Big Data para novatos: ¿Qué es? ¿Por qué es importante?

¿Qué es Big Data?

Big Data es una colección de datos tanto tradicionales como digitales que representan una fuente de análisis y descubrimiento. Es una mezcla de datos estructurados (típicamente bases de datos intensivas en texto e información del Internet de las Cosas con fechas, números, pero sobre todo hechos; en esta categoría entran los comentarios, emails, documentos como contratos o post de redes sociales) y no estructurados (organizado para que pueda ser buscado y encontrado con facilidad como números de cuenta, ordenes de servicio, numero de cliente, garantías), que son demasiado grandes para que quepan en un servidor, demasiado des-estructurados para que se ajusten en una columna de base de datos, o que cambian tan constantemente para que puedan integrarse en un almacén de datos estático (Data Wharehouse).

De acuerdo a la firma de análisis Gartner se usan tres conceptos para referenciar las discusiones de Big Data: Volumen, Velocidad y Variedad”

Volumen: es la cantidad de datos, tanto de fuentes tradicionales como de fuentes no tradicionales. Ejemplo: Todas las transacciones de una tienda comercial acumuladas a lo largo del tiempo.

Velocidad: es la rapidez con la que la información está fluyendo dentro de la organización. De acuerdo con IDC se generarán 40 zettabytes de datos anualmente para 2020. Con 2.8 zettabytes de información que se generó en 2012 esto quiere decir que el universo digital se duplicará cada dos años hasta 2020.

Variedad: Es el tipo de datos disponibles para las compañías y sus equipos de marketing (o de cualquier otra función): datos de sensores, SMS´s, emails, clicks en sus propiedades digitales, post en redes sociales, fotos. La lista de tipo de datos es larga y seguirá creciendo.

Independientemente del sector o vertical de la que hablemos, una organización promedio almacena datos de una variedad muy amplia de fuentes: transacciones regulares del negocio, e-mails, llamadas telefónicas, datos de clientes, comentarios en redes sociales, formatos de sus páginas web, aparatos de IoT, etc; que hacen que el manejo de la información a tiempo real sea un gran reto.

Aunque como concepto es bastante simple, Big Data es un reto enorme para las organizaciones. Es un fenómeno tecnológico que tiene el potencial de abrir el valor del negocio y la innovación a una escala inimaginable hasta hace muy pocos años.

Sin lugar a dudas, las compañías que han sido capaces de controlar el poder del Big Data vía análisis de datos, preparación y herramientas de administración serán aquellas que innovarán, retarán y sobrevivirán en un mercado cada vez más competitivo. Sin embargo, la organización promedio aún está tratando de digerir de que va todo este nuevo paradigma.  

¿Por qué es importante?

 El surgimiento del Big Data significa que las organizaciones que se embarquen en un proceso de transformación digital – adoptar tecnologías digitales como herramientas y servicios de análisis para ayudar a administrar, racionalizar y unificar sets de datos por unidades operacionales – serán aquellas que estén mejor preparadas para tomar decisiones de negocio más rápidas y adaptarse a las necesidades de los clientes incluso a tiempo real.

Todo esto incluye el uso de herramientas avanzadas tales como de análisis de comportamiento de clientes o de analítica predictiva. El emplear alguna de estas herramientas serán de mucha utilidad para realizar conexiones entre los datos más rápido para identificar tendencias de negocio, canastas de consumo, tendencias, cálculos complejos, para desarrollar transacciones y/o simulaciones que permitan responder mejor a las necesidades y a las demandas de los clientes.

Comprender el Big Data –  y su valor intrínseco y su potencial para el futuro crecimiento del negocio – ayudarán al negocio a obtener una comprensión derivada de los datos, para lograr una mejor experiencia del consumidor, así como comunicaciones e interacciones internas y externas más fuertes.

¿Cómo iniciar?

