Big Data: qué es y para qué sirve esta tecnología que observa casi todas tus actividades

En un momento de gran auge para la información y los datos, el Big Data se revela como uno de los sectores con mayor proyección y salidas profesionales. El famoso estadístico William Edwards Deming dijo una vez: "Sin datos, eres otra persona más con una opinión". Una frase que confirma la necesidad de contar con datos y estadísticas en la era de la información, parte del ADN e importancia del Big Data.

Cada vez más familiar entre empresarios y jóvenes ambiciosos, el Big Data es el término que engloba y describe el gran volumen de datos - tanto estructurados como no estructurados - recopilados por una empresa. Sin embargo, la cantidad de datos recopilados por el Big Data no es el motivo más importante, sino lo que las empresas hacen con ellos.

Las 7 V para entender al Big Data

El Big Data es analizado para obtener insights que impliquen mejores decisiones y estrategias aún más efectivas para las empresas. El concepto de Big Data siempre estuvo, pero se vio potenciado a principios de la primera década de este siglo con la siguiente definición del analista Doug Laney acerca de qué es el Big Data, basada en las tres V:

• Volumen: La recopilación y almacenamiento de datos procedentes de fuentes como dispositivos inteligentes (IO), equipos industriales o medios sociales.
• Velocidad: El tiempo que los datos tardan en llegar a las empresas gracias a Internet y la necesidad de entenderlos en tiempo casi real.
• Variedad: La presentación de los datos en diferentes formatos, como pueden ser las estructuras numéricas o correos electrónicos.

A las tres V de Laney, se han añadido otras en los últimos años:

• Veracidad: La calidad de los datos y su capacidad para integrarse con otros a través de diferentes sistemas.
• Viabilidad: Capacidad de las compañías para generar un uso más eficaz del volumen de datos que reciben.
• Visualización: La forma en que son mostrados los datos
• Valor: Aquellos datos que se transforman en información de gran valor y claves para desarrollar nuevas estrategias.

¿Para qué sirve el Big Data?

Existen diferentes usos del Big Data en la vida cotidiana. Pero especialmente, los usos del Big Data se multiplican cuando hablamos de las empresas y todos los siguientes beneficios que se pueden obtener:

Experiencia del cliente

Gracias al Big Data, una empresa puede recopilar información de las visitas a su página web o redes sociales, entre otros canales de comunicación. El análisis de todos estos datos del Big Data permite configurar un perfil del cliente mucho más preciso y así aportar un mayor valor al servicio. El objetivo de este uso del Big Data es obtener una mayor clientela en todos sus niveles.

Desarrollo de productos

El Big Data permite a muchas empresas anticiparse a la demanda de un producto o servicio por parte de los usuarios. Gracias al uso de datos de Big Data, generan modelos de predicción para nuevos productos, clasificando aspectos clave basándose en los servicios actuales y los anteriores. Esto permite perfeccionar aún más la estrategia y generar un mayor número de ventas.

Fraude

El Big Data también es un importante aliado para la ciberseguridad, ya que facilita los patrones de datos que puedan provocar un fraude en el sistema.

Innovación

Gracias al uso de datos del Big Data también podemos innovar gracias al análisis de interdependencias entre procesos, entidades y capital humano. Por ejemplo, el Big Data mejora las decisiones de carácter financiero, optimiza las decisiones de los clientes y favorece la implantación de precios dinámicos.

De esta forma, el Big Data se convierte no solo en una herramienta para potenciar un servicio o producto, sino también la mejora de los procesos y comunicación detrás de los mismos.

El Big Data se emplea en acciones electorales.

¿Cómo funciona el Big Data?

En función de la capacidad de un sistema, existen diferentes procesos para manejar el Big Data. Sin embargo, el proceso más común de Big Data se divide en tres bloques muy diferenciados:

Integración

El Big Data nace de muchísimas fuentes, por lo que es necesario conocer las respectivas tecnologías y estrategias para la recopilación de todos los datos. 

Por ejemplo, mucha información se obtiene a través de:

• las cookies de los navegadores de Internet (esto ayuda a conocer el comportamiento de los usuarios);
• las redes sociales (focos donde se comparten infinidad de datos y herramienta idónea para desarrollar nuevas campañas de marketing);
• o datos generados por las propias empresas.

Toda esta información se extrae y se procesa para facilitar la comprensión del cliente.

