El término Big Data (datos masivos) hace referencia a una cantidad de datos que no pueden ser tratados de forma convencional ya que superan las capacidades y los límites de las herramientas disponibles.
El concepto Big Data engloba infraestructuras, tecnologías y servicios que han sido desarrollados con el objetivo de dar solución al proceso y extracción de información de dichos datos.
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Eric Schmidt (CEO de Google), afirmó que la Humanidad había creado hasta 2003 una cantidad equivalente a 5 Exabytes, añadiendo que ahora esta cifra se generaba en 2 días.
El origen de los datos tiene varias fuentes de dónde emana la información.
Generados por las personas: El hecho de enviar correos electrónicos por e-mail o mensajes por WhatsApp, publicar un estado en Facebook, tuitear contenidos o responder a una encuesta por la calle son cosas que hacemos a diario y que crean nuevos datos y metadatos que pueden ser
Transacciones de datos: La facturación, las llamadas o las transacciónes entre cuentas generan información.
Biométrica: A través de escáneres, wearables, etc.
E-marketing y web: Generamos una gran cantidad de datos cuando navegamos por internet. Existen herramientas de tracking que son utilizadas en su mayoría con fines de marketing y análisis de negocio. Los movimientos de ratón quedan grabados en mapas de calor y quede registro de cuánto pasamos en cada página y cuándo las visitamos.
Machine to Machine (M2M): Son las tecnologías que comparten datos con dispositivos: medidores, sensores de temperatura, de luz, de altura, de presión, de sonido… que transforman las magnitudes físicas o químicas y las convierten en datos.
El objetivo de Big Data, al igual que el de cualquier otro sistema de análisis, es convertir los Datos en información para facilitar la toma de decisiones, el mayor potencial del Big Data es que la información puede ser generada incluso en tiempo real y es una asombrosa herramienta para realizar predicciones.
El Big Data representa una increíble oportunidad de negocio para las empresas y una fabulosa
herramienta de información para las instituciones. Las grandes empresas ya están utilizando Big Data para entender el perfil, las necesidades y el sentir de sus clientes respecto a los productos y servicios. Gracias al Big Data podemos anticipar tendencias o demandas futuras que permiten aumentar la eficiencia en los procesos productivos o mejorar la satisfacción de las personas.
“El Big Data está creando una nueva forma de relacionarse entre las empresas y los consumidores”
Las tecnologías Big Data tienen un amplísimo campo de aplicación desde poder diseñar qué se le va a ofrecer al consumidor como adelantarse a sus peticiones o convencerlos de comprar más.
Todos los datos se deben combinar con diferentes fuentes, tanto internas de la empresa como externas, para poder sacar conclusiones generales y útiles. De esta forma la toma de decisiones se facilita mucho, ya que en lugar de hacerlo en función de una intuición, se realiza sobre datos reales, lo que facilita el aprovechamiento de las oportunidades de negocio que pueden surgir en un momento concreto.
Algunos ejemplos de compañías que utilizan el Big Data.
WalMart: Fue la pionera en el uso del big data y de las herramientas de análisis, esto le permitió afrontar mejor las consecuencias del huracán Katrina, más incluso que las propias autoridades. Mientras los organismos públicos no sabían que hacer en medio del caos la cadena de supermercados tenía preparada la lista de la compra que sus consumidores en situaciones análogas pudieran necesitar y con una atención inmediata.
Inditex: Mediante el análisis de datos extraen de sus ventas y sus observadores la compañía es capaz de predecir las tendencias de moda globales y locales pudiendo en un plazo de 3 semanas inundar el mercado de productos. Además colaboraron con la UCLA y el MIT para desarrollar una tecnología predictiva que les permite fijar los precios en periodos de rebajas o gestión de inventario que les permite saber qué tienda va a necesitar más stock y en qué momento.
Nike: Es una de las pioneras en el terreno de dispositivos wearables, gracias a la información obtenida a través de estos dispositivos Nike tiene un mejor conocimiento de su perfil de cliente y por lo tanto sabe cómo diseñar nuevos productos.
Ayuntamiento de Madrid: A través del programa Dinámicas del Turismo en la Ciudad de Madrid, analiza el comportamiento de los turistas durante su visita a la ciudad. Entre los muchos resultados, el estudio sirvió para cuantificar el impacto económico del Orgullo Gay en diversas zonas de la urbe. El gasto comercial aumentó un 24% respecto a la misma semana del mes anterior. Además, se conocen otros datos interesantes como los turistas que más gastan, en qué gastan, por dónde se mueven, etc. Lo cual les permite optimizar campañas y adecuar las necesidades reales en materia de seguridad, movilidad, etc.
