Big data para pymes, la importancia del análisis de los datos

¿Big Data para PYMEs? ¿En realidad necesitan los pequeños y medianos negocios soluciones para gestionar una ingente cantidad de datos? Probablemente muchos responsables de pequeñas empresas y proyectos emergentes no terminan de entender que la transmisión y uso de datos están muy involucrados en nuestra cotidianidad actual.

Desde una simple consulta en la página web de nuestro banco hasta la interacción en redes sociales son operaciones que generan datos informáticos. Ni hablar del empleo de Inteligencia Artificial e Internet de las cosas, entre otras tecnologías que funcionan mediante el intercambio de información en la red.

Pero lo cierto es que se trata de algo más que transmitir y almacenar datos. Cada día se incrementa el número de empresas de diversos tamaños que aprovechan el potencial de los datos para muy diversos propósitos. Por ejemplo: para conocer mejor a sus clientes, optimizar productos y ofertas o lanzar nuevos e incluso mejorar sus procesos.

Ciertamente como responsable de una pequeña empresa, tú también puedes obtener beneficios del conocimiento de valor y el aumento de capacidades que proporciona Big Data. Aquí te recordaremos el concepto de este avance tecnológico y su ámbito de aplicación. Además, te explicaremos las ventajas que este tipo de soluciones ofrece a tu compañía.

Big Data: una definición compleja

Cuando escuchamos o leemos la expresión Big Data es natural que pensemos en la captación, almacenamiento y procesamiento de cantidades de datos ya expresadas en Terabytes. Aunque muy pronto también lo serán en unidades de medida superiores como Petabytes y Zetabytes. Es obvio que las soluciones informáticas convencionales no tienen la capacidad para administrar semejante volumen de información con rapidez.

En consecuencia, esta explosión y expansión del uso de datos mediante Internet requería de herramientas efectivas. De allí que diversas desarrolladoras de tecnología se abocaran a crear un conjunto de soluciones e infraestructuras adecuadas para asimilar y gestionar tantos datos. Todas ellas comprenden lo que se conoce como Big Data.

Sin embargo este concepto sería insuficiente si no entendemos la importancia de extraer valor de esta información en tiempo real. Valor contenido en indicadores cuyo análisis facilita y optimiza el desempeño no sólo de empresas, sino también de administraciones públicas.

Cinco variables que definen la dimensión de Big Data

Expertos en la materia que nos ocupa coinciden en complementar el concepto de Big Data con la pertinencia de cinco variables. Curiosamente todas ellas tienen la letra “V” como inicial:

Volumen

En concreto la condición de “Big” o “datos masivos” no deviene de superar cierta cantidad de información. Más bien surge cuando procesar y obtener provecho de la data se convierte en un desafío para la compañía.

Velocidad

Evidentemente la intensidad con la que se generan los datos es muy variable y suele incrementarse con regularidad hasta niveles críticos. Por eso es necesario que las organizaciones respondan a esta circunstancia de manera inmediata y eficiente.

Variedad

Es obvio que la capacidad de las soluciones Big Data no se limita a la cantidad de información que puedan administrar. También es relevante su versatilidad para procesar la gran diversidad de formatos en los que están contenidos los datos: textos, databases, audios, imágenes, vídeos, etc.

Veracidad

Al día de hoy los datos fake o incorrectos  no sólo proliferan, sino que se convierten en obstáculo para toma de decisiones correctas en línea. Sin duda una de las funciones exigidas a las herramientas Big Data es filtrar y garantizar la confiabilidad de la información captada y procesada.

Valor

Como ya dijimos lo interesante de toda la data captada y procesada es la cantidad de ventajas que las organizaciones pueden obtener de ésta.

Big Data: Una clasificación rápida

En función de lo anterior es pertinente exponer brevemente una clasificación de los “grandes datos”. Para ello se han aceptado dos criterios: procedencia y estructura.

Procedencia

• De la comunicación personal. Datos que generan las personas mediante emails, aplicaciones de mensajería, mensajes de voz, etc.
• De la navegación web e interacción social. Esto incluye la data aportada por el contenido web, la navegación y búsqueda de los usuarios, así como la interacción de éstos mediante redes sociales.
• De compras, transacciones bancarias y facturación.
• Datos biométricos. Es decir los obtenidos mediante tecnologías de identificación humana, sea por huella dactilar, rostro, voz y otras.
• De las instituciones, por lo general públicas: estadísticas sobre economía y población, historias médicas, entre otros.
• IoT: Obviamente, son los datos que genera la comunicación entre máquinas (M2M) y entre máquinas y personas (M2P), mediante sensores y otros dispositivos de Internet of Things.

