Era del big data

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Big data: la próxima frontera de la innovación, la competencia y la productividad

El uso actual del término big data tiende a referirse al uso de la analítica predictiva, la analítica del comportamiento del usuario o algunos otros métodos avanzados de análisis de datos que extraen valor de los big data, y rara vez a un tamaño concreto del conjunto de datos. “Hay pocas dudas de que las cantidades de datos disponibles ahora son realmente grandes, pero esa no es la característica más relevante de este nuevo ecosistema de datos”[4].

El tamaño y el número de conjuntos de datos disponibles han crecido rápidamente a medida que los datos son recogidos por dispositivos como los móviles, los baratos y numerosos dispositivos de detección de información del Internet de las cosas, los aéreos (teledetección), los registros de software, las cámaras, los micrófonos, los lectores de identificación por radiofrecuencia (RFID) y las redes de sensores inalámbricos. [8][9] La capacidad tecnológica per cápita del mundo para almacenar información se ha duplicado aproximadamente cada 40 meses desde la década de 1980;[10] en 2012 [actualización], cada día se generaban 2,5 exabytes (2,5×260 bytes) de datos[11] Según la predicción de un informe de IDC, se preveía que el volumen mundial de datos crecería exponencialmente de 4,4 zettabytes a 44 zettabytes entre 2013 y 2020. Para 2025, IDC predice que habrá 163 zettabytes de datos[12]. Una cuestión para las grandes empresas es determinar quién debe ser el propietario de las iniciativas de big data que afectan a toda la organización[13].

La era de las nubes múltiples

Hoy en día existe una gran cantidad de documentación sobre Big Data, un concepto que, sin embargo, crea cierta confusión entre las personas que se sienten abrumadas con tanta información. Al mismo tiempo, la información que recibimos sobre Big Data puede resultar excesivamente técnica, generando confusión y aversión. Por ello, comenzaremos explicando los principios básicos de este reciente fenómeno.

El concepto de Big Data se utiliza para definir toda aquella información que, por su volumen y complejidad, no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales. Las nuevas tecnologías permiten generar importantes cantidades de datos informáticos que, correctamente analizados, pueden dar lugar a una mejor comprensión de nuestro entorno, permitiendo incluso prever acontecimientos futuros. Las empresas ya están descubriendo los beneficios del análisis de Big Data, que les proporciona una imagen precisa de los consumidores. Los seres humanos producimos continuamente información a través de diversos dispositivos, ya sea nuestro teléfono móvil, el ordenador, la tarjeta de crédito, los dispositivos domóticos…

Google scholar

La principal ejecutiva de marketing de un importante minorista estadounidense se encontró recientemente perpleja ante los informes de ventas que recibía. Un importante competidor estaba ganando constantemente cuota de mercado en una serie de segmentos rentables. A pesar de un contragolpe que combinaba promociones online con mejoras en la comercialización, su empresa seguía perdiendo terreno.

Cuando la ejecutiva convocó a un grupo de altos directivos para que investigaran las prácticas del competidor, descubrieron que el reto era más profundo de lo que habían imaginado. El competidor había realizado grandes inversiones en su capacidad para recopilar, integrar y analizar los datos de cada tienda y cada unidad de venta, y había utilizado esta capacidad para realizar innumerables experimentos en el mundo real. Al mismo tiempo, había vinculado esta información a las bases de datos de los proveedores, lo que permitía ajustar los precios en tiempo real, reordenar automáticamente los artículos más vendidos y cambiar los artículos de una tienda a otra con facilidad. Al probar, agrupar, sintetizar y hacer que la información estuviera disponible al instante en toda la organización -desde la tienda hasta el despacho del director financiero-, la empresa rival se había convertido en un tipo de negocio diferente y mucho más ágil.

Mckinsey pdf

Los datos crecen, se expanden y a veces pueden ser abrumadores. Pero si te obsesionan los datos y los números, quizá hayas nacido para la carrera de analista de datos o científico de datos. Puedes ayudar a las empresas a dar sentido a los datos acumulados de diversas fuentes y en múltiples formatos -no estructurados, dispersos, estructurados- para extraer ideas procesables, tomar decisiones piloto, reducir costes y aumentar las ventas. Estos datos pueden proceder del tráfico web y de los comentarios en las redes sociales, así como del software y los sensores que controlan los envíos, los proveedores y los clientes, y los datos de investigaciones o encuestas.

Por lo tanto, para aprovechar la avalancha de datos, los países no sólo necesitarán más contrataciones en el ámbito de la analítica de datos, sino también formar a la mano de obra existente para la extracción y el análisis eficientes de los datos. Tienen que entender que los datos no solo afectan a las empresas, sino también a sectores como la sanidad, el deporte, la investigación, el comercio electrónico, la publicidad y a ámbitos que antes se consideraban improbables, como la política o el cambio climático, ya que también evolucionan hacia ámbitos con un uso intensivo de datos. Esta deriva puede moldear la forma en que tomamos decisiones y descubrimos nuevas ideas. Lo que a principios de siglo era un tema de marquesina es ahora un tablero de mandos que puede a) diferenciar a la empresa de sus rivales y b) acelerar el proceso de toma de decisiones.

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