Big Data: qué es y cómo funciona

23 de marzo de 2023
Tiempo de lectura23 minutos
Sybele F.
Sybele F.
Content Manager

Las tecnologías que impulsan el mercado (consumidores y empresas) nos han llevado a un nuevo nivel en términos de conectividad e intercambio de datos. En todo momento, se genera multitud de información creando lo que llamamos Big Data.

En el ámbito empresarial, la capacidad de organizar y analizar todos estos datos puede representar oportunidades valiosas para las empresas.

Es en este sentido que la tecnología Big Data cobra relevancia, pues permite el procesamiento de una enorme cantidad de información. De esta forma, ayuda a optimizar los procesos y comprender los estándares de comportamiento de los clientes y del mercado. Así maximiza las ganancias y reduce las pérdidas.

Entiende qué es Big Data, cómo se usa en la práctica, sus ventajas y cómo se puede aplicar a las estrategias de marketing y ventas.

¿Qué es el Big Data y para qué sirve?

Big Data se utiliza para definir un gran volumen de datos, estructurados y no estructurados, generados a gran velocidad. Por estas características, necesitan de herramientas específicas para ser analizados.

La información puede provenir de diferentes fuentes internas y externas. Por ejemplo, registros de clientes, análisis de mercado, redes sociales, dispositivos electrónicos, procesos internos o incluso encuestas offline.

Las herramientas de Big Data Analytics pueden centralizar la recopilación y el análisis de este gran conjunto de registros.

Utilizan técnicas estadísticas y de procesamiento que permiten a los analistas identificar patrones rápidamente y predecir tendencias con mayor precisión.

De esta manera, es posible crear rutinas más efectivas y prepararse para los cambios del mercado con anticipación utilizando el llamado análisis predictivo.

Comprende las 5 V del Big Data y su aplicación práctica

Volumen

Gracias a las redes sociales, smartphones, internet móvil y dispositivos conectados a través de Internet de las cosas (IoT), la cantidad de información que circula en los medios digitales crece continuamente.

En 2020, se estimaba que el volumen alcanzaría los 44 billones de gigabytes o 44 zettabytes, entre publicaciones en Twitter, Facebook e Instagram. Además de mensajes de correo electrónico, aplicaciones de conversación, entre otro tipo de archivos que circulan en la "nube" de servidores mundiales.

Por eso, somos y somos cada vez más dependientes de las herramientas Big Data. A través de Inteligencia artificial y el aprendizaje automático, nos llevan a un nuevo estándar de análisis de datos.

Estas tecnologías permiten que los analistas puedan trabajar con un gran flujo de datos con alto rendimiento. A menudo, la información se crea y recopila en tiempo real.

Por lo tanto, los sistemas de Big Data deben ser capaces de manejar dichos flujos sin generar pérdida de rendimiento o alto costo computacional.

Variedad

Otro aspecto es la capacidad de una solución Big Data para trabajar con flujos de datos variados.

Como dijimos, la información puede provenir de diferentes plataformas como redes sociales, dispositivos móviles e incluso medios offline. Por ejemplo, investigación de mercado y tablas con datos de transacciones financieras.

También pueden ser estructurados o no estructurados. Por lo tanto, en términos de variedad, una solución de Big Data debe ser capaz de manejar ambos tipos de contenido.

Datos estructurados

Son aquellos que ya estaban organizados en una determinada estructura antes de la colección. Pueden estar en filas y columnas, agrupados según ciertos criterios, vinculados a categorías o información como ubicación y fecha, entre otros.

En general, los datos estructurados se recopilan de bases de datos como los sistemas de gestión empresarial, en los que cada pieza de información tiene una función definida y un lugar para estar.

Datos no estructurados

Son más complejos porque no tienen una estructura previa. Por lo tanto, los algoritmos tienen mayor dificultad para tratar con ellos.

En este grupo de datos podemos destacar la información recopilada de redes sociales como Facebook, Instagram, Twitter, Youtube y portales de noticias.

Por ejemplo: comentarios de usuarios que deben ser clasificados por el equipo de comunicación como "positivos", "negativos" o "neutrales". Tal tarea tiene una cierta subjetividad, que no puede confiarse ciegamente a las máquinas.

