Cada vez más, una infinidad de datos interfieren en las decisiones corporativas.
La información es poder de decisión y proactividad, conceptos muy importantes actualmente. Es con esta visión que las empresas están cada vez más preocupadas por conocer al destinatario y aprender cómo interactuar con él. Conocer al público es estar más preparado para atenderlo, agradarle y conquistarlo.
Un estudio de IBM con más de 1,700 directores de marketing apuntó que el 71% dicen no estar totalmente listos para tratar con la “explosión de datos” que ellos enfrentan en la pelea mercadológica. Por tal razón, la TI está centrando su atención en esta área, que tiene como objetivo buscar formas de anticipar el futuro y sobresalir, garantizando más competitividad. A dónde llegaremos, es un campo abierto para la imaginación. ¿El mundo está lleno de información relevante? Esta es la cuestión. ¿Cuáles son las preguntas acerca de mi cliente, consumidor o público-destinatario, que deben ser respondidas y cómo buscar esa valiosa solución?
Con la abundancia de servicios, productos, saturación de elecciones y superconsumidores altamente conectados a sus móviles y al mismo tiempo dispersos en medio de tanta información, los niveles de exigencia de ofertas crecieron y demandan personalización, relevancia y transparencia.
Gobiernos, marcas, empresas y todos los tipos de instituciones tendrán de tratar la información con agilidad y credibilidad. El Big Data está abriendo puertas para que las empresas, además de analizar y entender información, tomen decisiones para generar más satisfacción.
En el E-gov – término utilizado para describir el uso de las nuevas tecnologías para la prestación de servicios públicos, cambiando así la manera en que el gobierno interactúa con los ciudadanos, empresas y otros gobiernos –, el Big Data ayuda a prevenir actos de terrorismo, ataques cibernéticos o pandemias. En el campo político, la primera vez que Obama fue electo presidente, por ejemplo, está relacionada con el uso del Big Data como herramienta clave. En el E-banking, combinan fuentes de datos para detectar estándares de actividad fraudulenta, como lavado de dinero y fraude de tarjeta de crédito. En el marketing de relacionamiento, se usan los datos para generar lealtad y alcanzar clientes potenciales.
La Zappos lanzó un servicio que recomienda productos con base en el comportamiento de sus usuarios en el Pinterest, el PinPointing. Google entró en la era del Big Data con el Google Now, ofreciendo información a sus usuarios incluso antes de que la soliciten.
En el campo de la ciencia y la salud, los investigadores de redes utilizan datos para crear nuevos medicamento y, tratamientos personalizados con el fin de entender la diversidad genómica de un país. Por ejemplo, usando el WTCCC (Wellcome Trust Control Consortium Case) fue identificada una variante genómica relacionada con el cáncer, que estratifica la población japonesa y china de acuerdo son con sus perfiles de expresión de genes asociados y subtipos específicos de tumores gástricos.
El desafío es estructurar los datos distribuidos en los medios sociales, líneas de consumo, transcripciones de datos de llamadas públicas de emergencia o de otras fuentes en forma de texto y imagen.
Cuando se trata de análisis de datos, no importa solamente la cantidad, sino también el uso que se hace de ellos. En un primer momento, el Big Data no se ofrece de manera estructurada, ya sea por la alta velocidad con que es producido o por los mecanismos por los que son generados. Más que la gran cantidad de información ofrecida hoy en día, el desafío es la capacidad de manipular y analizar datos no relacionales y multi-estructurados, que requieren interacción rápida y adaptable.
¿Cómo es posible que las empresas que no están caminando en esa dirección compitan con las grandes minerías de datos? ¿Cómo queda la planilla de Excel delante de un mundo de posibilidades de obtener información y cruzar datos provenientes de una infinidad de fuentes?
En Nueva York hay una competencia de aplicaciones (NY Big Apps) y Big Data con el objetivo de hacer la ciudad más transparente, accesible y responsable: un sitio mejor y más fácil para vivir, convivir, trabajar, jugar y divertirse, con pretensión de volverse “casi perfecta”.
Muchas empresas también están empezando a desarrollar sus propias lógicas, utilizando ese tipo de infraestructura, posibilitando análisis de comportamiento de clientes en casos de optimización de marketing digital, interacciones entre usuarios en redes sociales, transacciones y interacciones on-line para detección y prevención de fraude, eficiencia operacional por datos generados por máquinas, entre otros.
La figura del científico de datos o desarrollador analítico es la de un profesional responsable del desarrollo e implementación de esos tipos de análisis para beneficio de la empresa. Son personas que conocen detalladamente las necesidades del negocio, los datos disponibles y, al mismo tiempo, utilizan esas nuevas tecnologías para desarrollar análisis que puedan traer nuevos direccionamientos para la gestión estratégica.
Hay una cuestión importante a ser discutida entre usuarios y sus profesionales de TI acerca de la madurez al utilizar ese potencial en beneficio de las empresas. Eso ocurre porque muchas de ellas están alrededor del desarrollo e implementación de proyectos centrados en los sistemas, aplicaciones y análisis tradicionales de BI (business inteligence), que también son importantes, pero muchas veces obtienen datos de sus fuentes tradicionales de origen, como el ERP, a fin de hacerlos disponibles en informes pre-listos para los usuarios.
Fuentes:
http://convergecom.com.br/tiinside/05/10/2011/big-data-como-lidar-com-o-desafio-da-explosao-de-dados/#.VCJBimQncYE
http://exame.abril.com.br/rede-de-blogs/pessoas-do-seculo-21/2013/05/03/os-dados-nunca-mentem-bem-vindos-a-era-do-big-data/
http://www.infoworld.com/article/2608297/infrastructure-storage/how-to-survive-the-data-explosion.html
