¿Cómo aplicar big data en una empresa?

En un entorno empresarial cada vez más arraigado a la digitalización, la capacidad de las organizaciones para gestionar los datos generados en torno sus operaciones y al consumo de sus productos, es un aspecto fundamental para su desarrollo. En ese sentido, saber cómo aplicar big data en una empresa de manera efectiva se presenta como un elemento imprescindible.

La aplicación del big data permite identificar oportunidades para satisfacer las necesidades de los clientes y se presenta como un pilar en la toma de decisiones.

No obstante, este proceso no está exento de obstáculos, que pueden ir desde la carencia de conocimiento acerca de sus aplicaciones específicas, hasta la selección de herramientas y sistemas inadecuados que ralenticen o arriesguen la seguridad de los datos del cliente.

¿Cómo funciona el big data?

El big data —también llamado datos masivos o macrodatos— es el conjunto de datos masivos que aumentan a grandes velocidades y en cantidades tan elevadas, que deben ser procesados de manera automática por herramientas informáticas no tradicionales.

En términos empresariales, el big data se refiere al proceso mediante el cual estos datos se recolectan, se analizan y se convierten en información legible que pueda utilizarse a beneficio de la organización.

Para entender cómo funciona el big data, podemos sintetizarlo en 3 fases:

1. Captura y almacenamiento de datos

La primera etapa del funcionamiento del big data consiste en la recopilación masiva de datos de diversas fuentes, como transacciones electrónicas, datos de usuarios en aplicaciones e interacciones en redes sociales, entre otros.

A medida que estos datos se van recolectando, se almacenan en sistemas especializados, como plataformas en la nube, bases de datos tradicionales, sistemas de archivos distribuidos u otros.

Desde luego, la capacidad de almacenamiento es un factor crucial en este punto.

2. Procesamiento de datos

En esta fase los datos recopilados se procesan para su posterior análisis. Para ello, se requiere identificar y corregir errores, eliminar los duplicados y calificar o agrupar los datos de acuerdo a sus características.

3. Análisis de datos

A través de herramientas como Apache Hadoop y lenguajes como Python, el análisis de datos permite identificar patrones y tendencias presentes en toda la información recolectada, para, posteriormente, crear una relación entre los mismos.

Así, por ejemplo, las empresas pueden generar insights (conocimientos) valiosos sobre el comportamiento y las necesidades del consumidor.

¿Para qué sirve el big data?

Tomando en cuenta lo anterior, es acertado decir que el big data sirve para cumplir con una gran variedad de funciones y objetivos. Algunos de ellos son:

Predicciones precisas

Este proceso permite anticipar tendencias y predecir comportamientos futuros. Con ello, la empresa logra anticiparse a las demandas del mercado y satisfacer las necesidades de los consumidores, incluso antes de que estos las expresen verbalmente.

Optimización de procesos

El análisis de datos contribuye a que la empresa pueda identificar todas esas deficiencias y áreas de mejora que, normalmente, podrían omitirse en evaluaciones o investigaciones. De este modo, puede optimizar sus procesos sin dejar de lado las exigencias del mercado.

Personalización del cliente

Gracias a la capacidad de establecer parámetros para analizar el comportamiento del cliente, el big data favorece la personalización de experiencias, productos y servicios. Así, la organización consigue mejorar la satisfacción y fidelización de sus clientes.

Toma de decisiones informadas

Debido a que el big data proporciona conocimientos significativos sobre el rendimiento de los productos y los patrones del mercado, entre otros factores, permite a la empresa tomar decisiones basadas en información real y elaborar estrategias de ventas, de logística o marketing consecuentes con datos fehacientes.

5 aplicaciones del big data en la empresa

Desde luego, las aplicaciones prácticas de este proceso van más allá de la recopilación y análisis de datos. A continuación, te mostramos cómo aplicar big data en una empresa en diferentes áreas y procesos de la misma.

1. Gestión de recursos humanos

El big data permite analizar los datos de los postulantes a las vacantes de la organización, así como los de los colaboradores ya contratados.

Con ello, consigue identificar si existe alguna preferencia en los procesos de contratación, si hay deficiencias que podrían mejorarse o incidencias que afectan la retención del talento.