Si está mal programado, el costo computacional para que los analistas realicen su trabajo será alto. Además, se reducirá la fiabilidad de los insights obtenidos.

Mujer manejando un móvil y un ordenador a la vez, generando datos

Velocidad

Un escenario más: el flujo continuo de grandes cantidades de datos. En este caso, la herramienta debe tener un alto rendimiento de análisis, de forma que sea posible encontrar patrones rápidamente.

Ante esto, las empresas comenzaron a utilizar tecnologías auxiliares para asegurar el mayor rendimiento de sus soluciones Big Data. El cloud computing, por ejemplo, es uno de los principales aliados del Big Data.

Al ejecutar dichos sistemas en la nube, los analistas obtienen una mayor escalabilidad operativa a un costo menor.

Así, si el flujo de información aumenta, es posible escalar los recursos y evitar que la nueva demanda impacte en la velocidad de ejecución de las rutinas de análisis.

Veracidad

Para garantizar que el análisis de datos pueda satisfacer las necesidades del negocio, es crucial que la empresa pueda trabajar con conjuntos de datos confiables.

Como mencionamos anteriormente, muchas veces los registros utilizados no están estructurados. Esto puede llevar a escenarios en los que la cantidad de ruidos es alta y termina impactando en la calidad del trabajo del analista.

Ante esto, las soluciones de Big Data deben estar preparadas para buscar datos de fuentes confiables.

Además, deben ofrecer la posibilidad de filtrar qué contenidos son relevantes para el negocio, además de eliminar aquellos que son poco fiables o irrelevantes. De este modo, se crea una rutina de análisis más precisa y con mayores posibilidades de éxito.

Seguridad

Este es otro aspecto esencial, sobre todo teniendo en cuenta la nueva normativa de Protección de Datos.

Es fundamental mantener la integridad de la información almacenada, compartida y analizada para evitar fugas y usos indebidos previstos por la legislación nacional e internacional.

Valor

Finalmente, para entender qué es Big Data, tenemos el aspecto del valor. Los datos deben ser capaces de agregar valor a los procesos y hacer que los servicios sean más competitivos.

¿Cómo? Mediante la identificación de tendencias y estándares que generan posibilidades para que el gerente tome decisiones con confianza y dirija mejor la estrategia. De esta forma, conquistar clientes y/o más mercados.

O incluso, desde el aspecto operativo, al permitir la evaluación de rutinas internas y el uso de herramientas corporativas. Conduce al seguimiento de cuellos de botella y hace más eficiente la gestión de procesos.

Significado del concepto Big Data

En 2001, el Glosario de Gartner creó la definición de Big Data que todavía hoy es ampliamente aceptada. Todavía, ha habido algunos cambios importantes en esta comprensión. En traducción libre:

"Los macrodatos son activos de información de gran volumen, alta velocidad y/o gran variedad que requieren formas rentables e innovadoras de procesar la información que permitan una mejor comprensión, toma de decisiones y automatización de procesos".

En otras palabras, es un gran volumen de datos amplios y diversos sobre un tema, persona o empresa en particular, que solo se pueden encontrar y organizar utilizando herramientas especializadas.

Ya sean estructurados o no, números, nombres, datos geográficos, imágenes o historia, todos estos datos pueden formar Big Data.

Sin embargo, el principal reto no es obtener esta información, sino poder analizarla y extraer conocimiento de ella. Así, lo que subyace al concepto de Big Data es la accesibilidad y capacidad de análisis de los datos.

¿Por qué se creó Big Data y por qué es importante?

La noción de Big Data se remonta a los años 60 y 70. Se crearon las primeras bases de datos en países como Estados Unidos.

Sin embargo, el término en sí surgió en 1997. Fue cuando pasó a ser utilizado para designar la cantidad creciente y no estructurada de datos que se generaban todo el tiempo.

A pesar de esto, la idea de Big Data solo se volvió más tangible en el siglo XXI, a partir de 2005.

En ese momento, profesionales de empresas que ofrecían servicios en línea, como Facebook y YouTube, comenzaron a ver las posibilidades que podía representar la especificidad y la cantidad de datos generados diariamente.

