Todo lo que debes saber sobre la revolución del Big Data Analytics

Todo lo que debes saber sobre la revolución del Big Data Analytics

¿Qué es el Big Data? 

Puede que no conozcas el término Big Data Analytics, pero la recopilación de datos es algo que la humanidad lleva haciendo durante años; durante siglos personas han reunido información para utilizarla de diversas formas.

 

El Big Data Analytics es una forma de recopilar datos perfecta para las empresas. Éstas han buscado formas para  obtener información sobre los gustos y preferencias de sus clientes desde sus inicios, pero esta tarea nunca ha sido tan sencilla como ahora. Gracias al auge del internet y las redes sociales es posible obtener enormes cantidades de datos sobre de los usuarios.

 

Nosotros no lo notamos pero cuando rellenamos una encuesta o le damos like a una página de facebook, información sobre nuestros perfiles se vuelve accesible para las empresas. Lo que ahora hacen las grandes corporaciones es reunir esta cantidad masiva de datos, con el fin de conocer y poder llegar a sus clientes potenciales.

 

¿Qué beneficios aporta el Big Data Analytics?

Como hemos visto anteriormente, en la actualidad las empresas se enfrentan a un flujo rápido, constante y enorme de datos sobre sus clientes. Pero esta información tiene valor  cuando se utiliza para cumplir objetivos. A continuación, te presentamos los beneficios principales que pueden extraerse de ella:

 

1. Información sobre los usuarios

Gracias a la inmensa cantidad de datos recopilados, las empresas pueden segmentar a los usuarios de acuerdo a elementos como sus preferencias, su comportamiento en la red o su situación financiera. Esto permite a los negocios crear productos o estrategias de marketing customizadas para los diversos perfiles.

 

2. Experimentación - A/B Testing

Debido a que el Big Data Analytics se genera rápidamente y a gran escala, existe la posibilidad de experimentar con él para luego obtener una retroalimentación aún más especializada sobre los clientes. Se lanzan al mercado opciones diferentes para recoger los datos del comportamiento de los usuarios; esto permite saber qué estrategias son más efectivas.

Al proceso de lanzar diferentes versiones de un mismo elemento se le llama A/B testing. El objetivo es obtener las métricas de todas las opciones para saber cuál funciona mejor en nuestros objetivos de marketing. Se pueden medir elementos diversos como la extensión de los textos, los titulares, el diseño de una página web, etc.

 

3. Reducción de riesgos

Una ventaja de tener una cantidad enorme de datos es que te permite navegar el mercado teniendo un conocimiento mucho más alto sobre tus posibles clientes. El Big Data permite a las empresas generar planes de marketing sin tener que enfrentarse a un riesgo muy grande; es más probable que los cliente sean receptivos.

 

El Big Data posibilita el behavioral targeting, una praxis que va mucho más allá que una segmentación del mercado convencional. Este método toma en cuenta todo el comportamiento online de los usuarios; las páginas que visitan, la cantidad de clicks que hacen, las suscripciones que han realizado y todo rastro que pueda ser relevante.

 

El conocimiento adquirido puede emplearse para elaborar productos nuevos o personalizar la publicidad que se muestra a los usuarios. Cada cliente verá los anuncios que se adecúen a su perfil; en base a su geolocalización, sus preferencias y su interacción en la red.

 

Datos controvertidos sobre el Big Data

 

 Datos Controvertidos del Big Data Analytics

 

Como todo en la vida, el Big Data no es sólo ventajas; también tiene muchas contras que hay que tomar en cuenta para implementarlo bien y evitar un mal uso. A continuación, te contaremos los problemas principales que presenta:

 

1. Falta de profesionales en el sector

Debido a que se trata de un sector relativamente nuevo y que aún está en expansión, son pocos los profesionales especializados y capaces de ejercer la profesión del Big Data Analytics . En muchas ocasiones las empresas se ven obligadas a contratar personal que deben entrenar primero y esto puede suponer un costo elevado de tiempo y dinero. 

 

Por otra parte, el Big Data se considera aún un terreno bastante inexplorado, con lo cual todavía no se sabe realmente el potencial que tiene, ni tampoco qué posibles riesgos o obstáculos pueda presentar en el futuro.

 

2. Calidad de los datos 

Una de las tareas principales de un analista o científico de datos es determinar si la información es relevante, correcta y sí está en el formato correcto para poder ser procesada. Este paso puede volverse problemático ya que si no se realiza correctamente, todo el análisis será erróneo y los resultados que se extraigan de él también. Imagínate lo preocupante que puede ser tomar decisiones en base a datos equivocados; es por eso que esta fase es vital en el proceso. 

 

3. Conformidad con la ley

El Big Data trabaja con miles de datos de diferentes perfiles en la red, pero al final trata con la información personal de cientos de personas. Mucha de la información que tienen las corporaciones puede ser contenido sensible o personal, por eso deben asegurarse de cumplir con todas las leyes y regulaciones del gobierno y la industria. Este es quizá uno de los mayores retos a los que se enfrentan los profesionales que trabajan en este sector. 

