BIG DATA ¿Y ahora qué?

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Comencemos intentando definir el concepto de Big Data. ¿Qué es realmente? Una definición generalmente aceptada es la de que Big Data hace referencia a la gestión y análisis de enormes volúmenes de datos que no pueden ser tratados de manera convencional, ya que superan los límites y capacidades de las herramientas habitualmente utilizadas para la captura, gestión y procesamiento de datos.

Otras definiciones no se centran solo en el volumen de datos. En 2012 se establecía en 12 Tb el umbral del Big Data, aunque hoy esto no parece tan elevado. Se añade el carácter estructurado, semiestructurado o desestructurado de la información.

En general, el vertiginoso avance de la tecnología va dejando obsoletos todos los límites y definiciones. Lo que es importante tener siempre presente es que Big Data es un concepto que abarca todos los agentes implicados en el procesamiento masivo de la información (software, técnicas analíticas, técnicas de representación avanzada de la información, infraestructuras, servicios, etc.).

Trump, un ejemplo de éxito del Big Data

El Big Data no consiste sólo en acumular datos o procesarlos a gran velocidad. Trata de un ciclo completo de obtención, depuración, procesamiento, análisis y toma de decisiones basadas en los datos masivos.

Para entender el concepto en su globalidad, podemos ver un ejemplo. Veremos como el Big Data ha ayudado a Donald Trump a ganar las elecciones. El equipo de campaña del actual presidente en E.E.U.U. adquirió datos sobre hábitos de votantes. Aplicaron algoritmos de deep learning e identificaron que los espectadores de algunas series eran más sensibles a la inmigración ilegal. Saberlo le permitió concentrar sus espacios publicitarios en dichos programas, consiguiendo un mayor impacto de su inversión publicitaria.

Éste es un claro ejemplo de que Big Data no consiste solo en acumular datos o procesarlos a gran velocidad. Es un ciclo completo de obtención, depuración, procesamiento, análisis y toma de decisiones basadas en los datos masivos.

¿Y ahora qué? El presente del Big Data

Con la llegada de la era digital y el Internet de las cosas, el volumen de información disponible (redes sociales, geolocalización, apps, sensores, streaming…) se disparó exponencialmente. Esto implicó desbordar los sistemas existentes, por lo que fue necesario desarrollar nuevas soluciones.

Ante tal cantidad de datos, le pedimos al genio de la lámpara tres deseos: poder almacenar volúmenes casi ilimitados de información, poder procesarla a gran velocidad y hacerlo a bajo coste. Y se nos concedieron. Actualmente existen soluciones Big Data al alcance de casi cualquier compañía y presupuesto. Todas las corporaciones almacenan sus datos históricos e implantan plataformas Big Data. Pero… ¿Y ahora qué?

La idea sigue siendo la misma de siempre. Transformar los datos en información y la información en valor para la compañía y satisfacción para el cliente.

En fidelización no debemos perder el foco. La idea sigue siendo la misma de siempre. Transformar los datos en información y la información en valor para la compañía y satisfacción para el cliente. Un cliente que cada vez es más exigente y que demanda interacciones relevantes en el momento adecuado, no campañas de comunicaciones despersonalizadas.

Ha llegado el momento de pedirle nuevos deseos al genio del Big Data, deseos como: conocer a mi cliente, saber por qué se va a la competencia, averiguar qué resulta relevante para él, etc… Y como no es seguro que el genio exista, debemos contar con profesionales y partners con amplia experiencia en el tratamiento de la información. Solo así podremos encontrar las respuestas que buscamos.

Curiosamente, la madurez de la tecnología Big Data ha colocado a las personas en primera línea de la revolución de los datos masivos. Las empresas que cuenten con los mejores profesionales en cada aspecto del procesamiento de datos (acopio, depuración, arquitectura, análisis, visualización, etc.) marcarán realmente la diferencia.

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