Además, herramientas como Hadoop (para almacenar y analizar grandes volúmenes de datos) y NoSQL (para almacenar datos no relacionales), desarrolladas al mismo tiempo, también fueron impulsores importantes de esta tecnología.

Big Data, bien explotado, tiene claras ventajas para los negocios. La tecnología permite tomar cada pequeño detalle de la empresa y, a través de la recolección, procesamiento y análisis de datos, encontrar posibilidades de mejora.

Así, como consecuencia natural de estas aplicaciones, Big Data ha traído avances a otras áreas. Especialmente a los sectores de marketing y ventas, ayudando a las organizaciones a reducir costos, aumentar la productividad y tomar decisiones más informadas e inteligentes.

Relación entre Big Data, IA y Machine Learning

Con el avance de la tecnología y la aparición de nuevas herramientas, el Big Data se ha combinado con otras soluciones, como la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. Esto potenció su capacidad para extraer conocimiento de grandes volúmenes de datos.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Inteligencia Artificial (IA) se refiere a la capacidad de las máquinas y los sistemas para interpretar datos externos, analizar, razonar, aprender y decidir a partir de ese análisis para resolver tareas y lograr objetivos específicos.

Los datos son el combustible de la Inteligencia Artificial. En este sentido, Big Data permite que las aplicaciones de IA aprendan más rápido y de manera más independiente.

El volumen de información que se genera actualmente es tan grande que las máquinas y los sistemas inteligentes pueden analizar hasta el más mínimo detalle dentro de los patrones identificados.

Así, la Inteligencia Artificial facilita la comprensión de grandes volúmenes de datos. Ayuda a las empresas a obtener nuevos insights a partir de información antes restringida e inaccesible, sin generar conocimiento estratégico.

¿Qué es el Machine Learning? ¿Cómo funciona?

Foto de una mano de robot

El aprendizaje automático es un subcampo de la Inteligencia Artificial que permite que las máquinas y los sistemas aprendan de forma parcial o totalmente autónoma. Para eso, deben ser alimentados por grandes volúmenes de datos.

Así, esta tecnología hace posible leer información, identificar patrones, recolectar datos y tomar decisiones en base a tu propia experiencia.

Para que esto sea posible, los sistemas utilizan algoritmos de alta complejidad y Big Data para crear conexiones. Esto los hace capaces de ejecutar tareas automáticamente sin necesidad de ser reprogramados.

Si el aprendizaje automático se beneficia de Big Data, lo contrario también es cierto. Después de todo, los datos sólo son útiles cuando se procesan adecuadamente, para agregar valor al negocio. Es decir, es necesario encontrar calidad y extraer sentido de tanta información.

Así, las dos tecnologías se complementan en la creación de modelos inteligentes capaces de realizar correlaciones, predecir escenarios, comportamientos y determinar acciones.

¿Cuáles son los límites de la IA?

La inteligencia artificial no es ilimitada y no es infalible. La primera reflexión se refiere a la transparencia en el proceso de aprendizaje automático.

Al fin y al cabo, es necesario garantizar la fiabilidad de las decisiones y los insights generados por los sistemas inteligentes. Además de entender cómo se lleva a cabo cada acción y cuáles son las premisas detrás de estas decisiones.

Otro punto importante se refiere a la reproducción de patrones y fallas humanas. Como hemos visto, aunque evoluciona a pasos agigantados, el aprendizaje automático, en muchos casos, no es completamente autónomo.

E incluso cuando lo hace, la IA se basa en datos generados por nosotros, los humanos.

Y esto puede tener consecuencias. Demuestran los casos en los que los algoritmos de inteligencia artificial, programados para reproducir nuestros comportamientos, acaban repitiendo el racismo, la homofobia y la misoginia.

Finalmente, también está el límite tecnológico. Los algoritmos funcionan perfectamente bien cuando se conocen todas las variables.

Ante un factor no previsto en su diseño operativo, el sistema está sujeto a errores que pueden comprometer la calidad de los resultados.

Así, si aparecen datos de mala calidad o no corresponden al estándar esperado por el sistema, la máquina puede no responder. Y, en consecuencia, no extraer conocimiento y generar valor como se esperaba.

