Beneficios y Usos del Big Data

«Actualmente los usos del Big Data se encuentra en muchas operaciones de nuestras vidas, cuando hacemos un pedido a Rappi, cuando usamos Waze, Spotify, Prime Videos o Netflix, cuando pedimos un Uber o cuando Amazon nos muestra los productos recomendados a partir de nuestras preferencias.»

Los datos se han convertido en el nuevo recurso natural y en un diamante en bruto para las empresas. El reto de las organizaciones actuales es aprender a tallar sus datos y convertirlos en información que les permita tomar decisiones basadas en hechos reales. Las compañías en todo el mundo se enfrentan al problema de una creciente generación de datos que vienen en diferentes formatos, múltiples fuentes y con una velocidad incremental.

Big Data resuelve este problema y lo convierte en una oportunidad para descubrir tendencias del mercado, patrones ocultos del negocio, preferencias de los clientes y correlaciones que no se habían tenido en cuenta.

Algunos de los principales beneficios del Big Data para las empresas son:

1. Encontrar rápidamente oportunidades de mejora en las áreas de la empresa y minimizar el error humano.

Mediante el análisis de datos históricos versus los datos en tiempo real, podemos cuantificar la eficiencia de cada uno de los servicios internos y la productividad de las áreas con respecto a las estrategias corporativas. Pasamos de la tradicional intuición basada en la experiencia al proceso analítico basado en hechos objetivos medibles. Con esto se logra minimizar el riesgo derivado del error humano. “Sin Datos eres sólo otra persona más con una opinión” William Edwards Deming (1900-1993)

2. Rapidez en la toma de decisiones asertivas.

Con Big Data podemos encontrar patrones de comportamientos de diferentes variables del negocio, por ejemplo, nos damos cuenta cómo reaccionan los clientes, en las redes sociales, a un estímulo publicitario, qué hábitos tienen después de la compra de determinados productos, cómo se comporta una campaña de marketing en tiempo real o qué impulsos internos y emociones experimentan nuestros clientes al usar los productos de la empresa.

Mediante la ingesta de datos externos como los mencionados en el párrafo anterior y la correlación con las variables tomadas de los sistemas internos de la empresa, le damos suficientes herramientas a los directivos y mandos medios para combinar su experiencia e intuición con la analítica de datos en la toma de decisiones acertadas.

3. Mejor conocimiento de los clientes.

Muchas veces un cliente no sabe qué lo llevó a comprar unos zapatos azules, pero seguramente la empresa que se los vendió sí lo sabe y esto se logra porque dicha cadena tiene implementado analíticas de Big Data. Los Zapatos azules seguro están ligados a su personalidad y esto a su vez a lo que el cliente comenta en las redes sociales, a la interacción del audio en las llamadas en el contact center y a los hábitos de compra observados en la información obtenida de otras cadenas. Conocer los gustos de nuestros clientes y las variables correlacionadas a sus compras nos permite predecir cómo y cuándo adquirirán nuestros productos o servicios.

Con un mejor conocimiento de nuestros clientes podemos planificar el inventario y las adquisiciones de nuevos productos o materia prima. De esta forma logramos optimizar el proceso de compras a proveedores y crear tácticas enfocadas a satisfacer las preferencias del mercado. Con otros patrones de comportamientos también podemos predecir si un cliente está pensando en abandonarnos e irse para la competencia.

4. Reducción de costos y optimización de procesos.

Una de las aplicaciones naturales del Big Data está relacionada con la reducción de costos innecesarios de la cadena de valor, mediante la concentración del esfuerzo en los procesos que tienen un mayor impacto en la rentabilidad de la empresa. Así mismo, con información oportuna se reducen o eliminan aquellos procesos con costos altos y poca repercusión en la utilidad del negocio.

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Con análisis what-if (qué pasaría si) podemos simular escenarios financieros para combinarlos con modelos analíticos basados en machine learning con el fin de comprobar hipótesis de variables del negocio. Con esto reducimos riesgos y costos de implementación de iniciativas y nos damos cuenta rápidamente de la viabilidad o no de una idea o nueva implementación.

En el sector aeronáutico, por ejemplo, la optimización de la ruta planeada de vuelo es muy importante para el ahorro de combustible. Según IATA: “se estimó en 2019 que se gastaron 188.000 millones de dólares en el consumo de combustible en la industria global de aerolíneas”, por lo que reducir un 2% en el consumo supondría un ahorro de 3.760 millones de dólares. Con una implementación en Big Data, se logró correlacionar la ruta planeada del avión con la velocidad y dirección del viento en cola en cada coordenada de la trayectoria de la aeronave (pronóstico tailwind). Con base en este pronóstico se redefinieron las rutas de vuelo para reducir combustible y disminuir el tiempo en el aire de las aeronaves. Se estima que una aerolínea puede ahorrar entre 30 y 50 millones de dólares al año optimizando el uso de combustible.

Los usos del Big Data se dan en todas las industrias y sectores, algunos de ellos son:

– Sector energético y servicios públicos:

Predicción de producción de energía renovable.
Análisis de datos para detección de fallas y mantenimientos preventivos.
Predecir el consumo de energía para gestionar la demanda y la oferta.
Detección de fraudes en los consumos de los usuarios.
Definición de patrones de consumo versus generación de energía.

– Retail:

Plataformas de escucha basadas en Big Data, donde los flujos de datos de las redes sociales se filtran y analizan en busca de ciertas palabras clave o sentimientos de los consumidores hacia la marca.
Predicción de visitantes para la optimización de la sección de cajas.

– Industria y manufactura:

Pronóstico de inventario para optimizar el proceso de producción.
Monitoreo del rendimiento de las máquinas, predicción de fallas y mantenimiento preventivo.

– TICs:

Rastreo del rendimiento y usabilidad del sitio web.
Análisis de grandes volúmenes de datos proveniente de campañas de marketing digital para predecir el comportamiento de productos nuevos.

– Otros sectores:

Las agencias de publicidad lo utilizan para diseñar campañas de marketing más específicas y rápidas.
Los diseñadores de moda lo usan para seguir tendencias y crear productos más innovadores.
Los Bancos usan las tendencias para hacer inversiones más efectivas y rentables.

Actualmente los usos del Big Data se encuentra en muchas operaciones de nuestras vidas, cuando hacemos un pedido a Rappi, cuando usamos Waze, Spotify, Prime Videos o Netflix, cuando pedimos un Uber o cuando Amazon nos muestra los productos recomendados a partir de nuestras preferencias, se están utilizando tecnologías dentro del ecosistema de Big Data tales como: machine learning, inteligencia artificial, bases de datos en memoria y uno de los temas que hablaremos en un próximo artículo: Data Lakes o Lagos de Datos.

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