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El Big Data Analytics ha revolucionado el modo en que las compañías toman decisiones. La gran cantidad de información que se puede obtener con las nuevas tecnologías no solo ahorra tiempo, sino que además ayuda a los líderes a desarrollar nuevas estrategias, productos o soluciones que respondan a las necesidades de los clientes. Pero, ¿qué es el Big Data Analytics?
¿Qué es Big Data Analytics?
Para empezar, Big Data es el nombre que se le da a un gran volumen de datos, estructurados y no estructurados, que dan mayor visibilidad sobre el negocio y su mercado. Debido a la cantidad de información, no se pueden procesar con programas convencionales.
En este sentido, esos datos son captados, procesados y ordenados por softwares especiales, capaces de gestionar información con tamaños que van desde terabytes hasta zettabytes. A este proceso se le conoce como Big Data Analytics.
En la actualidad, la velocidad y la cantidad de datos generados en cada momento son inmensos, principalmente impulsados por las redes sociales, inteligencia artificial y el internet de las cosas. Los formatos son muy variados: audio/video, sensores, redes, archivos web e incluso transacciones que se generan en segundos. Prueba de esto es que el volumen de datos generados cada año por empresas solo estadounidenses, son suficientes para llenar 10.000 librerías del Congreso.
Beneficios de Big Data Analytics
El principal beneficio del Big Data analytics es que les permite a las empresas tomar decisiones más seguras y rápidas, con base en la información obtenida en el proceso de análisis de datos. Hace algunos años, esto no era posible.
Asimismo, la reducción de costos es un beneficio muy apreciado por las compañías. El Big Data Analytics les ofrece la información necesaria a las empresas para tener un mejor manejo de sus activos y actividades.
En líneas generales, el Big Data Analytics permite:
- Entender el movimiento actual del mercado.
- Manejar y disminuir la probabilidad de riesgos.
- Comprender las necesidades adecuadas del consumidor.
- Obtener la información necesaria para la estrategia de la empresa.
- Optimizar la experiencia de los usuarios.
- Analizar el rendimiento y llevar un seguimiento de las actividades en tiempo real.
Soluciones de Big Data Analytics
Hoy en día se puede encontrar un gran número de soluciones en el mercado para mejorar el proceso de análisis de datos. Existen herramientas que permiten a los especialistas optimizar el proceso de recolección, administración y visualización de los resultados.
Un ejemplo son las soluciones ofrecidas por IBM, que favorecen la creación de modelos de Inteligencia Artificial para preparar y analizar big data mejorando la producción, ya que se hace desde la nube.
Otros grandes proveedores de servicios en la nube como Amazon Web Services (AWS), Google y Microsoft, también han facilitado el acceso a frameworks específicos para el análisis de Big Data.
Para conocer más sobre proveedores disponibles en Perú, te recomendamos leer este artículo.
¿Por qué es importante el Big Data Analytics?
Para tomar decisiones acertadas, es vital escuchar las estadísticas. Aquí es donde juega un rol fundamental la importancia del Big Data Analytics.
Las empresas, organizaciones o compañías analizan los datos para descubrir nuevos segmentos de mercado, impacto de un producto, satisfacción del cliente, puntos de mejora e incluso temas más técnicos como experiencia de los usuarios en sus plataformas digitales, lo cual es muy importante para los negocios retail, por ejemplo.
¿Cómo funciona el Big Data Analytics?
Se puede dividir el proceso en tres pasos generales, cada uno con sus procesos y subprocesos bien definidos.
Recopilar Big Data
Este es el primer proceso. En este paso los profesionales recopilan grandes conjuntos de datos, los cuales suelen ser semiestructurados o no estructurados, y vienen desde fuentes diferentes con formatos diversos.
Las fuentes dependen de cada de una de las empresas, pero normalmente los datos son de:
- Redes sociales.
- Aplicaciones móviles.
- Aplicaciones de la nube.
- Textos de archivos, emails, reseñas de productos, comentarios.
- Registro de servidores web.
- Datos de sensores conectados al internet de las cosas.
Almacenar Big Data
Los datos son guardados en almacenes o lagos de datos (Data Lakes) donde son organizados y configurados.