Análisis de Big Data

Cuando se habla de Big Data, Inteligencia Artificial, aprendizaje automático y otras tecnologías que están dando forma a nuestro futuro, y presente, es difícil alejarse del tema del trabajo humano.

Existe la preocupación de que las soluciones tecnológicas acaben con los puestos de trabajo. Sin embargo, en realidad, simplemente prescinden del trabajo más operativo, como transferir datos de una hoja de cálculo a otra, por ejemplo.

Sin el trabajo estratégico y analítico de una sola persona, no sería posible alcanzar la mayoría de los resultados generados.

Big Data Analytics es precisamente el proceso complejo de examinar datos procesados ​​para encontrar patrones, correlaciones, tendencias de mercado y preferencias de los consumidores. Todo eso genera insights y cualifica la toma de decisiones de los directivos.

Este trabajo puede implicar el uso de otras herramientas tecnológicas, además de conocimientos sobre métodos estadísticos, modelos predictivos, programación de algoritmos y otras técnicas.

¿Cómo se utiliza Big Data en la práctica?

Debido a la conectividad y la generación prácticamente continua de datos que caracteriza a la sociedad actual, Big Data puede aplicarse en varios segmentos. Por ejemplo:

Fabricación

En la industria, la tecnología permite aumentar la productividad, reducir los desperdicios y costos, y aumentar la calidad del producto final. Además, el Big Data es uno de los puntos clave de la Industria 4.0, en la que la automatización es la principal característica.

Minorista

Las empresas minoristas pueden utilizar el conocimiento generado por el análisis de datos para identificar el grado de satisfacción de los clientes. De esta forma, desarrollar productos y servicios más acordes con sus necesidades y expectativas.

También es posible brindar un servicio de mejor calidad, crear estrategias de oferta dirigidas y fortalecer la relación entre la marca y el consumidor.

Salud

Los hospitales, clínicas y otros servicios sanitarios pueden beneficiarse del Big Data para reducir los tiempos de espera y las colas.

Pero el uso puede ser aún más noble. Al fin y al cabo, la tecnología es una de las bases de otras innovaciones esenciales para el sector. Por ejemplo, la visión artificial, que permite el diagnóstico por imagen de forma automatizada y precisa.

Servicios financieros

La calificación crediticia y la prevención del fraude son los procesos más beneficiados por el uso de Big Data en las entidades financieras.

A partir del análisis de grandes cantidades de datos, es posible identificar patrones, comportamientos sostenidos e intentos de fraudes.

Urbanismo

El concepto de ciudades inteligentes está intrínsecamente ligado al Big Data.

Con el constante monitoreo y análisis de los datos generados por diferentes estructuras (red eléctrica, instalaciones de agua y gas, cámaras de monitoreo, geolocalización del transporte público, entre otros) es posible extraer conocimiento para mejorar la oferta de servicios y mejorar la infraestructura.

Recomendaciones

Servicios como Netflix, Amazon y Spotify hacen uso de Big Data para hacer referencias cruzadas de los datos de sus clientes. Así hacen recomendaciones de productos y contenido que estén en línea con sus preferencias, a menudo incluso antes de que los clientes lo soliciten.

Recursos Humanos

El Big Data puede optimizar el proceso de contratación de nuevos talentos analizando diferente información y facilitando el reconocimiento de los mejores profesionales.

Comprende las 7 etapas de Big Data

Los proyectos de Big Data son complejos y deben implementarse con cuidado. Los pasos a continuación ayudan a agilizar el proceso de implementación:

Concepción

Encontrarás muchas fuentes que consideran la recopilación de datos como un primer paso. Sin embargo, antes debes definir la estrategia detrás del proyecto, es decir, cuáles son tus objetivos y cómo pretendes alcanzarlos.

Recolección de datos

A partir de la definición de la estrategia, tendrás más claridad sobre los datos que necesitas recopilar, según los criterios definidos en el primer paso.

Preprocesamiento

Este paso también se conoce como "limpieza de datos". Consiste en aplicar métodos de análisis estadístico para encontrar discrepancias y desviaciones que puedan perjudicar el resultado final, como valores duplicados, nulos o inconsistentes.

