Big Data representa un cambio en el manejo de la información en las Empresas, relacionado con el crecimiento en la producción de datos a partir de fuentes diversas. Estos datos, son accesibles en tiempo real. Es un fenómeno conocido del que se habla hace algún tiempo. Gracias a la tecnología, existe un círculo realimentado de la producción de datos, que genera a su vez un crecimiento de la “data”.
Big Data facilita el procesamiento de la información transformándola en un activo útil y valioso, mediante el cual las organizaciones profundizan y alcanza una visión más profunda de los clientes y sus necesidades.
La automatización de los procesos coadyuva a la gestión del negocio incrementando la eficiencia y su productividad. La mixtura en el manejo de variables y métricas mediante la utilización de herramientas de inteligencia de negocio entre otros productos. Por ejemplo en el ámbito financiero, sirve para diseñar productos y servicios personalizados que contribuyen a la planificación y gestión financiera de los particulares.
Big Data también genera información estadística a los usuarios, que les permite visualizar los patrones de consumo y de actividad comercial en determinado ramo. Lo cual se convierte en un insumo importante para evaluar el comportamiento económico de una localidad o región particular.
Objetivo del Big Data
El Big Data es el resultado de una situación de producción de datos, que no tiene una finalidad en sí misma. El uso que hacemos de esta data sí tiene una finalidad, que viene definida por los objetivos y estrategias que se plantee una Empresa con toda la información que se genera de la gestión operativa.
Las reglas del negocio establecen indicadores que arrojan resultados que muestran escenarios para la toma de decisiones, que retroalimentan los proyectos y planes estratégicos de marketing.
El manejo de grandes volúmenes de información plantea riesgo en la seguridad, las empresas debe establecer los mecanismo de control y garantizar el uso de dispositivos de seguridad que mitiguen los riegos mediante la encriptación de los métodos de acceso.
Utilidad del Big Data
El Big Data puede facilitar la evaluación de escenarios en tiempo real tanto en la actividad económica y social, generando valor en las decisiones empresariales. La composición de la estructura de los datos a analizar dependerá de la complejidad de las empresas, su entorno y la heterogeneidad de la información almacenada.
Las respuestas a las preguntas que se formulen obedecerán a las distintas fuentes de datos las cuales abarcan sistemas de registros, datos almacenados en la nube, datos estructurados y no estructurados almacenados en un Hadoop “Sistema que se utiliza para almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos”.
Una pregunta inadecuada lleva a conclusiones erróneas y por lo tanto, a soluciones erróneas. Es fundamental dedicar tiempo y recursos a la formulación de éstas preguntas. Para no perderse en la maraña hay que establecer hipótesis, testearlas contra una muestra, analizar los resultados, y finalmente, realizar la pregunta: ¿Cómo son mis clientes? ¿Cómo es un cliente recurrente? ¿Cuáles son sus intereses?
En lo que se refiere al segundo nivel (“reaccionar a una tipología”), se trata sobre todo de adaptar el entorno al usuario: ¿Qué intereses podría tener un usuario en particular? ¿Qué Contenidos prefiere? Esto que sucede automáticamente- se resume en adaptar la página Web al usuario en función de, por ejemplo, el histórico de datos de éste.
Big Data para Mejorar la Gestión Empresarial
Una métrica es buena cuando ésta modifica un comportamiento, permite accionar en el entorno, ese mismo criterio es válido para las métricas del negocio.
Si tienes que consultar un data set que incluya datos de marketing online y offine “Fuera de Línea”, CRM, “Aplicación que permite mantener un histórico de todas las operaciones comerciales, entre el negocio y sus clientes”, tienda tradicionales y online, correos electrónicos, etc., hay que analizar y buscar argumentos que reflejen cambio de comportamiento y luego seleccionar las métricas que los representan.
A partir de modelos estadísticos se pueden extrapolar tipos de usuarios a todo el universo de datos, buscando “look-alikes” (segmentos afines), que con sus reacciones, van retroalimentando y mejorando el sistema. Esto permite adecuar la oferta al tipo de cliente, consiguiendo un mejor impacto en ventas.
BIG DATA en el e-commerce
En el sector de las tiendas online, el Big Data ayuda a conocer el comportamiento de usuarios, la forma de actuar de los clientes potenciales.
El usuario, a través de su navegabilidad, deja muchos rastros sobre qué es lo que le interesa y lo que no. La información que vamos a tener de él va a ser mucha, sin embargo, no nos servirá de nada si no sabemos segmentarla y quedarnos con lo más relevante y lo que nos ayude a canalizar nuestros objetivos en un E Commerce.
