Big Data, un tema del cual todos creen saber

Empresas como Netflix y Procter & Gamble usan big data para prever la demanda de los clientes.

Construyen modelos predictivos para nuevos productos y servicios, clasificando atributos clave de productos anteriores y actuales, y modelando la relación entre dichos atributos y el éxito comercial de las ofertas.

Además, P&G utiliza los datos y los análisis de grupos de interés, redes sociales, mercados de prueba y avances de salida en tiendas para planificar, producir y lanzar nuevos productos.

Si bien el concepto “big data” en sí mismo es relativamente nuevo, los orígenes de los grandes conjuntos de datos se remontan a las décadas de 1960 y 1970, cuando el mundo de los datos acababa de empezar con los primeros centros de datos y el desarrollo de las bases de datos relacionales.

Alrededor de 2005, la gente empezó a darse cuenta de la cantidad de datos que generaban los usuarios a través de Facebook, YouTube y otros servicios online.

Ese mismo año, se desarrollaría Hadoop, un marco de código abierto creado específicamente para almacenar y analizar grandes conjuntos de datos.

En esta época, también empezaría a adquirir popularidad NoSQL.

El desarrollo de marcos de código abierto, tales como Hadoop (y, más recientemente, Spark), sería esencial para el crecimiento del big data, pues éstos hacían que el big data fuera más fácil de usar y más barato de almacenar.

En los años transcurridos desde entonces, el volumen de big data se ha disparado.

Los usuarios continúan generando enormes cantidades de datos, pero ahora los humanos no son los únicos que lo hacen.

Con la llegada de la Internet de las cosas (IoT), hay un mayor número de objetos y dispositivos conectados a Internet que generan datos sobre patrones de uso de los clientes y el rendimiento de los productos.

El surgimiento del aprendizaje autónomo ha producido aún más datos.

Aunque el big data ha llegado lejos, su utilidad recién empieza.

La computación en la nube ha ampliado aún más las posibilidades del big data.

La nube ofrece una escalabilidad realmente flexible, donde los desarrolladores pueden simplemente agilizar clústeres ad hoc para probar un subconjunto de datos.

Ventajas de big data y del análisis de datos: El big data le permite obtener respuestas más completas, ya que dispone de mayor cantidad de información.

La disponibilidad de respuestas más completas significa una mayor fiabilidad de los datos, lo que implica un enfoque completamente distinto a la hora de abordar problema.

Los datos poseen un valor intrínseco. Sin embargo, no tienen ninguna utilidad hasta que dicho valor se descubre.

Resulta igualmente importante: ¿cuál es la veracidad de sus datos y cuánto puede confiar en ellos?

Hoy en día, el big data se ha convertido en un activo crucial.

Piense en algunas de las mayores empresas tecnológicas del mundo.

Gran parte del valor que ofrecen procede de sus datos, que analizan de manera constante para generar una mayor eficiencia y desarrollar nuevos productos.

Avances tecnológicos recientes han reducido exponencialmente el costo del almacenamiento y la computación de datos, haciendo que almacenar datos resulte más fácil y barato que nunca.

Hoy en día, con un mayor volumen de big data más barato y accesible, puede tomar decisiones empresariales más acertadas y precisas.

Identificar el valor del big data no pasa sólo por analizarlo (que es ya una ventaja en sí misma).

Se trata de todo un proceso de descubrimiento que requiere que los analistas, usuarios empresariales y ejecutivos se planteen las preguntas correctas, identifiquen patrones, tomen decisiones informadas y predigan comportamientos.

El big data puede ayudarle a innovar mediante el estudio de las interdependencias entre seres humanos, instituciones, entidades y procesos, y después, mediante la determinación de nuevas maneras de usar dicha información.

Utilice las perspectivas que le ofrecen los datos para mejorar sus decisiones financieras y consideraciones de planificación.

Estudie las tendencias y lo que desean los clientes para ofrecer nuevos productos y servicios.

Implemente políticas de precios dinámicas.

Las posibilidades son infinitas.

El autor es director de Grössman Beyond Marketing, consultor y conferencista.