Qué es Big Data y para qué sirve: importancia y uso

Como su traducción lo indica, Big Data se refiere al análisis y la organización de grandes volúmenes de datos.  Si bien es un concepto complejo, es bueno conocer qué es big data para poder aprovechar sus beneficios al máximo.

Gracias a la recopilación de datos en el Big Data es posible identificar tendencias, encontrar patrones, tener información de diferente tipo sobre los clientes, comprender las necesidades del mercado y mucho más.

Las empresas utilizan esta información para delinear estrategias de negocios, investigar nichos y planificar acciones de marketing, entre otras cosas.  De ahí la importancia de saber la definición de Big Data e interiorizarse sobre esta tecnología.

¿Qué es el Big Data?

El término Big Data se refiere a conjuntos y combinaciones de datos que por su volumen y complejidad, deben ser gestionados, procesados o analizados utilizando nuevas tecnologías y sistemas como PNL, CRM, ERP, etc.

Son características del Big Data:

• Volumen: la cantidad de datos generados es enorme, y está creciendo constantemente.
• Variedad: el origen de los datos es variado, de fuentes distintas y en múltiples formatos. Pueden ser datos no estructurados (texto, imágenes, videos), estructurados (como bases de datos) o semi-estructurados (XML, JSON) y
• Velocidad: con la cantidad de dispositivos y sensores que recopilan información todo el tiempo, la rapidez de generar datos es cada vez mayor.
• Veracidad: para utilizar los datos de manera confiable, es necesario conocer su origen y evaluar su veracidad.
• Valor: el verdadero desafío está en extraer información datos que sean valiosos. 

¿Por qué es importante el Big Data y para qué sirve?

La importancia del Big Data para las empresas radica en la posibilidad de planificar procesos basados en datos para optimizar sus operaciones, identificar nuevas oportunidades de negocio, atraer más clientes y lograr mayores ganancias.

En definitiva, esta tecnología les sirve a las empresas para: 

Tomar decisiones basadas en datos confiables y actualizados

Las empresas pueden basar sus decisiones en análisis de datos reales. Atrás quedó el tiempo de las intuiciones o las acciones basadas en «la experiencia». Esto lleva a diseñar estrategias más efectivas y con mejores resultados.

Mejorar eficiencia operativa

Con el análisis de datos, las empresas pueden identificar inconsistencias en los procesos o ineficiencias en los flujos de trabajo que pueden costarle mucho dinero. Gracias al Big Data ahora pueden optimizar sus operaciones mucho más rápido.

Reducir costos

Las tecnologías de datos y el análisis basado en la nube, reducen los gastos en equipos y los tiempos de los procesos. Esto permite asignar recursos a otro tipo de tareas o ajustar precios para aumentar la competitividad.

Desarrollar nuevos productos y servicios

El análisis de datos permite identificar las necesidades, hábitos y preferencias de los clientes, lo que lleva a la creación de productos más alineados con el mercado. Además, se pueden hacer cambios más rápidos de acuerdo a modas y tendencias.

Mejorar la experiencia del cliente

Al analizar los datos de clientes de manera rápida y segura, las empresas pueden personalizar experiencias, anticipar necesidades, crear nuevos productos rápidamente y mejorar la satisfacción del cliente.

Detectar y prevenir fraudes

Los análisis de Big Data pueden identificar patrones inusuales y detectar fraudes en tiempo real, protegiendo a las empresas y sus clientes.

¿Dónde se usa el big data?

Con los avances tecnológicos, el Big Data se ha transformado en parte fundamental del funcionamiento de gran cantidad de industrias, empresas y sectores. Aquí hay algunos ejemplos destacados de dónde se utiliza:

Servicios financieros

Las instituciones financieras usan Big Data para detectar fraudes, gestionar riesgos y predecir tendencias del mercado. Los algoritmos de análisis de datos pueden identificar transacciones sospechosas y proteger contra actividades delictivas relacionadas con el sector bancario, financiero, seguros, fintech, etc.

Mayoristas y Retail

Gracias al análisis de datos, el comercio, tanto mayorista como minorista, puede comprender más sobre el comportamiento de los consumidores para personalizar ofertas, optimizar el inventario y mejorar la experiencia de compra. Un ejemplo claro es cuando las tiendas en línea utilizan datos de navegación y compra para recomendar productos a los clientes. 

Salud pública y privada

En este sector, el Big Data es útil en clínicas y hospitales para analizar grandes cantidades de datos de pacientes, lo que ayuda a predecir brotes de enfermedades, personalizar tratamientos y mejorar la atención al paciente. Los análisis predictivos permiten además, identificar riesgos de salud antes de que se conviertan en problemas graves, de allí también su importancia para los gestores de salud, seguros, gobiernos u organismos internacionales. 

Transporte y logística

El análisis de datos ayuda a optimizar rutas, gestionar flotas y mejorar la eficiencia del transporte y de las cadenas de suministro. Las empresas de logística pueden reducir costos y tiempos de entrega mediante la optimización de sus operaciones basadas en datos.

Turismo y hospitalidad

Las empresas de turismo viven de la experiencia del cliente, cuanta más satisfacción logren, más público tendrán y mejores serán sus ganancias. Con el Big Data, estos negocios pueden recopilar datos y analizarlos para identificar patrones o posibles problemas y anticipar las soluciones que los turistas y viajeros están buscando.

