En el tiempo que tarda leyendo esta frase ya se ha producido más información de la que se produjo desde el año 0 hasta el 2000. La velocidad a la que se originan datos en cualquier formato crece exponencialmente. Por eso, una empresa o un negocio debe adaptarse al ritmo de este crecimiento para responder a las necesidades de los consumidores. Hoy en Grupo BIT le contamos por qué el análisis de datos o Big Data no es solamente un término que está de moda sino por qué el análisis de datos es el futuro. ¡Acompáñenos!
¿Cómo se crean y se registran los datos que se analizan?
La humanidad siempre ha generado información: cada conversación, cada estructura, cada discurso, cada dibujo. La única diferencia con el panorama actual es que hoy casi toda esa información queda registrada. Entonces, en teoría, no se trata de la cantidad de información sino de la capacidad de su registro, almacenamiento y análisis.
Un mundo digital permite tener registros de casi todo lo que se produce, en cualquier formato. Muchas de nuestras conversaciones, movimientos, acciones etc. quedan registrados como datos almacenados, pero ¿para qué sirve toda esa información? ¿cómo se le puede dar un uso eficiente y aprovecharla al máximo? En este punto aparece la tecnología, que proporciona diferentes herramientas que permiten analizarla y utilizarla de manera óptima para tomar decisiones en base a ella.
En eso justamente consiste el BIG data, el conjunto de herramientas informáticas que permiten la manipulación, gestión y análisis de grandes cantidades de datos, que serían imposibles de gestionar con las herramientas tradicionales de computación.
El Big Data se puede entender por las cuatro V:
- Volumen: capacidad de almacenar y analizar datos que incluso se dan en tiempo real
- Variedad: capacidad de recibir datos en diferentes formatos y convertirla en información unificada, válida y útil. Puede provenir desde una cámara, un cajero o una caja de supermercado, por ejemplo.
- Velocidad: capacidad de analizar y procesar mucha información en tiempos muy cortos, incluso en el mismo momento en que se genera la información.
- Veracidad: cruzar datos en varios formatos y de diferentes fuentes para obtener información aún más completa, certera y confiable.
¿De dónde proviene el análisis de datos?
Se podría decir que la historia del análisis de datos se comprende en cuatro etapas:
- Primera etapa: los datos se generaban de forma espontánea pero no había registro. En esta etapa la mayoría del conocimiento se transfería de voz a voz y los pocos registros que había consumían mucho tiempo, pues se trataba de escritura a mano.
- Segunda etapa: se registran algunos datos como escrituras y grabaciones. El registro de datos era precario, pero se empezaban a almacenar y a registrar algunos datos en grandes computadores.
- Tercera etapa: Los datos se pueden almacenar en gran cantidad y a una velocidad relativamente rápida, sin embargo, el ingreso sigue siendo manual y unitario, lo cual ralentiza los procesos. En esta etapa a veces se tiene mucha información que no necesariamente es útil. Se utilizan métodos sencillos, demorados y poco útiles para almacenar o analizar los datos como números en hojas de Excel examinadas manualmente.
- Cuarta etapa: Es posible almacenar la información, analizarla y utilizarla para un objetivo específico. Las máquinas ingresan información a las máquinas (sensores, sistemas de informática, cámaras de seguridad, cajas de supermercados, etc.)
¿Por qué el Big data es imprescindible en un negocio hoy en día?
Los clientes son la razón de ser de cualquier empresa B2C. Saber cómo se comportan, qué quieren, en qué momento y cómo lo buscan es fundamental para tomar decisiones acertadas para el futuro de su empresa.
Los extractores de datos clasifican inmensos conjuntos de datos usando software sofisticado para identificar patrones repetitivos. De ellos obtiene información suficiente para que un experto en análisis de datos la interprete y saque conclusiones que lleven a acciones y a decisiones útiles para la empresa. Así se optimiza el trabajo pues la maquina o el software se encarga del trabajo masivo, repetitivo y automático y la persona se encarga de aquello que demanda astucia inteligencia y conocimiento.
Pero ¿en qué tipo de empresas se utiliza el análisis de datos? Miremos algunos ejemplos.
Los bancos y las compañías de tarjetas de crédito, por ejemplo, analizan las transacciones, el historial de compras y los patrones de gasto. Tales datos pueden revelar la manera en la que un cliente ha gastado su dinero, qué tan a menudo lo ha hecho, y en qué productos y servicios. Este análisis también puede prevenir el fraude o robo de identidad.
Otro ejemplo son las compañías de comercio electrónico (ecommerce) que examinan el tráfico en el sitio web o los patrones de navegación para determinar qué clientes son más o menos propensos a comprar cierto producto o servicio, basándose en compras previas o patrones de visualización.
Un tercer ejemplo son las empresas de consumo masivo que buscan la eficiencia de su cadena de suministro. Gracias a la rápida y clara información que aporta el Big Data, las compañías se pueden comprometer a reponer los estantes de los minoristas con los productos correctos, en los volúmenes correctos y en el momento adecuado. Los clientes de la compañía (pequeños negocios, tiendas, etc.) proporcionan informes que incluyen el inventario de sus depósitos y la frecuencia de venta de los productos. Estos datos se utilizan para conciliar y pronosticar las necesidades de producción y envío.
Grupo BIT asesora y acompaña a las empresas para sacar el mejor provecho del análisis de datos. Sabemos que el futuro está en sus datos y por eso le brindamos las mejores soluciones para que su negocio o empresa tome las mejores decisiones para el futuro. Reduzca costos, optimice sus canales distribución, sepa cómo llega y en qué momento a las manos de los consumidores. Si tiene alguna, no dude en contactarnos. ¡Hasta la próxima!
