios y que se adapte la estrategia comercial, adelantándose de esta forma a los cambios que se produzcan en el mercado.

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