Procesamiento de datos

Es minería de datos, cuando la información es procesada con métodos de Inteligencia artificial para encontrar patrones de acuerdo con los objetivos trazados para el proyecto.

Análisis de contenido

A partir del resultado de la minería de datos, se aplican métodos de análisis. Por ejemplo, el análisis descriptivo, predictivo y de diagnóstico, para apoyar la toma de decisiones.

Vista de información

Los métodos de visualización de datos ayudan a mejorar la comprensión. Además, facilita que todos interpreten los patrones encontrados al procesar y analizar la información.

Integración de datos

La etapa final representa la maduración de la empresa. En vez de procesar y analizar los datos en tiempo y forma, crea procesos para que esto se haga de manera sistemática. Así, Big Data se convierte, más que una herramienta, en una estrategia de negocio.

Ilustración con el concepto de Big Data, con informaciones y números

Los beneficios de Big Data y por dónde empezar

Big Data se puede utilizar en varias rutinas de un negocio. Sin embargo, para que se mejore su uso, es necesario no solo tener conocimientos sobre la tecnología, sino también identificar cuáles son los puntos de la empresa que se verán impactados por su implementación.

Con este conocimiento, será posible orientar los recursos de manera más eficiente. Y, así, aumentar el retorno de la inversión en estas soluciones de análisis de datos.

Otro aspecto importante es implantar una cultura basada en datos (impulsado por datos). Con eso, la empresa debe actuar para que todos sus profesionales entiendan la importancia del dato en la definición de estrategias y puedan trabajar en base a él.

Después de decidir en qué entornos se implementarán las soluciones de Big Data y establecer una nueva rutina interna enfocada en el valor de los datos, el gerente también debe saber elegir qué tipo de solución se implementará en el entorno corporativo.

Deben evaluarse factores que van desde el rendimiento de la herramienta hasta el soporte brindado por el desarrollador del producto.

La tecnología puede ayudar de las siguientes maneras:

Creación de valor

Todas las inversiones y procesos internos pueden orientarse a agregar valor real al negocio y sus servicios.

Mediante la implementación de indicadores a lo largo de toda la cadena operativa, se pueden lograr grandes mejoras para sumar calidad al negocio. Van desde las rutinas de gestión hasta la creación de estrategias con mayor potencial de generación de utilidades.

Juntos, estos factores tendrán un gran impacto en el negocio y el retorno de la inversión (ROI), por ejemplo, será mayor.

Además, las estrategias y proyectos de desarrollo de servicios crearán una cartera comercial más competitiva y con mayor potencial de generación de ingresos. Así, la empresa podrá diferenciarse más fácilmente de su competencia.

Reducción de costos

Las empresas con cadenas operativas complejas deben ser conscientes de su gestión presupuestaria. Las inversiones mal evaluadas pueden tener un impacto negativo en la gestión de los recursos empresariales.

Ante esto, es fundamental que la empresa sea capaz de identificar qué se puede mejorar y qué procesos se deben eliminar para crear una dinámica interna más efectiva. Sin cuellos de botella operativos y con mayor eficiencia.

En este sentido, el Big Data juega un papel destacado. Los gerentes pueden usar el análisis de datos para identificar brechas y áreas de baja productividad.

Con esto se pueden implementar mejoras para que el negocio pueda crear procesos con menores costos y desperdicios.

Más resultados en Marketing y Ventas

Al observar este segundo aspecto del análisis de datos, se puede recopilar y evaluar información obtenida de estudios de mercado y competencia. Redes sociales, procesos de posventa, atención al usuario y otros datos fuera de línea.

Todo esto para ayudar a los equipos de marketing y ventas para identificar las principales tendencias del mercado y anticipar las necesidades de los consumidores o mejores caminos para la expansión comercial.

O bien, los especialistas pueden trabajar para involucrar a los consumidores y definir mensajes con mayor relevancia. Así, se pueden crear campañas para aumentar la rentabilidad de los servicios y ampliar la difusión espontánea de bienes.

Optimización de riesgos corporativos

Una empresa debe evaluar y minimizar continuamente los riesgos involucrados en sus estrategias de lanzamiento al mercado.