Gestión

Toda información necesita de un lugar de almacenamiento donde conservar los datos y poder analizarlos. Gracias a aliados como las propias instalaciones de la empresa o la famosa nube, podemos agruparlos para su disposición en tiempo real y bajo demanda en cualquier momento.

El auge tecnológico de los últimos años ha permitido que el aspecto de la gestión de datos haya avanzado a pasos gigantescos, facilitando parte del proceso raíz del Big Data.

Análisis

Una vez que extraemos y almacenamos los datos, llega el paso más determinante del Big Data: su correcto análisis para poder saber qué buscan los clientes, cuál es el comportamiento del usuario o las necesidades de una empresa.

A partir del análisis, la propia empresa debe desarrollar una correcta estrategia de Big Data para poder potenciar y utilizar los datos de la forma más beneficiosa para su interés y el de sus clientes.

El éxito de Amazon se basa en bgran parte en su uso del Big Data.

Ejemplos de aplicaciones del Big Data

Una vez hemos repasado los aspectos del Big Data, llega el momento de conocer aquellos casos de éxito del que confirman su correcto uso. Estos son los principales referentes:

Amazon

La compañía de Jeff Bezos, el hombre más rico del mundo, es el mejor referente cuando se trata de cómo usar el Big Data, tal y como demuestra su éxito. Amazon se apoya en algoritmos para personalizar por completo la experiencia de compra, adaptando sus contenidos a los gustos del usuario.

Un buen ejemplo es el ya famoso "los clientes interesados en este producto también compraron". Esto permite atraer al cliente a la compra de otros productos basándose en su perfil, comportamiento y compras anteriores combinado con el mejor uso de la inteligencia artificial.

Netflix

Se estima que la plataforma de contenidos en streaming ahorra hasta 1.000 millones de dólares al año gracias al Big Data. ¿Cómo lo hace? Apoyándose en un algoritmo capaz de determinar la opinión de los usuarios y suscriptores sobre sus programas.

Por ese motivo, un 80% del contenido de Netflix que se reproduce procede de las recomendaciones confirmadas gracias a herramientas de inteligencia artificial como MicroStrategy, combinadas con tecnologías de Big Data como Hive o Hadoop. La prueba definitiva de que la personalización de contenidos es la clave en una plataforma de estas características.

Apple

La empresa californiana hace muy bien sus deberes cuando hablamos de Big Data. Aplica el Big Data a la economía conductual, extrayendo diversas conclusiones del comportamiento de sus usuarios gracias a los seis principios de esta "filosofía":

• Tribalismo (grupos sociales con intereses comunes).
• Efecto dotación (probar los productos en sus tiendas).
• Prueba social (testimonios y opiniones de familiares y amigos del usuario final).
• Heurística (el packaging como arma para vender mejor el producto).
• Efecto halo (opiniones en función de productos previos).
• Precio.

Datos que dan respuestas a las empresas

Cada segundo, empresas de todo el mundo recopilan millones de datos: desde la calidad del aire, el ruido o la temperatura de las ciudades, a qué operaciones realizan sus clientes, cómo usan las aplicaciones o su actividad en redes sociales.

El Big Data se ha convertido en un aliado imprescindible de las compañías para tomar mejores decisiones. ¿Cómo afecta a la gestión empresarial? ¿En qué sectores puede ser más útil? ¿Se recopilan más datos de los que realmente se pueden procesar?

En el mundo interconectado en el que vivimos, la cesión y almacenamiento de información resulta prácticamente inevitable. Si una compañía desea comprobar cómo se está hablando de ella, puede recopilar datos externos de Twitter u otras redes sociales.

Pero si lo que le interesa es predecir cuántos clientes tendrá en la próxima semana, acudirá a datos internos. Comprobará todas las compras que se han realizado en el pasado, en qué fechas, quiénes eran los clientes o qué productos tenían entonces en el catálogo.

Hay escasez de profesionales especializados en Big Data.

Big Data para reducir costos en las empresas

Uno de los principales retos de cualquier compañía es la reducción de costos. La clave para conseguirlo puede estar en el Big Data. Estas técnicas permiten crear modelos predictivos y, de esta forma, evitar eventos inesperados.

Por ejemplo, en el sector de las finanzas sirve para predecir riesgos en los mercados y en el de la salud, para detectar enfermedades incluso previamente a la aparición de los primeros síntomas y así atajarlas cuanto antes.