En mi experiencia personal tengo muchos clientes y prospectos que han decidido postergar su entrada al Big Data debido a que la labor les parece titánica. Simplemente el ejercicio mental de identificar las diferentes fuentes de datos y lograr su sincronía en un solo lugar les parece abrumador. Por supuesto sería mucho más sencillo que la dirección general estuviera involucrada e incluso impulsara la iniciativa, pero esto sucede con poca regularidad. Por lo tanto, recomiendo un marco de referencia de 4 pasos, lo denomino CIMMA que es el acrónimo de Caso de Negocio, Identificación de fuentes clave, Manejo y Modelado de Información y Acción.

C - Caso de Negocio.

Uno de los principales obstáculos para iniciar en el mundo de Big Data es el justificar ante la alta dirección la razón (y la inversión) para embarcarse en tan titánica labor. Sin embargo, si enfocamos las baterías en un objetivo de negocio concreto y logramos justificar financieramente la inversión, las cosas podrían serán mucho más sencillas. Algunos ejemplos que pueden servir de caso de negocio son: disminuir el abandono de clientes en un X%, incrementar el Y% del ticket promedio, Premiar el comportamiento de nuestros mejores clientes, etc.

I - Identificación de fuentes clave:

Son aquellas fuentes de información que nos ayudarán a armar el caso de negocio y a darle un sentido numérico y de seguimiento al mismo. Si fuéramos, por ejemplo, una empresa financiera y el caso de negocio fuera disminuir el abandono de tarjetahabientes podríamos identificar variables clave como disminución transacciones promedio, tiempo entre transacciones vs su tiempo entre transacciones histórico, quejas abiertas, tiempo de apertura de las quejas, número de veces que ha contactado servicio a clientes.

MM - Manejo y Modelado

Una vez que identificamos las fuentes el siguiente paso es hacerla disponibles para poderlas administrar y manipular. Si no tenemos acceso a las fuentes o bien no podemos hacer uso de la información para identificar patrones y/o tendencias la iniciativa va a morir antes de arrancar.

La recomendación en este paso es que menos es más y más es menos. Acotarlo a sólo una región, segmento de cliente y/o producto; y obtener lo más posible de información de dicha región, segmento de cliente y o producto. De esta forma acotamos, pero profundizamos.

Aquí hay que tener cuidado de los Maveriks  que actúan como si los datos del negocio fuera de su propiedad y perciben que al “cederla” pierden poder y control sobre la misma.

A – Acción 

Debe haber un plan de acción sobre este plan de big data. Su objetivo no es tener la data guardada y analizada sino actuar respecto al conocimiento que nos da la misma. Volviendo al ejemplo de las tarjetas de crédito podríamos hacer un plan por tipo de cliente:

• A los clientes de mayor valor (los mejores clientes) y con mayores transacciones en el último año, pero que su patrón de comportamiento nos indica que es posible que nos abandonen en los siguientes 30 dias, quizá sea momento de que un ejecutivo de cuenta lo vaya a visitar y ofrecer un incentivo VIP.
• Los clientes de valor intermedio que tengan un patrón de abandono en los próximos 30 días podríamos hablarles por teléfono y conocer la razón de su baja actividad. Y darles un incentivo acorde a su nivel de cliente.
• Los clientes de valor bajo que tengan un patrón de abandono en los próximos 30 días podríamos enviarles una carta y un incentivo genérico, pero de valor para el cliente.

En cualquiera de los casos lo importante es que la información guie nuestras acciones y nuestras tácticas a seguir. 

A manera de conclusión podríamos decir que, si bien Big Data es un concepto simple, su incursión no lo es tanto. Las empresas que comiencen hoy verán reflejadas sus inversiones en mejoras de rentabilidad y competitividad. Si se siguen los pasos correctos es posible se puedan comenzar a cosechar los frutos en un futuro cercano.  

Basado en: 

http://www.huffingtonpost.ca/2017/04/17/big-data-answers_n_15969140.html?ncid=engmodushpmg00000006