En un entorno basado en una cultura de análisis de datos facilitada por Big Data, los gerentes pueden predecir escenarios de manera más eficiente.

Así, son capaces de identificar las amenazas involucradas en un proyecto o en una determinada oferta de productos o servicios. Por ejemplo, la recuperación y concesión de créditos.

Foto de un hombre manejando una tableta

¿Cómo utilizar Big Data en estrategias de marketing y ventas?

En un mercado altamente conectado y competitivo, las empresas deben identificar lo que los consumidores quieren y necesitan. De esta forma, pueden ofrecer soluciones que estén más en línea con sus puntos débiles y expectativas.

Esto solo es posible cuando se realiza un análisis predictivo. Esto permite inferir tendencias y propensiones de consumo a partir del cruce de datos extraídos de distintas fuentes. El problema, sin embargo, es que no es fácil extraer conocimiento de la gran cantidad de datos de Big Data.

En este caso, las organizaciones deben volcarse a los datos. Traer a la cultura organizacional la noción de Basado en datos, que engloba un conjunto de procesos y herramientas que cruzan grandes volúmenes de datos. Y, que así, los transforman en respuestas para el negocio e impulsan el desarrollo de la business intelligence (BI).

Con esto, el acceso a la información relevante para el negocio, interna y externa, se vuelve más fácil y sin complicaciones.

Así, combinando el gran volumen de datos Big Data con la cultura Data Driven, las empresas pueden ser más precisas en sus estrategias. Se apoyan en elementos para decisiones y enfoques más eficientes. En consecuencia, clientes con mayor probabilidad de consumir su producto o servicio.

Marketing basado en datos

La planificación es el primer paso en el plan de marketing de una empresa. Es aquí donde se establecerá el público objetivo del negocio, posicionamiento en el mercado, objetivos, metas, presupuesto y resultados esperados.

Así, un buen relevamiento y análisis de los datos correctos son fundamentales para que los gestores puedan establecer prioridades a la hora de invertir sus recursos.

La aplicación del marketing basado en datos trae beneficios como:

  • Identificar las características y perfil del público objetivo, tales como comportamiento, grupo de edad, hábitos de consumo, ubicación geográfica, aficiones e intereses;
  • Cruzar la información recopilada para establecer puntos en común;
  • Probar varios escenarios hasta llegar al mejor para su negocio;
  • Predecir resultados;
  • Evaluar el impacto del trabajo realizado, identificando puntos de mejora o nuevas posibilidades.

Ventas impulsadas por datos

El uso de estas herramientas le permite crear una estrategia de ventas más efectiva.

Puedes, por ejemplo, cruzar información interna con datos públicos para encontrar personas que tengan un perfil similar al de tus mejores clientes y llegar a una lista de oportunidades calificadas.

Conociendo bien el perfil de tus prospectos, es posible dirigir la prospección a empresas y personas con mayor potencial de compra.

De esta forma, el equipo de ventas recibe solo los leads mejor calificados listos para cerrar tratos.

Al comprender un poco más sobre el uso de Big Data y Data-Driven en los negocios, podemos comparar las empresas que usan la tecnología y las que aún no la usan como los pescadores en alta mar.

Los que no tienen la tecnología navegan sin rumbo. Dan la vuelta al mar y al final consiguen pescar una buena cantidad de peces, es lo mismo que vender sin utilizar Big Data.

Con herramientas de venta predictiva, los "pescadores" navegan por el océano con un potente sonar. No solo indica la ubicación de grandes bancos de peces, sino que también indica la especie de pescado, su precio de mercado y qué mayorista está pagando mejor.

Uso de Big Data para impulsar estrategias de marketing y ventas

Automatización de marketing

Hoy en día, la automatización de marketing es indispensable para las estrategias de marketing de contenidos e inbound. Son excelentes fuentes de datos para la empresa.

En este sentido, las plataformas de automatización almacenan información sobre visitantes, leads, prospectos y clientes, así como datos y métricas sobre publicaciones, campañas y acciones.

Estas herramientas también tienen una serie de integraciones, lo que ayuda a proporcionar una visión más global del material bajo análisis.