El uso de sensores que recopilan todo tipo de datos también sirve para gestionar mejor los recursos. Pueden ser desplegados por ciudades y edificios y detectar, por ejemplo, si una puerta se abre o si alguien se sienta en una silla.

Así, las empresas pueden saber el grado de ocupación de sus espacios y optimizarlos o cuáles son los patrones de comportamiento de los empleados. Empresas de todos los sectores ya utilizan este conjunto de tecnologías para analizar grandes cantidades de datos que se generan de forma rápida y constante.

Big Data en la salud

Uno de los sectores donde el Big Data tiene más impacto es el de la salud. Cada minuto se recopilan miles de datos de pacientes: tanto sobre sus historias clínicas o pruebas médicas como de las variables que miden diferentes wearables.

Los relojes inteligentes monitorizan el ritmo cardiaco, la calidad del sueño o el ejercicio físico que realiza un usuario. El análisis de todos estos datos es especialmente útil en hospitales de cara a anticiparse a la aparición de enfermedades o incluso a cómo va a responder un tratamiento.

En el retail, el Big Data se usa para predecir tendencias, recomendar nuevos productos y aumentar la rentabilidad. En política, para conocer mejor a los votantes. En la automoción, para fabricar vehículos autónomos.

En deporte, para mejorar el rendimiento de futbolistas, jugadores de baloncesto o nadadores profesionales. En agricultura, para mejorar los cultivos. E incluso los departamentos de recursos humanos conocen mejor a sus trabajadores gracias a estas técnicas.

Datos buenos para buenas decisiones

¿Se recopilan más datos de los que en realidad se pueden procesar?

Las compañías disponen de las herramientas necesarias para procesar grandes volúmenes de datos. La limitación pasa más por el buen entendimiento de estos y la madurez de la empresa para extraer un valor real de ellos.

Encontrar datos de calidad puede resultar complicado. De hecho, cada vez hacen falta más profesionales para lograrlo. La cantidad y variedad de la información recopilada supone un reto para estos profesionales, que buscan constantemente la forma de mejorar las técnicas de procesamiento.

El análisis masivo de datos les sirve a las empresas tanto para mejorar el conocimiento de sus propios procesos como para aplicar algoritmos de inteligencia artificial y anticiparse a diferentes situaciones.

Además, puede tener un fuerte impacto en la sociedad, llegar a transformar mercados, cambiar la forma de gestionar ciudades e incluso la manera en la que las personas se relacionan entre ellas.

Big Data sin sesgos

Cada vez más empresas utilizan ingentes cantidades de datos para crear sus sistemas de inteligencia artificial. Las ventajas del Big Data son infinitas. Pero en ocasiones los datos con los que son entrenados los algoritmos están condicionados por nuestros conocimientos y prejuicios. En esos casos, los resultados pueden ser perjudiciales para diferentes colectivos.

Amazon desarrolló en 2014 una inteligencia artificial para revisar currículos de postulantes de empleo. El objetivo final era contratar a los mejores talentos. El sistema fue entrenado con los perfiles de los solicitantes de empleo de la última década. Poco a poco aprendió que los hombres eran preferibles y comenzó a discriminar a las mujeres.

Existen ejemplos con diferentes sesgos.

En 2018 investigadores de la Universidad de Darmouth revelaron que un algoritmo que analizó la posibilidad de reincidir de un millón de convictos en Estados Unidos fallaba mucho. Tanto como una persona cualquiera sin conocimientos especiales judiciales o de criminalística.

Años antes esta herramienta, llamada Compas, ya estuvo en entredicho porque se equivocaba especialmente con ciudadanos negros. Este tipo de fallos pueden resultar especialmente graves cuando se trata de tomar decisiones importantes.

Por ejemplo, a la hora de conceder un crédito a alguien o de ofrecer un contrato. También en el momento de dictar sentencias judiciales o hacer diagnósticos. 

Hay empresas que optan porque la decisión final, sobre todo en este tipo de casos, sea siempre tomada por una persona.

Evitar que este tipo de sistemas discriminen a cualquier colectivo es uno de los principales desafíos de toda compañía. Para ello, resulta fundamental verificar que los datos con los que se entrenan los algoritmos no contienen ningún sesgo. Ni racista, ni machista ni de cualquier otro tipo. Especialmente en un contexto en el que cada vez más decisiones son tomadas por máquinas.