Estructura

De acuerdo a cómo se estructure, la data puede ser:

• Estructurados. Estos son los que poseen formato, longitud y tamaño definidos. Generalmente se muestran en columnas y filas y pueden ser procesados con cualquier herramienta data mining, como las bases de datos.
• No estructurados. Por el contratio los datos no estructurados son datos binarios sin formato ni estructura identificables, pero que pueden ser almacenados como tal en el sistema. Aquí entran: archivos de texto, emails, PDF, imágenes, vídeos y audios.
• Semiestructurados. Son datos que no tienen una estructura totalmente definida, pero sí una organización precisa en metadatos que describen objetos y relaciones. Por ejemplo: HTML y XML.

Big Data para PYMEs, cómo pueden aprovechar el potencial de los datos

Definitivamente, para toda empresa -pero en especial para las PYMEs- las soluciones de Big Data pueden dar un impulso decisivo hacia la expansión y la alta rentabilidad. Veamos tres aplicaciones clave de esta tecnología:

Marketing

Mediante el procesamiento de datos obtenidos de email marketing, content marketing, transacciones de ecommerce, geolocalización y otras fuentes, es factible personalizar productos y ofertas. Precisamente los bienes y servicios “a medida” están cambiando los patrones de consumo y generan un impacto positivo en los públicos target. 

Al respecto, las soluciones Big Data ayudan a lograr un mejor conocimiento del comportamiento, datos demográficos y estatus del cliente. Por lo que además de facilitar la personalización, permite optimizar o reorientar las estrategias de marketing para lograr más conversiones y ventas efectivas. Asimismo, la tecnología que nos ocupa es un apoyo valioso en la identificación de oportunidades y en la creación de nuevas líneas de negocio.

Mejoras en la operatividad y en los procesos

Las soluciones de IoT complementadas con soluciones Big Data hacen posible una monitorización eficiente de la cadena de suministro y de los procesos productivos. Estas soluciones contribuyen al control de la ubicación y uso de herramientas y máquinas, pero también determinan acciones vitales como el mantenimiento preventivo. De este modo se reducen los costes por paradas no planificadas y reparaciones mayores.

Prevención de fraudes y riesgos

En efecto existen herramientas Big Data diseñadas para prevenir fraudes mediante la identificación de situaciones como la alteración de patrones de compra de clientes. Gracias al acceso a datos y su análisis en tiempo real, esta tecnología posibilita respuestas inmediatas que minimizan los daños. Más aún establece modelos predictivos que permiten anticiparse a situaciones de riesgo.

Vodafone Analytics: la solución Big Data que necesitas

Aunque algunos empresarios no lo sepan, las herramientas Big Data son accesibles y están al alcance de compañías de cualquier tamaño. En este sentido te invitamos a conocer Vodafone Analytics, la plataforma end to end desarrollada por Vodafone y CARTO, líder mundial en localización inteligente . 

Se trata de una herramienta de geolocalización de usuarios que capta y analiza datos de telecomunicaciones mediante diversos dispositivos en la red de Vodafone. Por supuesto, los datos obtenidos son solo estadísticos y no están vinculados a usuarios identificados; así se garantiza el cumpliendo con las regulaciones de la Agencia de Protección de Datos. Este sistema permite obtener información de gran valor para negocios: lugares físicos visitados, horarios de uso de Internet, páginas web visitadas, hábitos de consumo y mucho más.

Con Vodafone Analytics tu empresa puede tener ventajas como:

• Poder elegir los mejores lugares para abrir sucursales, en base a datos demográficos, de circulación de personas y proximidad con competidores.
• Realizar una segmentación efectiva de público target.
• Establecer objetivos y prever inventario para tus tiendas físicas, mediante datos de afluencia de clientes y sus perfiles de consumo.

En RedNew, distribuidor Vodafone para empresas estamos en capacidad de asesorarte para implementar Vodafone Analytics en tu compañía. Contáctanos y aprovecha todo el potencial de los “grandes datos” para impulsar el crecimiento de tu negocio y el incremento de tus ventas. Si quieres saber cómo aprovechar el Big Data para pymes, habla con nosotros.