En este paso también está presente un subproceso que es la limpieza de la data. Los analistas se encargan de encontrar errores, inconsistencias, errores de formatos o información duplicada, con el fin de organizar y ordenar los datos para después proceder al análisis. Esta limpieza se hace con programas informáticos especializados en esta tarea.
Análisis del Big Data
Aquí se encuentra todo el potencial de la información. Se usan tecnologías de inteligencia artificial y Maching Learning para sacar todo el provecho a los datos, ya previamente almacenados y limpios.
Otro de los factores fundamentales para que el análisis tenga éxito es la velocidad: para que la información sea valiosa, tiene que llegar rápidamente.
Aparte también se usan otros métodos que completan el proceso:
- Data Mining: Se inspecciona los conjuntos de datos en busca de patrones y relaciones.
- Análisis predictivo: Modelos para predecir comportamientos, escenarios y tendencias del mercado o clientes.
- Análisis de textos: Proceso de exploración y análisis de grandes cantidades de textos no estructurados.
- Herramientas de visualización de datos: Son softwares que permiten ver de manera más dinámica los resultados del análisis.
Tipos de análisis de Big Data
En el Big Data Analytics existen 4 tipos diferentes de análisis.
Análisis descriptivo
Se puede decir que es el tipo de análisis más sencillo, ya que busca desglosar el conjunto de datos en piezas más manejables. Es usado por el 90% de las empresas. Consiste en entender el trasfondo de cada segmento de información.
Este proceso genera una visualización gráfica de los datos, para que sea más sencillo detectar patrones que brinden luces sobre futuros eventos.
Se basan en fundamentos básicos matemáticos como son el porcentaje de visualizaciones, el promedio de respuestas e interacciones de los clientes en canales sociales.
Análisis diagnóstico
Este tipo de análisis va de la mano con el análisis descriptivo, porque procesa la información y realiza comparaciones con el conjunto de datos. Es la respuesta de por qué sucedió algo y cómo se crearon esos datos.
Análisis predictivo
Este modelo analiza los datos y desarrolla predicciones de rendimiento gracias al uso de algoritmos estadísticos y machine learning. Por ejemplo, el “Sentiment Analysis” que clasifica los datos y deduce valores positivos, neutros o negativos.
Análisis prescriptivo
Trabaja junto al análisis predictivo, pero en este caso presenta varias características que son mucho más avanzadas. El análisis prescriptivo, no solo estudia los datos, sino que brinda la mejor manera de proceder a partir de los resultados.
Empresas que usan Big Data Analytics
Viajes y turismo
Una excelente experiencia es la columna vertebral de las empresas relacionadas con el turismo y hospedaje. Determinar el bienestar del cliente en tiempo real puede ser una tarea casi imposible. Es debido a esto que estas empresas se benefician al hacer un análisis de los datos de los clientes y buscar solución a problemas de manera oportuna.
Retail
Las empresas enfocadas en la venta de productos o servicios se ven beneficiadas del estudio de los gustos, características y necesidades de los clientes. Pueden anticipar tendencias, crear nuevos productos, generar lealtad en los clientes y muchos más.
Sector salud
El sector de salud ha sido uno de los mayores usuarios de la analítica. El análisis del gran volumen de información en planes de salud, registros y seguros médicos permite a la industria brindar de manera inmediata mejores diagnósticos o tratamientos que pueden salvar vidas.
Gobiernos
Los gobiernos están viendo una gran aliada en el Big Data Analytics porque les permite tener un mejor manejo de las necesidades del país, además de priorizar el uso de los presupuestos nacionales.
Herramientas en el Big Data Analytics
En el proceso de análisis de datos se usa una gran variedad de herramientas, algunas de las más usadas son:
- Hadoop: Este es un framework de código abierto para el almacenamiento y procesamiento de grandes cantidades de textos. Dichos datos pueden ser estructurados o no estructurados.
- Software de análisis predictivo: Estos programas son usados para procesar grandes cantidades de textos usando machine learning, inteligencia artificial y algoritmos estadísticos para hacer predicciones de posibles eventos. Es común para la evaluación de riesgos y operaciones de una empresa.