2. Estrategias de marketing

El análisis de datos segmenta la información de acuerdo con sus características. Con esta segmentación, el área de marketing puede establecer estrategias acordes con cada grupo y potenciar al máximo el rendimiento de cada una. 

3. Desarrollo de productos

Igual que con las estrategias de marketing, una de las principales aplicaciones del big data en la empresa consiste en la planificación de nuevos productos que deben ser desarrollados en función de las necesidades de los consumidores.

Del mismo modo, el big data permite entender las modificaciones o mejoras que necesitan los productos existentes.

4. Control de inventario

A través del análisis predictivo es posible obtener estimaciones de ventas futuras para calcular un aproximado de la mercancía que será necesaria en el próximo periodo de operaciones.

Así, la empresa evita invertir en un inventario excesivo que afectaría su economía, mientras se asegura de mantener la cantidad de materia prima o mercancía necesaria.

5. Identificación de comportamientos sospechosos

Tras identificar los patrones de comportamiento comunes en una enorme cantidad de usuarios, el análisis de big data puede reconocer patrones de conducta sospechosos que no encajan con el resto de situaciones comunes y emitir las alertas correspondientes.

Así, prioriza la protección de datos personales de sus usuarios y favorece su seguridad digital.

Big data con ejemplos

Para contextualizar mejor cómo aplicar big data en una empresa, te presentamos algunos ejemplos y casos de éxito de su implementación en organizaciones de diferentes sectores.

Personalización de contenido

Plataformas como Netflix se centran en la recolección y tratamiento de datos personales, así como de las preferencias del contenido de sus consumidores.

De esta manera, pueden ofrecer series y películas acordes a las inclinaciones de cada uno de sus más 230 millones de usuarios. Con esto, ayudan a cada uno a decidir qué ver, incluso cuando estos ingresan a la plataforma sin estar seguros de ello.

Desde luego, algo similar sucede con todas las plataformas de publicación de contenido audiovisual como YouTube, TikTok y Twitch, en las que, aunque no se trata de series y películas, el contenido es recomendado con base en las preferencias y el comportamiento usual del consumidor.

Productos en marketplace

El big data de un marketplace o plataforma de comercio en línea se encarga de analizar el historial de compras, los patrones de navegación y las preferencias del cliente para ofrecerle los artículos y productos más adecuados a sus necesidades.

Un evidente caso de éxito es Amazon, que a través de información sobre los productos los clientes ponen en sus carritos, los que eliminan, los que buscan con más frecuencia o los que han puesto en su lista de deseos, recomiendan artículos a sus usuarios.

Innovación de productos

Empresas como P&G se basan en el análisis de datos predictivos para determinar qué nuevos productos pueden ofrecer a sus clientes.

Al enfocar sus estrategias no en la acumulación de datos irrelevantes, sino en la recolección de únicamente datos necesarios, identifican oportunidades de innovación mucho antes que su competencia.

Así, con el uso de inteligencia artificial y el trabajo de los científicos de datos, desarrollan productos de alto impacto en el mercado.

En 2020, por ejemplo, Oral-B (una marca perteneciente a P&G) desarrolló un cepillo de dientes que, con el uso de sensores, es capaz de indicarle a su usuario todas las partes de sus dientes que faltan por cepillar, con qué presión hacerlo y durante cuánto tiempo.

Tipos de big data

Existen varios tipos de big data que podemos clasificar en función de la clase de datos o del tipo de análisis efectuado sobre ellos. Enseguida, exploramos estas clasificaciones:

De acuerdo a los tipos de datos

Si hablamos únicamente de la forma y presentación de los datos, encontramos tres tipos de big data.

1. Estructurados

Se trata de aquellos datos que tienen una estructura y formato definidos. Siguen un patrón organizado, generalmente en tablas o bases de datos relacionales, que facilita su almacenamiento y análisis.

2. No estructurados

En el caso de los datos no estructurados, no existe ninguna forma o estructura predeterminada. Por lo general, son una combinación de diferentes tipos de archivos y formatos, como texto libre, imágenes, vídeos o datos de redes sociales que, debido a su complejidad, representan un desafío adicional para la organización.