 

En el pasado, algunas corporaciones ya han sido sancionadas por utilizar datos personales sin el permiso de los usuarios. Uno ejemplo emblemático de mala praxis es el caso de Cambridge Analytica, una empresa británica que utilizó sin permiso los datos de miles de personas de los Estados Unidos para manipular las elecciones y hacer propaganda para el candidato Donald Trump.

 

4. Riesgos de Ciberseguridad

Otro problema que presenta el Big Data es que puede convertirse en un blanco atractivo para ciberataques; las compañías deben tener especial cuidado en que la información no caiga en manos equivocadas; un mal uso de los datos atenta contra la vida personal de las personas y contra su integridad. 

 

¿Que proceso hay que seguir para utilizar el Big Data?

Recuerda que nos estamos refiriendo a una cantidad de datos extraordinaria, compuesta por terabytes y petabytes, por lo tanto es necesario procesar primero toda esta información si queremos extraer alguna utilidad. El mecanismo es el siguiente:

 

  1. Recolección de datos: Primero debemos acumular todos los datos de los que dispongamos; los datos internos de los clientes que se han adquirido a través de todas las fuentes que tenemos y que responden a cuestiones diversas.

 

  1. Reprocesamiento de datos: Una vez disponemos de los datos, es necesario verificar su validez, si están completos, su consistencia y su exactitud. Además es necesario llevar a cabo una limpieza que deje la información lista para que pueda ser utilizada por las diferentes herramientas de análisis de datos.

 

  1. Análisis exploratorio de los datos: En esta fase del proceso se lleva a cabo la minería de los datos,se crean gráficos, estadísticas y modelos descriptivos. 

 

  1. Comunicación y visualización de los datos: No solo basta con haber hecho un análisis de los datos a profundidad, sino que, debemos plasmarlos visualmente para que puedan ser entendidos fácilmente. Pueden usarse documentos de Excel o herramientas como PeriscopeData o informes de QlinkView.

 

  1. Estrategia: Cuando los datos ya están preparados se puede proceder a realizar análisis más complejos sobre el comportamiento de la audiencia u otros indicadores, para luego tomar decisiones relativas a la empresa o negocio.

 

 Proceso para utilizar el Big Data

 

¿Cómo se analizan los datos?

Antes hemos visto los grandes beneficios que supone para una empresa disponer del Big Data Analytics. No obstante, para poder hacer un uso efectivo de esta información, primero hay que acumularla, procesarla y entenderla. Para esto, los profesionales del sector disponen de diversas herramientas y procesos; algunos de estos mecanismos son:

 

  • Minería de datos: Se trata de un conjunto de técnicas de data analytics orientado a descubrir patrones. El objetivo principal es organizar, clasificar y extraer información estructurada para luego poder identificar datos relevantes para la empresa. Sin este proceso el conjunto de datos resulta imposible de navegar.

 

  • Apache Hadoop: Apache Hadoop Project ha desarrollado este framework de software que sirve para el cálculo computacional distribuido, seguro y escalable. Además, es un programa de código abierto que admite a miles de contribuyentes. Otra particularidad que tiene es que no tiene límite; permite a las aplicaciones trabajar con miles de nodos y petabytes de datos.

    Con este software se puede procesar en clústeres de hardware grandes cantidades de datos utilizando modelos de programación simples. Además, está diseñado para ser escalable, de pocos servidores a miles de máquinas, cada una de las cuales ofrece almacenamiento y cálculo local.  

 

  • Python: Se trata de un lenguaje de programación que está diseñado para ser fácil de usar, es de código abierto y permite poner en marcha programas sin tener que escribir demasiadas líneas de código. Las características anteriores son muy útiles  Es un programa de código abierto que permite a los programadores escribir menos líneas de código para transferir los datos, lo cual es muy conveniente debido a la masividad que caracteriza a esta información. Además, Python no tiene límite y permite almacenar un sinfín de datos.

 

  • Elasticsearch: Elasticsearch es un motor de búsquedas y análisis, de código abierto y distribuido que sirve para cualquier tipo de datos; textuales, numéricos, estructurados o no, etc. Está construido sobre Apache Lucene y fue lanzado al mercado en el 2010. Es un programa que puede utilizarse para diversas tareas como business analytics, Security Analytics, monitoreo del rendimiento de diversas aplicaciones, etc. Además, al igual que Apache Hadoop permite procesar datos a gran escala. Asimismo, tiene la particularidad de desempeñar sus funciones a tiempo real, con lo cual aporta un valor añadido.

 

  • Analítica predictiva: Esta técnica utiliza datos, algoritmos y técnicas de machine learning para hacer una especie de predicción del futuro, basándose en información del pasado. Es un tipo de análisis que permite a los negocios reducir el riesgo en la toma de decisiones. 

 

Big Data Management 

 

Además, hay que tomar en cuenta que el análisis del Big Data es un terreno  que está en desarrollo constante, por lo tanto es conveniente que te informes periódicamente de los nuevos avances y métodos que van surgiendo.