- Herramienta de análisis de flujo: Son usadas para poder manejar cantidades de datos que están en diferentes formatos o en distintas plataformas.
- Bases de datos NoSQL: Son sistemas de gestión de datos, ideales para trabajar con grandes cantidades de datos brutos y no estructurados.
- Lake data o lago de datos: Funciona como almacenamiento de datos en bruto y su formato nativo hasta que son usados. Se caracterizan por usar una arquitectura plana.
- Almacén de datos: Son usados para guardar grandes cantidades de datos que son recopilados de diferentes fuentes y normalmente guardados bajo esquemas predefinidos.
- In-memory data fabric: Necesario para ayudar a reducir la latencia en el procesamiento y acceso a la data. Distribuye grandes cantidades de datos entre los recursos del sistema.
Ejemplos del Big Data Analytics
- Campañas publicitarias dirigidas: La personalización de los datos que vienen de fuentes de compras hechas con anterioridad, historial de visualizaciones y patrones de interacción en tiendas virtuales ayudan a generar una campaña publicitaria dirigida al consumidor individual y también a una escala mucho mayor.
- Mejora de precios: Ideal para los minoristas que usan un modelo de precio basado en datos procedentes de diversas fuentes de datos para así mejorar significativamente sus precios.
- Obtención y retención de clientes: Con un modelo fundamentado en los datos de consumos de clientes y tendencias, las empresas pueden llegar a un esfuerzo de marketing que busque complacer las necesidades de los clientes. Empresas que hacen uso de estos modelos son Netflix y Spotify, que buscan mejorar las experiencias de los clientes con el fin de fidelizarlos.
- Creación de productos: Para desarrollar un producto que tenga mejoras para los clientes es necesario tener conocimiento de la viabilidad y orientación del mismo, además de las decisiones y medición del proceso. Todos estos son logrados a través del Big Data Analytics.
- Perfeccionar el proceso de toma de decisiones: Toda la información extraída de los datos de los usuarios pueden ayudar a una toma de decisiones más rápida y oportuna.
- Manejo de riesgo: Con el análisis de los datos se pueden encontrar patrones de nuevos riesgos dándole a las empresas la posibilidad de usar estrategias efectivas para manejar los posibles efectos.
- Análisis de la cadena de suministros: Gracias a los modelos de análisis predictivos es posible tener control de todos los aspectos envueltos en una cadena de suministros. Se puede tener un abastecimiento preventivo, una mejor gestión de inventarios y hasta una mejora en las rutas.
Desafíos del Big Data Analytics
Aunque son muchos los beneficios que brinda la analítica de datos en el desempeño de las empresas, también presenta una serie de retos. A continuación se detallan los más importantes.
Conservación de la calidad de la data
Al tener un gran volumen de datos proveniente de diversas fuentes en diferentes formatos, contar con la gestión de calidad de dichos conjuntos de datos exige dedicarle una gran cantidad de tiempo, esfuerzo y recursos para el tener un perfecto sustento de la calidad.
Asequibilidad de datos
Debido a la velocidad y cantidad de datos que se crean, mantenerlos y procesarlos se hace un proceso más engorroso. Este proceso debe hacerse con gran detalle para que los datos puedan ser usados por profesionales y analistas menos experimentados.
Seleccionar las herramientas correctas
Elegir las herramientas que se adapten a la infraestructura y necesidades del proyecto son definitorias para lograr el éxito esperado.
Falta de talento interno
Más que un problema relacionado con la Big Data, es referente a las empresas. De no tener talento humano con conocimientos en el campo se puede hacer costoso contratar profesionales experimentados en el análisis de manera externa.
Protección de los datos
Los sistemas de Big Data son particulares, por lo tanto presentan problemas de seguridad únicos. Enfrentar dichos problemas en un sistema tan complejo puede llegar a ser una tarea ardua.
Existen proveedores en Perú que pueden ayudarte a automatizar el proceso de Big Data Analytics. Por ejemplo, Canvia cuenta con un grupo de expertos en análisis de datos para grandes empresas, puedes ver el detalle de sus servicios aquí.
