UNIR Revista
La tecnología empleada para analizar una gran cantidad de datos con el fin de que esa información sirva a los intereses de la empresa es lo que se conoce como big data analytics.
Sectores aparentemente tan dispares como la sanidad, la industria alimentaria, la educación, el comercio, la banca o los seguros tienen actualmente en común la incorporación de big data analytics a su gestión, con la finalidad de adoptar decisiones informadas.
Según el último informe ONTSI, entidad adscrita al Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, el big data crece casi tres puntos porcentuales respecto al año anterior en las empresas españolas y el 34,7 % de las grandes empresas utiliza esta tecnología.
Sin duda, los expertos en análisis y tratamiento de datos son, a día de hoy, uno de los perfiles profesionales más demandados en las empresas. Por ello, el Máster en Big Data online y oficial de UNIR ofrece una formación en ciencia de datos que responde a las exigencias del mercado laboral.
¿Qué es el big data analytics?
El big data analytics o analítica de big data es una ciencia orientada al estudio, exploración y análisis de enormes conjuntos de datos llegados de cualquier tipo de fuente. Su objetivo final es conseguir patrones y tendencias a partir de la revisión de grandes cantidades de datos. Una vez elaborados los informes en los que se muestran esas pautas de comportamiento, es posible extraer información muy valiosa y útil para los intereses de las compañías.
Para entender el big data analytics es importante saber qué es el big data y cuáles son las diferencias entre ellos:
Big data
- Su finalidad es la gestión de grandes volúmenes de datos, sin prestar atención a la complejidad que puedan presentar. También se ocupa del almacenamiento de esos datos.
- El desafío que pretende abordar el big data está relacionado principalmente con la recopilación y almacenamiento de información a gran escala.
- Los datos que maneja son variados, desde texto hasta imágenes y videos.
- La velocidad en el procesamiento de datos es en tiempo real.
Big data analytics
- La analítica profunda de la enorme cantidad de datos que gestiona el big data para obtener información relevante es el cometido de big data analytics.
- Va más allá de la acumulación, buscando entender patrones, predecir tendencias y optimizar procesos. Así pues, hablar de big data analytics implica ir más allá de la mera recopilación o almacenaje de datos, para indagar en la naturaleza de esa información, descifrando el potencial que puede tener a la hora de generar valor, apoyando la toma de decisiones estratégicas. Además, Big data analytics supone identificar patrones que no resultan evidentes por medio de métodos predictivos habituales, permitiendo así a las organizaciones adoptar las mejores decisiones en base a la información estratégica que poseen.
- Principalmente, se dirige a los datos estructurados, como informes financieros. Se trata de datos específicos para la toma de decisiones empresariales.
- La interpretación se realiza de datos históricos y actuales, para poder informar decisiones a largo plazo.
- Está enfocado en optimizar procesos y estrategias de negocios.
Administrar esa enorme cantidad de datos con la que trabaja el big data implica el uso de diferentes herramientas. Las más relevantes:
- Machine learning: por medio de esta tecnología las máquinas aprenden a analizar y procesar datos, dependiendo de las necesidades concretas de cada empresa.
- Data science: implica la preparación, limpieza y análisis de datos para extraer información. Se trata de un término genérico que aplica métodos científicos diversos, como las matemáticas, estadística o algoritmos, con el fin de obtener conocimientos a partir de los datos. Conviene entender que big data y data science no son lo mismo.
- Minería de datos: localizar la repetición de pautas o patrones de comportamiento entre enormes volúmenes de datos es su principal objetivo. Por lo tanto, no es lo mismo big data que minería de datos.
- Analíticas predictivas: empleando datos históricos, esta ciencia realiza predicciones de comportamiento que pueden prevenir riesgos futuros o apuntar dónde se encuentran las oportunidades.
Estar al tanto de estas tecnologías es indispensable para profesionales como el Big Data Developer, responsable de analizar la cantidad y tipo de datos que se almacenan en una empresa, así como de encontrar las mejores soluciones tecnológicas en función de las necesidades y objetivos de la compañía.
¿Para qué sirve big data analytics?
La utilización de big data analytics se propaga por todo tipo de áreas empresariales, puesto que es capaz de aportar información valiosa y muy detallada que permite una mejor toma de decisiones.
Sus aplicaciones son inmensas y van desde la potenciación de la eficiencia en todo tipo de operaciones, hasta profundizar en el conocimiento de los clientes. Pero, ¿para qué sirve big data analytics? Estas son algunas de sus principales aplicaciones:
- Maximización en las operaciones. El hecho de detectar dónde se encuentran los trámites y procesos poco eficientes, proponiendo mejoras, hace posible que se aumente la eficacia de cualquier actividad.
- Adaptación al consumidor. Esta tecnología permite analizar y estudiar los datos de comportamiento de cada uno de los compradores. A partir de esa información, cada compañía puede ofrecer experiencias personalizadas para sus clientes.