Marketing y publicidad

Las empresas utilizan Big Data para segmentar audiencias, personalizar campañas y medir la efectividad de sus estrategias de marketing. Los datos permiten una publicidad más dirigida y asertiva que, además, se enfoca en audiencias más propensas a la conversión, lo que conduce a un aumento del ROAs y del ROI.

Desafíos de la calidad de datos en Big Data

Aunque tiene muchas utilidades y beneficios, como toda innovación, el Big Data también presenta varios desafíos que incluyen la falta de compresión de los procesos, de las formas de recopilación, del almacenamiento y de cómo hacer los análisis en los equipos empresariales. Pero uno de los retos principales de esta tecnología es el tema de la calidad de los datos que incluyen problemas como:

Integración de datos

En la Big Data, los datos provienen de múltiples fuentes y pueden estar en diferentes formatos, lo que dificulta su integración y unificación. La interoperabilidad de los sistemas es esencial para consolidar datos de forma eficiente y poder analizarlos.

Las fuentes de datos más comunes son:

• Internet y dispositivos móviles.
• Internet de las Cosas.
• Recopilaciones de empresas especializadas.
• Datos experimentales.

Mientras que por su formato los clasificamos en:

• Datos no estructurados: documentos, vídeos, audios, etc.
• Datos semi-estructurados: software, hojas de cálculo, informes.
• Datos estructurados: fichas de clientes, transacciones, puntos de venta, datos personales.

Precisión y exactitud

Los datos inexactos o incompletos pueden llevar a conclusiones y decisiones erróneas. Los datos estructurados son los más simples de procesar, pero en el caso de los datos no estructurados requieren de técnicas de automatización como Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) y el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), para transformarlos en datos valiosos y confiables.

«Con las aplicaciones de PLN, las organizaciones pueden analizar texto y extraer información sobre personas, lugares y eventos para comprender mejor las opiniones en las redes sociales y las conversaciones de los clientes.» Fuente: Google.

Por otro lado, aunque existen las normas de calidad de datos ISO 8000, no existe un estándar que brinde parámetros y criterios unificados para determinar el grado de precisión y exactitud.

Seguridad y privacidad

Proteger grandes volúmenes de datos, especialmente datos sensibles, es clave para las empresas. El desafío, en este caso, es cómo tratar los datos y cómo garantizar que estén protegidos contra accesos no autorizados o robos.

Gestión de datos

La cantidad masiva de datos requiere sistemas robustos (físicos o en la nube) y eficientes para almacenarlos y procesarlos. Las empresas deben invertir en infraestructura adecuada para manejar el volumen de datos, recopilarlos, limpiarlos, integrarlos y transformarlos en un activo de calidad.

Obsolescencia de los datos

En esta época de inmediatez y velocidad, los datos pueden volverse obsoletos rápidamente, especialmente en entornos donde la información cambia continuamente. Es importante mantener los datos actualizados y relevantes, para ello es necesario contar con un poder computacional y velocidad de procesamiento elevados.

Ejemplos prácticos en el uso de Big Data

Para entender mejor cómo el Big Data se aplica en la vida real, te contamos algunos ejemplos prácticos:

Seguridad tecnológica

El análisis de datos de registros de logs ayuda a detectar ingresos no autorizados y evitar posibles fraudes en transacciones financieras, bancarias, atención médica, seguros, etc.

Análisis de sentimiento en redes sociales

Los comentarios y publicaciones en redes sociales son datos y se pueden analizar para entender la percepción de los clientes sobre tu marca. Esto permite ajustar estrategias de marketing en tiempo real.

Optimización de cadenas de suministro

Al ejecutar un análisis de la producción, inventario y transporte, las empresas pueden optimizar su cadena de suministro y reducir costos.

Asignación de personal a demanda

Aprovechando los patrones que nos devuelve el análisis de datos, es posible planificar turnos y asignar recursos humanos de forma más eficiente.

Publicidad dirigida

Las plataformas de publicidad en línea utilizan datos de usuarios para mostrar anuncios relevantes, aumentando la efectividad de las campañas publicitarias. Google y Facebook, por ejemplo, utilizan Big Data para personalizar anuncios en función del comportamiento y preferencias de los usuarios.

Big Data en marketing: claves para campañas efectivas

En conclusión, aunque el uso del Big Data presenta desafíos, los beneficios superan con creces las dificultades. Con respecto al marketing, sus ventajas son invaluables ya que permite tener datos actualizados y procesados en muy poco tiempo, dejando que los profesionales del marketing se ocupen de tareas que requieran un toque más humano cómo las relaciones con los clientes o las creatividades. 

Con la evolución continua de las tecnologías de análisis de datos, el impacto del Big Data seguirá creciendo, abriendo nuevas oportunidades y cambiando la forma en que interactuamos con el mundo. ¡En Seonet ya lo estamos haciendo!

Si quieres explorar esta nueva forma de hacer marketing y consolidar tu negocio en digital, te invitamos a contactarnos.

Sobre el Autor

Ing. Pablo M. Suarez

Fundador y director de Seonet
Ingeniero en informática, conferencista y consultor en marketing digital.
Su agencia digital Seonet ha sido reconocida por Google con el premio internacional “Excelencia en Campañas de Búsqueda”.

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