Pero no solo las grandes empresas u organismos pueden beneficiarse del big data, existen también herramientas enfocadas a las pymes.
Existen cientos de herramientas que explotan el potencial del Big Data, aquí enumeramos algunas de las más populares.
NoSQL: Las bases de datos NoSQL están concebidas para obtener una altísima capacidad de volumen de almacenamiento y velocidad de proceso de la información. Para lograr esto, el lenguaje NoSQL usa técnicas que pueden asustar a los gestores de bases de datos relacionales, como el que los datos que componen la data, no son coherentes todo el tiempo dentro del sistema.
Spark: Es una plataforma de código abierto con una comunidad muy activa; es una herramienta rápida; unificada; dispone de una consola interactiva cómoda para los desarrolladores; y también tiene una API para trabajar con los grandes datos.
Hadoop: Apache Hadoop es un framework que soporta aplicaciones distribuidas bajo una licencia libre. Permite a las aplicaciones trabajar con miles de nodos y petabytes de datos. Hadoop se inspiró en los documentos Google para MapReduce y Google File System (GFS).
Public Data: Es una aplicación de Google que ofrece de forma gráfica diferentes datos públicos a nivel mundial, europeo o de cada país. De esta forma se pueden incluir datos como el nivel de desempleo, salario mínimo, la penetración de la banda ancha y otros muchos. en la toma de decisiones de las empresas.
Consume Barometrer: Una herramienta que ofrece datos de tendencias en el mercado de consumo, que pueden ser muy interesantes para que la política de ventas de nuestra empresa se adapte a dichas tendencias. Si lo combinamos con el uso de un CRM nos permitirá extraer conclusiones para una correcta toma de decisión.
Google Analytics: Es quizás una de las herramientas más conocida de análisis de tráfico web. Se dedica a analizar campañas de publicidad en el buscador y ayudar a las empresas analizando datos de varias fuentes, redes sociales…Supone una herramienta básica para explorar el comportamiento de los clientes potenciales de una empresa.
IBM Watson Analytics: Está especialmente pensada para las pymes puesto que no precisa de un gran conocimiento en el tratamiento de datos. Su tecnología de lenguaje natural ayuda a las empresas a identificar problemas, reconocer patrones y obtener una perspectiva interesante para responder a preguntas clave y lograr con ello impulsar las ventas, cómo hacer que los empleados trabajen más felices o hacer sus ofertas más atractivas. IBM Watson Analytics libera potentes funcionalidades analíticas para que prácticamente todo el mundo pueda utilizarlas. La preparación de datos automatizada, la analítica predictiva, la creación de informes, los paneles de control, las funcionalidades de colaboración y visualización, le permiten tomar el control de sus propios análisis. Puede tomar las medidas necesarias para tratar un problema o aprovechar una oportunidad. Con Watson Analytics se puede:
Extraer mejores datos. El acceso a los datos, el refinamiento, la gestión y el análisis se automatizan y están disponibles desde el cloud.
Obtener respuestas. Formule preguntas referentes a su negocio, ya esté en el departamento de marketing, ventas, recursos humanos, finanzas u operaciones.
Comprender su negocio. La inteligencia automatizada le permite extraer conclusiones en función de lo que ha ocurrido y por qué.
Contar una historia. Las visualizaciones le ayudan a crear infografías claras y atractivas para justificar sus afirmaciones con seguridad.
Anticiparse. El análisis estadístico, las correlaciones y las predicciones le permitenprever posibles acciones futuras.
Tranzlogic: es un servicio que trata de aprovechar los datos que se obtienen de las transacciones con tarjetas de crédito. Trabaja con comerciantes y sistemas de pago para extraer y analizar los datos de compras realizadas con tarjeta de crédito. Luego, esta información puede utilizarse para medir el rendimiento de las ventas, evaluar clientes y segmentos de clientes, mejorar promociones y programas de fidelización, lanzar campañas de marketing más eficaces, escribir mejores planes de negocio y realizar otras tareas que conducen a decisiones empresariales más inteligentes. Además no requiere de ninguna instalación por lo que su puesta en marcha es realmente rápida.