Convertir el Big Data en valor

Estamos asistiendo a los inicios de una transformación económico-empresarial en la que muchos analistas se atreven a señalar ya como la economía big data. Cualquier negocio que no esté considerando seriamente las implicaciones del Big Data corre el riesgo de quedarse atrás en el mercado.

Convirtiendo el Big Data en valor. 
La digitalización de nuestras vidas está produciendo una cantidad de datos sin precedente en términos de volumen, veracidad, variedad y veracidad. Las últimas tecnologías como cloud computing o sistemas distribuidos junto con el último software en análisis nos aproximan a una nueva era en el aprovechamiento de todos los datos posibles para generar valor.

La capacidad de almacenamiento y velocidad de procesamiento actual de los sistemas ponen al alcance de las empresas a unos costes razonables una nueva variedad de software como por ejemplo: analítica de textos, análisis de sentimiento, reconocimiento facial, analítica de voz, analítica de movimientos, etc. Veamos una serie de ejemplos de cómo el big data está siendo empleado hoy día para generar valor.

Comprender mejor y segmentar a los clientes.
Para realizar hacer un target de nuestros clientes y poder comprender mejor sus acciones y decisiones, las empresas tienen que expandir sus data sets tradicionales con nuevos conjuntos de datos como datos de redes sociales, de navegadores, análisis de textos, o datos de sensores, para conseguir una foto completa de sus clientes. El gran objetivo, en muchos casos, es crear modelos predictivos. Empleando big data, empresas de Telecomunicaciones, por ejemplo, pueden predecir mejor su churn de clientes, los comercios minoristas pueden predecir cuáles serán los productos que se venderán más, y las aseguradoras de coches, por ejemplo, comprender cómo de buenos conductores serán sus clientes.

Comprender y optimizar los procesos de negocio. 
El Big Data también se usa cada vez más para optimizar los procesos de negocio. Los comercios pueden optimizar su stock basándose en modelos predictivos generados desde datos de las redes sociales, tendencias en motores de búsquedas, y previsiones meteorológicas.

Un caso de éxito de esto utilizado en las mejores escuelas de negocio es Inditex, la compañía matriz de marcas como Zara que han dado un vuelco al negocio de la moda a nivel mundial con un sistema de aprovisionamiento y predicción de gustos (traducido en ventas) prácticamente en tiempo real. Otro ejemplo de cómo le big data ha servido para reingeniería de procesos internos de la empresa es en la cadena de suministros o en la optimización de las rutas de reparto utilizando datos de posicionamiento geográfico y sensores de identificación por radiofrecuencia.

Mejorando nuestra salud. 
La potencia de computación de la analítica en big data ha permitido descubrir nuevas curas, y comprender mejor los patrones de difusión de enfermedades así como poder llegar a predecir su evolución. Podemos usar la analítica del big data para monitorizar y predecir brotes de epidemias simplemente escuchando lo que la gente dice.

Y este tipo de aplicaciones no son ciencia ficción, Google, por ejemplo, lleva desde 2008 ofreciendo información de la actividad del virus de la gripe en más de 25 países en base al análisis de tendencias de búsquedas de palabras clave en sus sitios web y comparándolas con otras series de años previos.

Mejorando la Seguridad y la aplicación de la Ley. 
Los servicios de seguridad usan la analítica del big data para contener tramas terroristas y detectar posibles ciberataques. Las fuerzas policiales usan herramientas de big data para dar caza a criminales e incluso prevenir actividades criminales. Las empresas de tarjetas de crédito también usan la analítica de big data para detectar transacciones fraudulentas.

Mejorando el rendimiento deportivo. 
Los deportes de élite donde la competitividad es más agresiva han adoptado el análisis en big data como una parte fundamental de su negocio. Empleando análisis de videos para seguir el rendimiento de cada jugador en los campos de fútbol, por ejemplo, gracias a la tecnología de sensores de movimiento, los entrenadores pueden mejorar sus tácticas e identificar aciertos y errores en su juego.

También los espectadores, provistos de esa información contextual ya procesada y analizada se benefician de una experiencia más interesante y positiva. En fútbol, por ejemplo, datos como distancia recorrida por cada jugador, áreas del campo con mayores tiros a puerta, o estadísticas de resultados comparados con series históricas hacen que los seguidores estén mejor informados y más enganchados a la retransmisión.

En la Fórmula 1 la analítica de big data es quizá donde más tiempo se lleva realizando, donde una milésima de segundo puede marcar la diferencia entre un título o un fracaso en unos equipos con presupuestos de cientos de millones. También se están empezando a utilizar sensores que generan big data en equipamiento deportivo como las pelotas de golf y de baloncesto.

Y, últimamente, el boom del fitness y running ha generado una gran oferta de dispositivos para llevar encima que se interconectan con los smartphones para llevar un control en tiempo real y seguimiento de actividad, nutrición, sueño, y permiten compartir toda esa información nada más generarse en las redes sociales.

Mejorando y optimizando ciudades y países.
El big data se usa para mejorar muchos aspectos en la gestión de las ciudades, como por ejemplo optimizando los flujos de tráfico basándose en información de tráfico, redes sociales, y partes meteorológicos. Un número creciente de ciudades están utilizando la analítica de big data con el objetivo de convertirse en Smart Cities, donde la infraestructura de transporte y su utilidad están alineados gracias a la mejora de procesos. Algunos ejemplos que podemos ver ya en ciudades a lo largo del globo: un tren que llega con retraso envía una señal automática al autobús para que espere a la llegada de viajeros para que no pierdan el enlace, semáforos que operan automáticamente para minimizar los atascos, o sistemas de gestión de agua.