3. Semiestructurados

Tal como su nombre lo indica, son datos que, si bien poseen cierta estructura, no están totalmente anclados a una. A diferencia de los estructurados, este tipo de datos no sigue rigurosamente un modelo predeterminado de tablas, sino que se dividen en etiquetas o características que permiten su clasificación.

De acuerdo al tipo de análisis

Ahora bien, sin importar el tipo de datos, existen varios análisis con los que estos pueden ser tratados.

1. Análisis descriptivo

El análisis descriptivo es el punto de partida para entender la naturaleza de los datos y obtener una visión detallada de la información extraída de ellos. Es el que permite clasificarlos y categorizarlos de una forma comprensible para las personas y departamentos implicados.

2. Análisis predictivo

En el análisis predictivo se utilizan los datos históricos para prever futuros eventos o tendencias, así como para anticipar cualquier posible resultado ante determinada acción.

Esto quiere decir que no se enfoca en realizar una única predicción, sino en determinar todo lo que puede suceder acorde a las diferentes condiciones y escenarios.

3. Análisis prescriptivo

Tras recopilar los datos necesarios e identificar los desafíos concernientes a los mismos, el análisis prescriptivo plantea diferentes recomendaciones que podrían ser de ayuda para enfrentarlos, y evalúa cuál de ellas es la más acertada.

4. Análisis diagnóstico

El análisis diagnóstico se centra en entender por qué ocurrieron ciertos eventos o por qué existen determinados patrones en los datos. En lugar de determinar las consecuencias, investiga las causas.

Ventajas y desventajas del big data

Tras saber cómo aplicar big data en una empresa, es necesario aclarar que, si bien es un proceso sumamente beneficioso —e incluso imprescindible para algunas organizaciones—, no está exento de tener puntos a mejorar.

A continuación, te presentamos algunas ventajas y desventajas del big data:

Ventajas

• Innovación continua: Al permitir que las empresas descubran nuevas oportunidades de mejora y desarrollo, fomenta la exploración de nuevos segmentos o productos y, con ello, la innovación del negocio.
• Mejora de la eficiencia operativa: La capacidad de tratar grandes volúmenes de datos de manera automática contribuye a la optimización de procesos internos y reduce costos operativos, mejorando la eficiencia.
• Optimización de la cadena de suministro: Al proporcionar información en tiempo real sobre el inventario, los procesos logísticos y las demandas del mercado, ayuda a mejorar la planificación y a tener una gestión más eficiente de la cadena de suministro.

Desventajas

• Complejidad en la implementación: La aplicación de herramientas y soluciones de big data puede llegar a ser compleja y requerir inversiones importantes de tiempo y dinero.
• Desafíos legales: La empresa se enfrentará a disposiciones relacionadas con el tratamiento de datos, como los derechos ARCO. Su incumplimiento puede traer consecuencias que pueden ir desde sanciones, hasta acciones legales contra la organización.

¿Qué relación tiene el big data con los procesos de administración de una empresa?

Con todo lo anterior, es innegable la estrecha relación entre los procesos de administración de una empresa y el big data.

Este último, al proporcionar información en tiempo real y permitir la elaboración de análisis predictivos, se presenta como una herramienta de transformación capaz de mejorar la gestión de casi todos los procesos administrativos de la empresa, tales como:

• Gestión de recursos humanos.
• Análisis de rendimiento empresarial.
• Gestión de inventario y logística.
• Cumplimiento normativo y gestión de riesgos.

Características del big data

Las principales características del big data se engloban en las llamadas 5 V, que son: 

• Volumen: La cantidad masiva de datos generados y almacenados.
• Variedad: La diversidad y variedad tanto en los tipos de datos obtenidos, como en las fuentes de estos.
• Veracidad: La calidad, veracidad y confiabilidad de los datos obtenidos.
• Valor: La capacidad de convertir los datos en beneficios de alto valor para la empresa.
• Velocidad: La rapidez con la que estos datos se recolectan, se procesan y se utilizan.

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Como vimos, entender cómo aplicar big data en una empresa puede convertirse en un elemento diferenciador para el desarrollo y crecimiento de las organizaciones modernas.

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