De esta forma, nos va a permitir personalizar la atención al usuario, y esto puede convertirse en mejora de las conversiones.
También se logra mejorar los objetivos en E Commerce porque las decisiones que se toman estan basadad en datos analizados y completos. Las resoluciones no se pueden determinar por corazonadas o por simples percepciones. Gracias al Big Data se puede comprender de mejor forma toda la información y eso ayuda a mejorar el desempeño de la tienda online.
Por otro lado, la tecnología del Big Data ayuda a tener un control mucho más minucioso de la cadena de producción. Al manejar la información exacta, se ahorran numerosos problemas en cuanto a la gestión del stock y de comunicación entre departamentos de venta, logística, transporte, etc.
Además de tiempo, hay ahorro de costos de gestión. Gracias a la información del funcionamiento del E Commerce, se puede hasta llegar a predecir la demanda de alguno de los artículos.
El Big Data también permite realizar mejores estudios de la competencia directa del E commerce. La información que proporciona contendrá datos detallados y permitirá tomar mejores decisiones, por ejemplo, en cuanto a precios se refiere. La herramienta ayuda a saber cuándo son los mejores momentos para establecer ofertas, cuándo es necesario hacer cambios de precios.
Básicamente, hay que saber aprovechar la capa de datos en tiempo real. La relación, por ejemplo, entre campañas publicitarias y Big Data ofrece dos beneficios inmediatos: la posibilidad de adaptar el mensaje al usuario y/o a su entorno, y la posibilidad de realimentar el propio sistema con más data útil. Como ejemplo de adaptación están las creatividades dinámicas y el retargeting “Impacto que se logra con un usuario que ha interactuado con una determinada marca”.
El Valor de los Proyectos de Big Data
La consulta de grandes data set requiere muchos recursos y, si los datos son muy heterogéneos, esto puede representar mucho dinero. Cuanto más homogénea y normalizada sea la capa de datos, más barato será realizar las preguntas.
Hay que tener en cuenta que tanto los sistemas de análisis, como el almacenamiento en Cloud “Nube” son al día de hoy muy baratos y esto hace más accesible la viabilidad de proyectos de Big Data. Hay que intentar evitar utilizar Big Data para todo, ya que muchas veces, los datos necesarios pueden estar en fuentes de datos más pequeñas, como un CRM, o incluso en un punto de venta.
El valor de la gestión empresarial de un proyecto de Big Data reside en que el acceso aguas adentro de la organización genera más oportunidades, que a su vez generan la necesidad de más datos, cerrando así el ciclo de realimentación tan utilizado actualmente.
¿En qué se diferencian las aplicaciones de Análisis y el Big Data?
Las aplicaciones de análisis y de gestión son básicamente productoras de datos. Éstas pueden realizar un análisis “local” de datos estadísticos. Por ejemplo, se puede analizar el origen de cada visita, y en algunos casos, hasta se puede incluir varios orígenes tanto en tienda física o en la página web.
Una matriz de datos (“Big Data”) incluye esta información, y agrega otras fuentes, que pueden contener datos del entorno, por ejemplo, el contexto del origen de esas visitas, qué contenidos estaba visitando ese usuario, si es recurrente de la página web de origen, si accede a éste con varios dispositivos.
En resumen, las aplicaciones de análisis y de gestión son parte del entorno del Big Data. Incluso, se podría decir que el crecimiento y desarrollo de los sistemas de análisis y de gestión han hecho favorecer el fenómeno Big Data.
Consideraciones para implementar Big Data
Como siempre, en Data la primera preocupación es la normalización de los datos. Por ejemplo, que el campo “edad” siempre se llame igual, y que éste contenga un número entre 0 y 120. Luego es la coherencia interna, o sea, que este campo “edad” contenga el mismo valor en todos los entornos (Página Web, sistemas Transaccionales, entre otros) para un mismo usuario.
Es decir, se trata de tener implementada una capa que permita recopilar data a todos los niveles, responda a preguntas que son de interés del negocio y mejore la experiencia del cliente o visitante.
El diseño de la matriz de datos es otro tema recurrente que se relaciona directamente con la velocidad de acceso al dato. Esto hay que tenerlo muy en cuenta ya que parte del mundo del Big Data, es el acceso en tiempo real o casi tiempo real, digamos entre 1 y 100 milisegundos. Y si no es así, tampoco sirve de nada un data set que ocupa 24 ó 48 horas de procesamiento.
No olvidemos el tema de la realimentación de datos, si estos resultados no sirven para realimentar el sistema, quizás no estemos hablando de Big Data sino del procesamiento de datos del siglo pasado, que aún es válido en muchísimas circunstancias, por ejemplo, en sistemas tradicionales de facturación.
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