- Decisiones informadas. El big data analytics posibilita la adopción de decisiones estratégicas basadas en información. Al aportar un análisis predictivo, es posible determinar el tipo de estrategia de marketing más apropiada.
La analítica de big data puede proporcionar a cualquier organización la capacidad para comprender sus datos y, a partir de ellos, mostrar cómo deben utilizarse para poder identificar nuevas oportunidades.
Principales usos de la analítica de big data
La transformación digital de las organizaciones ha encontrado en la analítica de big data un apoyo indispensable. A través de su potencial para descubrir patrones complejos y desvelar vínculos ocultos, se ha introducido de diversas maneras en muchos sectores productivos.
Prevenir fuga de clientes
Al aprovechar tecnologías avanzadas de analítica en la nube, las empresas pueden reducir las pérdidas asociadas a la pérdida de compradores. Más allá de simplemente dejar de percibir ingresos, disminuir el número de clientes implica una inversión significativa para atraer nuevos.
El análisis de datos genera indicadores de satisfacción, ofreciendo una orientación clara que posibilita la toma de decisiones alineadas con las necesidades de los clientes. También permite anticipar posibles segmentos propensos a la pérdida.
Identificar los clientes que aportan valor
Localizar cuanto antes a los compradores que realizarán inversiones sostenidas a largo plazo es un gran desafío para cualquier organización. Recopilar y analizar datos permite a las compañías optimizar sus estrategias de marketing, enfocándolas en segmentos que aportarán valor de manera continua.
La capacidad de discernir patrones de comportamiento y preferencias contribuye a dirigir recursos hacia aquellos clientes con un potencial de inversión a largo plazo.
Segmentar el mercado
Cada empresa define y segmenta su mercado de manera única para obtener un mayor valor de sus productos y servicios. El big data analytics facilita una segmentación más precisa, identificando nichos receptivos a la oferta de la empresa y, a veces, revelando mercados potenciales inexplorados.
Esta precisión en la segmentación proporciona a las empresas una ventaja competitiva al adaptar estrategias específicas para satisfacer las necesidades de cada segmento.
Tomar decisiones informadas y rápidas
En la era actual, las empresas obtienen información de manera instantánea mediante tecnologías como data analytics, business intelligence (BI) y machine learning. Esto les permite tomar decisiones de forma ágil e informada, además de hacerlo controlando los peligros.
Los sistemas analíticos procesan datos desde patrones de compra hasta interacciones en redes sociales, brindando una visión completa y actualizada para la toma de decisiones estratégicas.
Idear nuevos productos
El procesamiento de datos y la analítica de big data no solo proporcionan información retrospectiva, sino que también anticipan las necesidades futuras de los clientes. Contando con esos estudios sobre lo que demandarán los consumidores, es más probable que las empresas se decidan a invertir en desarrollar esos nuevos productos.
De esta forma, el big data analytics se convierte también en un acicate para la innovación y la eficiencia tecnológica, mejorando los procesos operativos y la personalización de experiencias. Su versatilidad lo sitúa como uno de los aliados estratégicos más interesantes en la era digital.
Ejemplos de Big Data Analytics
El impacto del big data analytics no se limita a teorías abstractas, sino que se manifiesta de manera tangible a través de ejemplos concretos en el mundo empresarial actual. Numerosas empresas líderes han incorporado esta tecnología para transformar datos en acciones, obteniendo resultados significativos.
Amazon
La compañía de Jeff Bezos ha revolucionado el comercio electrónico aprovechando las ventajas ofrecidas por el análisis de datos para personalizar la experiencia del usuario. Su algoritmo de recomendación utiliza datos de historiales de compra y búsquedas para aportar sugerencias altamente precisas, mejorando la satisfacción del cliente y aumentando las ventas.
Netflix
La plataforma de streaming, líder en su sector, utiliza big data analytics para estudiar patrones de visualización y preferencias de los usuarios. Esto se traduce en algoritmos que sugieren contenido de manera altamente personalizada, manteniendo a los suscriptores comprometidos y reduciendo la rotación.
Uber
En el sector del transporte, Uber utiliza datos en tiempo real para gestionar la oferta y la demanda. El sistema analiza patrones de viaje, eventos locales y condiciones del tráfico para establecer tarifas dinámicas y optimizar la asignación de conductores, mejorando la eficiencia del servicio.
El gigante tecnológico emplea la analítica de big data en diversos servicios. Google Search utiliza algoritmos avanzados para ofrecer resultados de búsqueda relevantes y Google Maps se sirve de los datos de tráfico en tiempo real para calcular las rutas más eficientes, todo respaldado por análisis de datos masivos.
Estos ejemplos destacan cómo el big data analytics no solo es una herramienta, sino un elemento catalizador que condiciona las estrategias empresariales, redefiniendo industrias y mejorando la experiencia del cliente a nivel global.
