Big Data: Beneficios, usos e implementación en la vida diaria

Pero, ¿qué es big data?

André Frederico

Los big data consisten en enormes cantidades de datos de diversos tipos. Estos datos se presentan de muchas formas, desde los informes de ventas y facturación, hasta las interacciones de los usuarios en las redes sociales. Una vez en posesión de la empresa, los big data, a través de unos pocos pasos, comienzan a entregar información y conocimientos que pueden ser valiosos para el negocio.

Toda esta cantidad de datos se almacena en bancos en los servidores de la empresa, ya sean locales o en la nube. Además, big data no se limita a conservar los datos internos de una empresa: también puede obtenerse de fuentes externas, relacionadas con el mercado de la empresa o sus competidores, por ejemplo.

En la práctica, big data puede ayudar a una empresa, por ejemplo, a crear nuevos productos y servicios con base en las interacciones de los usuarios en las redes sociales. Los comentarios de una publicación, antes ignorados por falta de tecnología para su análisis, son vistos ahora como una mina de oro por las empresas.

Tecnología que se percibe en el día a día

La realidad es que, aunque no lo sepamos, todos los días convivimos con empresas que utilizan big data para hacer de la interacción con sus usuarios una experiencia más personalizada y eficiente. Dos de los sectores en los que mejor podemos detectar su implementación son el retail y la salud.

En el comercio minorista en línea, especialmente, big data se utiliza en los sistemas de recomendación. Básicamente funciona así: a partir de la navegación de los usuarios, se les ofrecen los productos que mejor se ajustan a sus gustos y necesidades.

Como ejemplo, podemos decir que si se tiene una cuenta en el sitio web de Amazon, es muy probable que la empresa ya conozca las preferencias del usuario. La intención es bastante clara: aumentar las posibilidades no solo de que el consumidor añada un artículo al carrito, sino también de que suba el tiquet de compra.

Por su parte, en el ámbito de la salud, una de las formas de utilizar big data es en el recorrido del paciente. Al igual que un cliente pasa por etapas antes de finalizar una compra en línea, las personas que demandan servicios médicos son rastreadas desde su primer contacto con una clínica, por ejemplo.

El objetivo es prácticamente el mismo que en el comercio minorista: ofrecer una experiencia cada vez más personalizada. Para ello, se utiliza big data para analizar los datos de las interacciones de los pacientes con los canales de contacto de la empresa médica.

Incluso, big data puede ayudar a prevenir enfermedades. Esto significa que se pueden realizar análisis predictivos precisos para identificar con antelación futuros problemas de salud. Esto conduce a tratamientos más eficaces, aumentando así la relación de confianza entre el paciente y la clínica o consulta.

¿Cuáles son los retos de la implementación de big data?

Aunque en apariencia big data puede parecer la mejor solución a implementar en cualquier empresa que tenga presencia en línea, no todas lo hacen, ya que actualmente existen retos que impiden su desarrollo. El principal de ellos está en su propio nombre: actualmente, el volumen de datos se está duplicando en el espacio de dos años, algo que es muy difícil de seguir para las empresas.

Otro reto es la calidad de los datos. Para ello, las empresas necesitan contar con buenos científicos de datos que unan big data y la inteligencia analítica, una profesión con muchas oportunidades, pero todavía con poca gente realmente cualificada.

Para resumir, podemos mencionar que big data es un conjunto formado por muchos datos, tanto estructurados como no estructurados, y que una vez adoptada la tecnología en la empresa, puede ayudarle a obtener inteligencia y conocimientos relevantes para el negocio, aumentando así el potencial de ventas, crecimiento y competitividad.

Sobre el autor: André Frederico es gerente general para América Latina de la empresa brasileña especializada en big data, analítica e inteligencia artificial, Semantix. Es licenciado en Administración de Empresas en la Fundação Getúlio Vargas (FGV-SP) y tiene un MBA por The Wharthon School (Filadelfia), a través del Programa de Educación Ejecutiva. Previamente, trabajó durante más de una década en TIVIT, donde en los últimos años fue responsable de la división de nube. Se ha dedicado a la gestión y desarrollo de productos, operación de tecnología, gestión de productos orientados a datos e inteligencia artificial.