 

Tipos de análisis de Big Data

Además de realizar un buen análisis, es importante que nos fijemos un objetivo previo ya que de esto dependerá el tipo de estudio que hagamos. Existen diversos tipos: el análisis descriptivo, el de diagnóstico, el predictivo y el prescriptivo. Te presentamos sus características principales: 

 

 Tipos de análisis de datos

 

¿Qué sectores utilizan el Big Data? 

Debemos tomar en cuenta que el Big Data Analytics es un proceso que puede utilizarse en cualquier negocio. Además, la recopilación de información para tomar decisiones estratégicas acertadas es vital para cualquier empresa. Algunos de los sectores que están explotando más el Big Data son los siguientes: 

 

Los Bancos y el Big Data

Estas entidades utilizan el Big Data para recopilar información sobre de sus clientes; llevan a cabo  análisis de sus datos que les sirven para predecir aspectos importantes como la capacidad de pago de los usuarios. Asimismo, indagan en  el grado de satisfacción que tienen sus clientes con su servicio, para así poder evitar que un usuario se cambie a otro banco.

 

Otro elemento importante que las entidades bancarias buscan obtener a partir del análisis de esta cantidad masiva de datos es el feedback de cómo están funcionando los procesos internos que brindan el servicio a los clientes. Aspectos como el buen funcionamiento de la banca digital, la seguridad, o el grado de intuitividad de sus aplicaciones y herramientas.

 

Las Telecomunicaciones y el Big Data

Al igual que en el sector bancario, los medios también se interesan y hacen uso del Big Data; les interesa saber sobre los usuarios y sus preferencias para poder ofrecerles productos más ajustados a sus perfiles. Básicamente utilizan esta información para realizar estimaciones sobre el comportamiento de consumo de los clientes. 

 

Las empresas audiovisuales buscan reducir el riesgo cuando  lanzan nuevos productos al mercado, por eso les interesa tener las métricas y estadísticas pertinentes; la geolocalización, el feedback en redes sociales, el volumen de suscripciones, etc. La plataforma de streaming Netflix es pionera en hacerle recomendaciones a sus usuarios en base a su preferencias.

 

 Las telecomunicaciones y el Big Data

 

De igual manera, el sector de las telecomunicaciones busca obtener una retroalimentación sobre  el grado de satisfacción que tienen los usuarios con la plataforma y el servicio ofrecido;el análisis del Big Data permite la realización de correcciones y adaptaciones para mejorar la experiencia de los usuarios. 

 

Las Aseguradoras

Este sector utiliza esta nueva tecnología para definir las primas se sus seguros, es decir el precio que deben pagar los asegurados. Sabiendo todos los datos estadísticos pueden conocer con mayor exactitud el comportamiento de sus clientes; quién está a punto de abandonar una póliza, quién es un buen cliente o quién está insatisfecho con el servicio ofrecido. 

 

Asimismo, las aseguradoras toman en cuenta el comportamiento de los usuarios ya que en ocasiones se da un uso fraudulento de las pólizas. Además, los datos también aportan información acerca de las conductas que tienen los clientes y las situaciones de riesgo a las que se someten; todo esto permite ajustar el precio y la forma en que opera el seguro.

 

Empresas de energía

El sector de las distribuidoras energéticas verdes o de combustibles fósiles hacen uso del Big Data para poder tener estimaciones más exactas de cómo se da el uso energético entre sus clientes. Mediante diversos contadores logran obtener las métricas pertinentes para saber:

 

  • En qué momento del día se utiliza más la energía

  • Cuándo hay cortes de luz o problemas en el servicio

  • Saber en qué momento se puede ahorrar energía

  • Cómo mejorar el rendimiento de las infraestructuras

  • En qué momentos del día puede aprovecharse mejor la luz solar o el flujo del viento

  • Cuál está siendo el rendimiento de las placas de luz solar

 

Agencias de publicidad y marketing digital

La inversión que destinan las empresas en publicidad y marketing digital ha incrementado en los últimos años. Esto se debe en gran parte a que el ser humano es cada vez más dependiente de la tecnología, por tanto, una de las formas más fáciles de acceder a él es a través de la vía digital.

 

  • Si te interesa saber cómo informarle tus objetivos de negocio a tu agencia de marketing digital lee nuestro artículo sobre cómo elaborar un Briefing de Marketing.

Por otra parte, también debemos saber por qué este uso excesivo del móvil es tan útil para las corporaciones; cada una de las acciones que realizamos a través de nuestros dispositivos quedan almacenadas en una enorme base de datos que permite a las empresas acceder a información importante sobre nuestra personalidad y nuestras preferencias. 

 

Gracias a la enorme cantidad de datos que se acumula por nuestro uso excesivo de las nuevas tecnologías las empresas de marketing digital pueden crear estrategias mucho más especializadas, creadas para segmentos específicos del mercado. El proceso que realizan los mercadólogos es el siguiente: 


El análisis de datos y agencias de marketing

¿Quieres saber más sobre marketing digital? Entra a nuestro blog y descubre las últimas tendencias.

 

 

 

Añadir un comentario