¿Cuántas empresas han sacado provecho del Big Data para entender a sus clientes, las audiencias y posibles interesados en sus servicios o productos? ¿Cómo podemos extraer la calidad de los datos? ¿Y las herramientas que podemos diseñar para acercarnos a su veracidad? Con la reciente aparición de noticias sobre el análisis de grandes datos, algunos expertos han declinado que el Big Data sólo puede ser empleado por las compañías asentadas, que cuentan con un volumen de negocio y facturación importante, dejando el concepto de Small Data para proyectos de emprendedores, PYMEs o empresas pequeñas. En este artículo te aplicamos cómo puedes transformar tu empresa con el Big Data sin importar su tamaño. ¡Sigue leyendo!
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Índice de contenidos
Estrategia de Big Data en las empresas
Antes de indicar cuáles son los pasos para definir la estrategia, observamos las posibilidades por medio de los siguientes indicadores: volumen, variedad, velocidad y veracidad. En el valor del dato (5 V), que es una de las claves en la predicción y cercano al empleo de la Inteligencia de Negocio (BI) en los departamentos de operaciones, ventas, marketing o comunicación, han visto como las plataformas de Cloud Computing han protagonizado un amplio despliegue para entender el comportamiento de los clientes, pero quizás es más conveniente detenerse en otras características para conocer la tecnología que hay detrás.
Cualquier organización tiene que tener claro de dónde vienen los datos (origen y destino) y las fuentes de información para poder analizar qué es lo importante y qué objetivos podemos desarrollar en una estrategia de implantación de un sistema de Big Data.
Volumen
En el primer caso, es importante detenerse en el volumen, por lo que el uso de MapReduce logra trabajar sobre miles de millones de datos (clave y valor), eliminando la repetición y la redundancia de los datos, lo cual lleva a los responsables del departamento técnico a fijarse en este modelo de programación de Google, o bien, optar por la solución de código abierto denominada Hadoop o las variantes creadas por proveedores diferentes, como es el caso de Cloudera o Amazon.
Variedad
En el caso de la variedad, aparecen grandes cantidades de datos en distintos formatos, por lo que existe un problema a la hora de agruparlos, visionarlos u organizarlos. De esta manera, el segundo acercamiento técnico pasa por conocer el entorno de NoSQL y las soluciones derivadas para establecer un protocolo en el suministro de la mano de MongoDB (código abierto) o Cassandra. Cuando realizamos el punto de partida de un proyecto, encontramos que los datos vienen en distintos formatos. Hay que seleccionarlos, agruparlos y considerar cómo reducir la carga de los mismos para poder llegar a contar con una información relevante para su posterior visionado.
Big Data en la empresa
Seguimiento, interpretación y extracción de valor
Como objetivo hay que “digerir” y comprender algunos de los temas enunciados, sobre todo en cuanto a la tecnología, sistemas, herramientas y presupuesto, que es clave para llegar a saber qué es lo más recomendable, sin descartar la calidad de los datos y un acercamiento claro a la Inteligencia de Negocio (BI) y predicción, parte clave en cualquier departamento directivo.
Además, el objetivo empresarial parte de la dirección, porque el análisis de grandes cantidades de datos debe estar sujeto a un seguimiento, interpretación y extraer el valor para poder adoptarlo en las estrategias de los distintos departamentos de la organización. En sectores como moda y salud, el Big Data forma parte de una realidad por medio de la llegada de la transformación digital y el control de procesos.
La prevención, el seguimiento de un paciente y establecer patrones y las propias comparaciones, siempre y cuando se sigan los procedimientos y protocolos de comunicación adecuados, son algunos de los puntos clave en el tratamiento de la información. La idea es saber cómo acceder y a qué privilegios tengo de consulta, porque en la “fuga” de datos existe un grave problema, tanto en un sector tan sensible como el de la salud o el financiero.
Hacer una fórmula en la que compaginemos MapReduce o Hadoop es una posibilidad hasta que lleguemos a la fase de “cómo visionar los datos” y tener un “punto de interpretación” que genere el informe o reporte esperado para compartirlo con los directivos de la compañía. Al margen del estado de los datos, estructurados o semiestructurados, la metodología pasa por saber los sistemas de programación que se requieren para facilitar la mejor plataforma de cara al uso del Big Data en las organizaciones.
Otras opciones para las empresas
Spark, alternativa a MapReduce o Hadoop, supone un ahorro en materia de procesamiento de datos, que lleva a la posibilidad técnica de analizar todo lo que no cabe en la memoria, con la variante de seguir trabajando y empleando el disco duro para volcar aquello que no se necesita en ese momento.
En ese esquema complejo, que requiere de un diagrama de flujo realizado por programadores, descubrimos las necesidades de cada organización en función de las exigencias de aquello que desea procesar, pero quizás nos vamos a la elaboración de proyectos personalizados, destacando las fuentes de información que son claves en el proceso.
Por otra parte, vemos que la tecnología existe, pero es cuestión de saber adaptarla y personalizarla a cada organización al margen de los usos y empleos que tienen otros canales que ya ofrecen datos porque tienen módulos de acceso a los mismos (Web, Blog, Social Media). ¿Qué pasará en el futuro? El valor del Big Data se centrará en la disponibilidad rápida y eficiente en la obtención del dato y en una relación con cualquier valor para interpretarlo de manera clara.
Ejemplo: Uso del Big Data en Marketing
Una de las áreas que ha obtenido resultados en la empresa en el uso del Big Data, ha sido la de Marketing. El Departamento de Marketing ha incorporado tres acciones claves para acercarse a la información:
1# Identificación de la fuente y dato
Hay que saber seleccionar del árbol aquello que llama la atención. No es lo mismo un usuario que “pasa por la Web”, que la persona que decide comprar, registrarse, pagar y dejar un comentario en una red social. La información no es sencilla de gestionar, recolectar y separar, porque hay indicadores que son difíciles de medir en su origen y salida.
Aún así debemos hacer el esfuerzo de interpretar los datos de manera eficiente y productiva. La aparición del Inbound Marketing, Marketing de Contenidos y otra serie de detalles, como el retargeting, son conceptos que facilitan la comunicación e intercambio de intereses.
2# Método
Leemos, identificamos y analizamos los datos sin problema. La ayuda de un experto logra concentrar el esfuerzo de los profesionales que ayudan a la consolidación de la mejor estrategia en materia de Big Data en las empresas. Lo que hace que pensemos en un interlocutor o varios para saber qué tipo de indicadores son los más adecuados en la definición.
3# Recopilación
La búsqueda de otros canales, al margen de las redes sociales, la propia herramienta de gestión y otras aplicaciones, llevan a las corporaciones a acercarse a nuevos métodos de recopilación de datos, ya que precisan de un gran volumen y variedad para ser más ágiles en un sector concreto.
Tras ver todos los usos del Big Data en la empresa ¿Quieres descubrir qué es un experto en Big Data?
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