Datos profundos y masivos para su negocio

Como hemos visto, el hecho de que vivamos en una sociedad conectada significa que tenemos datos que se generan todo el tiempo sobre prácticamente todo lo que hacemos. Y lo mismo ocurre con las empresas.

Esto aumenta considerablemente la cantidad de fuentes y datos disponibles y, entre ellos, información que puede ser relevante para el negocio.

Ya sea en las redes sociales, en los sitios de compras, con el gobierno, en fin, todas las fuentes de información pueden ayudar a la empresa en la toma de decisiones más acertadas. Y también en la búsqueda de mejores soluciones para sus clientes.

Análisis de mercado preciso

Atrás quedaron los días en que el éxito de las empresas dependía únicamente de la intuición y experiencia de sus profesionales.

Con Big Data, es posible tener acceso a un sinfín de información sobre los consumidores y sus deseos.

Como personas del negocio son fundamentales para las estrategias de marketing y ventas. Y para crearlos es necesario tener información concreta y precisa sobre lo que le gusta y quiere al público, dónde está y qué quiere consumir.

Así, Big Data es la herramienta ideal para identificar patrones en la base de clientes y generar insights valiosos. Pues orienta las acciones del equipo comercial y de marketing.

Experiencia de compra optimizada

La decisión de compra es un momento particular de cada cliente, sobre el que pesan diferentes factores.

Al permitir el análisis de los más diversos datos, el Big Data permite encontrar los mejores canales para comunicar, vender y optimizar la experiencia de compra de los consumidores. Factor que, ante tantas opciones, tiene un peso vital en la decisión de compra y en el proceso de fidelización.

En un mercado competitivo, la demanda de personalización está creciendo. Depende de las empresas buscar información estratégica que les ayude a comprender y satisfacer las necesidades de sus buyer personas.

Al fin y al cabo, ¿cómo aplicar Big Data en la práctica en tu empresa?

La aplicación de Big Data en las empresas debe seguir algunas pautas clave. Son ellas:

  • Mapear los datos: identifica qué datos recopila actualmente tu empresa. ¿Cuáles son estos datos? ¿Son estructurados o no estructurados? ¿Dónde se almacenan?
  • Hacer un diagnóstico: busca oportunidades para mejorar esta recopilación y almacenamiento de datos. Crea un sistema organizado y encuentra otra información importante que también valga la pena recopilar.
  • Alinear objetivos: los proyectos y procesos de Big Data necesitan estar alineados con los objetivos estratégicos de la empresa.
  • Armar un plan de acción: sigue los pasos que presentamos anteriormente. La concepción, recolección de datos, preprocesamiento, minería de datos, análisis de contenido, visualización de información e integración de datos. Es momento de implementar el proyecto o proceso Big Data.

Comprender los principales desafíos de Big Data

Antes de preocuparse por el dominio técnico de las herramientas tecnológicas y estadísticas que implica el Big Data, es importante pensar en la implantación de la cultura Data Driven, de la que ya hemos hablado.

Para que el desempeño de la empresa sea verdaderamente data-driven, es necesario contar con procesos de Big Data bien definidos. Y, especialmente, que los empleados sean conscientes de lo importante que esto es para la empresa.

Otro desafío para quienes quieren implementar Big Data es el desarrollo de su capital intelectual, con la contratación o capacitación de mano de obra especializada.

Una alternativa es confiar en los servicios de empresas especializadas en soluciones Big Data.

¿Listo para usar el Big Data en tu empresa?

Big Data te permite recoger un volumen extraordinario de datos, analizarlos y, a partir de los resultados obtenidos, extraer insights para business intelligence.

Al identificar tendencias, patrones y atribuir inteligencia, Big Data brinda una capacidad incomparable para comprender el pasado, monitorear el presente y anticipar el futuro.

Esto permite a los gerentes comprender con mayor claridad las tendencias y patrones para organizar su estrategia comercial. Tomar decisiones de manera más segura y con un mayor margen de éxito.

Big Data ya es una herramienta accesible para la mayoría de las empresas. Hay varias soluciones en el mercado que pueden llevar esta capacidad de recopilar, analizar e interpretar datos a las organizaciones, ayudando a maximizar sus resultados y minimizar sus pérdidas.

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