Durante las últimas cinco décadas, el concepto de información se ha ido modificando drásticamente con la llegada del análisis de datos. A través de múltiples canales para su recopilación, la cantidad disponible se ha multiplicado hasta alcanzar volúmenes de gran tamaño. Gracias a ello, han surgido el concepto y las aplicaciones del Big Data. No solo ha supuesto una revolución en el conocimiento que se obtiene, sino que ha logrado transformar profundamente la toma de decisiones en todos los sectores empresariales.
En este artículo, vamos a profundizar en los usos del Big Data con algunos ejemplos, así como en las últimas novedades.
Según Gartner, el Big Data en empresas se puede definir como «los datos que contienen una mayor variedad y que se presentan en volúmenes crecientes y a una velocidad superior». A estos tres términos se les conoce como "las tres V". Es decir, variedad, volumen y velocidad.
En este momento actual, y tal como lo define el Director de IoT y Transformación Digital en Cisco España, Antonio Conde, los datos se han convertido en el nuevo petróleo. Y es que conocer a la perfección a nuestros clientes, se convierte en la herramienta perfecta para satisfacer sus necesidades y así conseguir más ventas y beneficios.
El informe “Uso de Inteligencia Artificial y Big Data en las empresas españolas 2022", que fue publicado por el Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad, revela que las empresas españolas está adoptando estas tecnologías, sobre todo en el sector de la información y comunicaciones, con un 41,9% de las empresas, y del sector TIC, con un 41,3%. En lo que respecta a las CC.AA. que más invierten en herramientas de Big Data, son la Comunidad de Madrid, la Comunidad Valenciana, Aragón y Cataluña.
En cuanto a las novedades más recientes, las estrategias de datos están dejando de ser independientes para figurar dentro de las primarias, con elementos de Data Strategy. Dentro de los avances que están teniendo lugar, la inteligencia artificial (IA) se posiciona a la cabeza, con su implicación en todos los procesos internos y externos de empresas de todos los tamaños, y se prevé que las herramientas de democratización de datos se incrementen para facilitar el manejo de estos.
Otras de las aplicaciones del Big Data que seguiremos escuchando en los próximos años son el Data Lakehouse, con sinergias entre Business Intelligence y Big Data; el Procesamiento del lenguaje natural (PNL) y análisis conversacional; la lucha contra el cambio climático o las plataformas de datos conectadas, entre otras.
Mientras se van llevando a cabo los avances en estas tecnologías, por ahora los usos del Big Data y sus aplicaciones más destacadas son los que te dejamos a continuación.
El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que bebe directamente de los datos producidos con el Big Data. Uno de sus usos más comunes hoy en día es la posibilidad de tener un aprendizaje automático con base en los datos. De este modo, las propias máquinas son capaces de desarrollar técnicas de aprendizaje mediante la predicción de patrones de comportamiento.
La cantidad de datos que se manejan en la actualidad en todas las empresas con independencia de su tamaño permite que se puedan predecir patrones de comportamiento. Es lo que se conoce como Big Data Analytics. Con esta información, es posible adelantarse a los problemas, así como tomar decisiones estratégicas más acertadas.
Por ejemplo, los datos relativos a un modelo de coche en particular, como el año de producción, piezas, mantenimientos, cambios, etc., permite que se puedan detectar posibles patrones de fallos y adelantarse a ellos.
Los datos disponibles de productos actuales y pasados, como su nivel de ventas, la demanda de los clientes y la época del año, hace que las empresas tengan la capacidad de desarrollar, con el Big Data, nuevos productos y predecir el número de compras que se tendrán. Empresas como Netflix y Procter & Gamble han sido pioneros en el uso de esta tecnología para el desarrollo de nuevos productos.
Mejorar la experiencia del cliente se ha convertido en uno de los principales objetivos de las empresas. Además de atraer a nuevos, facilita la fidelización de los clientes actuales. Gracias al Big Data, se pueden obtener datos de interacción de los usuarios en cada uno de los canales con los que cuenta una organización, como redes sociales, email, web o teléfono.
Pero además de estar disponibles y poder analizarse, hoy se pueden integrar unos con otros, para ofrecer una mejor experiencia a los usuarios. Con este análisis de datos, se aumentan también las ventas, ya que se puede realizar un análisis predictivo de compras similares de otros usuarios y ofrecer productos determinados a clientes con un perfil parecido.
Las aplicaciones del Big Data en el control de stock facilitan el ajuste de las mercancías a la demanda. Con el análisis de datos, se realizan predicciones de las ventas en función de diferentes factores. Por ejemplo, la época del año, la producción, la opinión de clientes o las devoluciones. Con esta información, se pueden realizar pedidos para evitar la falta de stock de los productos con mayor demanda, descatalogar aquellos que no funcionan bien o realizar promociones puntuales.
Aunque esta aplicación es menos conocida dentro de los usos del Big Data, es igual de interesante y beneficiosa que las demás. El análisis predictivo puede analizar patrones de fraude y ataques informáticos a las propias compañías y a las empresas. Con ello, se podrán tomar medidas para evitarlos antes de que sucedan.
Como indicamos, las tendencias del Big Data van cambiando año tras año, dado que las tecnologías se mantienen en constante avance. Por lo tanto, los usos del Big Data irán aumentando y permitirán multitud de posibilidades cada vez más innovadoras.
Puesto que los ejemplos de Big Data en empresas son la forma más eficaz de comprender sus aplicaciones y funcionamiento, a continuación te dejamos cuatro de referencia.
El Big Data ha hecho posible que Netflix haya pasado de ser una empresa que se dedicaba al alquiler de DVD a líder en todo el mundo dentro del sector del entretenimiento. Su análisis de datos incluye el consumo que realizan sus usuarios, sus búsquedas, la frecuencia, las horas, la ubicación y hasta cómo se etiquetan sus contenidos.
Gracias a ello, ha conseguido hiper segmentar su base de datos de clientes; realizar recomendaciones personalizadas para cada usuario, con sugerencias por algoritmos hasta en un 80%; predecir tendencias, y mejorar la experiencia del usuario, con millones de alternativas según las preferencias de cada uno.
Pero, ¿cómo se aplica el Big Data para desarrollar nuevos productos? Con el análisis de datos, se convirtió en productora de series; en concreto, de House of Cards y Narcos. El éxito de la primera se debió a que se conocía la reacción del público ante dramas políticos y a que también se empleó en análisis para la estrategia de promoción. En Narcos, su segundo producto propio, se hizo una predicción del mejor momento para el lanzamiento, el reparto y la evolución de la trama-
Procter & Gamble comenzó en 1992 a utilizar las estadísticas para anticiparse a las necesidades de sus clientes. Con ellas, ha mejorado la selección de productos en las tiendas y conecta con los clientes a través de sus canales de preferencia. Hoy, gracias al Big Data, ha incrementado sus beneficios en 2021 en un 5% más con respecto al año anterior.
Su atención se centra en tres vías en concreto. La primera es la cadena de suministro, en la que las compras y la gestión de inventarios se adaptan a los productos que el mercado necesita. La segunda es el marketing, que analiza el comportamiento online de los clientes para dirigirles un mensaje personalizado en el momento adecuado. Además, obtiene feedback de estos para seguir mejorando.
En tercer lugar, el Internet de las Cosas, que posibilita la conexión con diferentes dispositivos para hacer sugerencias de mejor uso de los productos a sus clientes. Gracias al Big Data, la empresa ha conseguido adaptar sus estrategias en México.
Amazon es conocida por su innovación constante en el ámbito de la logística y del comercio electrónico. Utiliza el Big Data para gestionar sus inventarios de manera eficiente, mediante algoritmos avanzados y análisis predictivo. De esta manera, Amazon puede prever la demanda de productos, optimizar los niveles de inventario en sus almacenes y minimizar los costos asociados con el almacenamiento y la gestión de inventarios.
Además, Amazon cuenta con herramientas que permiten a sus empleados visualizar datos de forma comprensible para después aplicarlos a su puesto de trabajo, incluso si no tienen conocimientos técnicos de análisis. También utiliza la filtración colaborativa ítem a ítem. Se trata de una técnica con la que se muestra a cada usuario que entra en la web, aquellos productos o artículos que tienen una probabilidad más alta de ser adquiridos. Otra de las aplicaciones del Big Data es su página de recomendaciones personalizadas.
Uber, la plataforma de transporte compartido, utiliza Big Data para mejorar la experiencia de usuario y optimizar las operaciones. Recopila y analiza grandes cantidades de datos en tiempo real, como la ubicación de los conductores y los pasajeros, la duración de los viajes, el tráfico y otros factores.
Con el análisis de estos datos, Uber puede predecir patrones de demanda, asignar eficientemente vehículos para reducir los tiempos de espera, optimizar rutas para minimizar los tiempos de viaje y ofrecer precios dinámicos basados en la demanda. Lo que ha conseguido es ofrecer una experiencia más fluida y eficiente para los usuarios de la plataforma, cuyo número sigue creciendo.
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