Big Data, el valor del dato en la transformación digital

En la era digital, el Big Data se ha convertido en el eje central de la transformación empresarial, desplazando la intuición y la experiencia previa como base para la toma de decisiones. Proveedores como Vistex, Synology y Making Science están aprovechando el poder del análisis de datos para obtener insights profundos, optimizar operaciones y anticipar tendencias futuras gracias a la integración del Big Data con tecnologías emergentes como la inteligencia artificial, el Internet de las cosas y blockchain.

El Big Data desempeña un papel fundamental en la transformación digital actual al permitir a las organizaciones recopilar, almacenar y analizar cantidades masivas de datos de diversas fuentes. Permite extraer información valiosa, patrones y tendencias que ayudan a las empresas a tomar decisiones más informadas y estratégicas.

Como explica Sara Íñigo Sánchez, Data Scientist en Vistex, el término Big Data denota tres propiedades importantes: gran cantidad de datos (volumen), velocidad de generación y procesamiento de datos (velocidad) y diferentes tipos y formatos (estructurados o no estructurados) de datos generados y almacenados (variedad). “El Big Data se recopila con el propósito de ser analizado para obtener información de valor y ayudar en la toma de decisiones estratégicas en las empresas. Desempeña un papel crucial en la transformación digital actual, ya que la información se ha convertido en uno de los activos más valiosos para las empresas. La toma de decisiones basada en datos es una estrategia fundamental para el éxito empresarial, y la transformación digital ayuda a las empresas a tener cada vez más datos y a utilizarlos de manera más efectiva”, detalla Sara Íñigo.

Y es que, con la incorporación del Big Data, los datos se han convertido en el núcleo de la toma de decisiones estratégicas, marcando un cambio significativo con respecto a las políticas anteriores. “Las empresas han reconocido que el análisis de datos es crucial, permitiendo descubrir patrones ocultos, tendencias de mercado y competidores, preferencias de los clientes, lo que lleva a tomar decisiones comerciales más inteligentes y a obtener una ventaja competitiva. Anteriormente, muchas decisiones comerciales se basaban en la intuición o en experiencias pasadas. Esta evolución tecnológica del análisis del Big Data ofrece a las empresas una comprensión más profunda de los comportamientos de sus clientes, las tendencias del mercado y otros factores clave. Como resultado, las empresas pueden planificar estratégicamente de manera más efectiva, responder a los cambios en los entornos competitivos con agilidad, optimizar las operaciones internas para evitar fallos y anticipar futuros desafíos y oportunidades”, añade la Data Scientist de Vistex.

Synology, por su parte, enfatiza el Big Data como un componente crucial en la transformación digital, facilitando una toma de decisiones más eficiente. Según Tomás Saiz, Enterprise Business Manager Iberia de Synology, “el Big Data permite a las empresas analizar grandes cantidades de información en tiempo real, descubrir patrones ocultos y generar insights que transforman las estrategias empresariales. Esto se traduce en la personalización de ofertas, optimización de operaciones y previsión de tendencias futuras con mayor precisión”.

El Big Data se nutre de una amplia gama de fuentes, “cada una con sus propias características y desafíos”, indica Cesar Ramos, Looker & Business Intelligence Director, Making Science:

• Fuentes estructuradas: bases de datos transaccionales (registros de ventas, clientes, inventarios, etc), datos operativos (registros de producción, mantenimiento, logística, etc), datos financieros (transacciones bancarias, inversiones, informes financieros, etc).
• Fuentes no estructuradas: redes sociales (publicaciones, comentarios, imágenes, videos, etc), sitios web (visitas, clics, descargas, etc.), correo electrónico (comunicaciones internas y externas, campañas de marketing, etc) Sensores IoT (datos de dispositivos conectados, como wearables, vehículos, maquinaria industrial, etc.)

“La integración de datos de múltiples fuentes heterogéneas es un desafío crucial en el Big Data. En Making Science contamos con más de 20 años de experiencia en gestión del ciclo vida del dato; desde su recogida en sistemas origen hasta limpieza y enriquecimiento de los mismos. Esto último es clave para garantizar calidad y consistencia que se traduce en la obtención de resultados confiables”, señala César Ramos.

Sara Íñigo Sánchez, Data Scientist en Vistex.

“También se pueden utilizar técnicas como el web crawling o el web scraping, para recopilar y analizar grandes cantidades de datos de la web, como precios, comentarios de los clientes sobre productos y estrategias de los competidores”, añade Sara Íñigo, Vistex.

Un ejemplo sería la solución de análisis de mercado de Vistex, llamada VantageView, a través de la cual se pueden analizar gran cantidad de datos online en tiempo real de cara a tomar mejores decisiones en materia de precios, promociones, y surtidos de productos.

“Por otro lado, existen múltiples fuentes que permiten el análisis del sentimiento del cliente (Sentiment Analysis), como los sistemas de tickets para quejas, correos electrónicos, sitios web para comentarios y críticas y cuestionarios para obtener feedback de clientes de forma estructurada”.

La integración de datos de múltiples fuentes es un componente crítico que enfrenta desafíos como la inconsistencia, la duplicación o la variación en la calidad de los datos. Es importante establecer un estándar uniforme, definir una estructura común y reglas de formato, así como construir un buen flujo de datos (Data Pipeline) con un proceso ETL (extract, transform, and load), en el que se realice la transformación y limpieza de los datos.

Big Data, IoT, Blockchain e IA no son tecnologías aisladas, sino piezas de un rompecabezas que, al integrarse, dan forma a un futuro digital más inteligente, conectado y seguro. “Nuestra experiencia, que viene del desarrollo y despliegue de IA nos permite identificar una serie de beneficios que impulsan la transformación de las empresas con los datos como elemento diferenciador para el éxito en un entorno dinámico y competitivo”, declara Cesar Ramos desde Making Science.

La IA no solo complementa al Big Data, sino que lo potencia de manera exponencial, permitiéndonos:

• Extraer insights ocultos: A través de técnicas como el aprendizaje automático y la minería de datos, es capaz de identificar patrones complejos y tendencias ocultas en grandes volúmenes de datos, revelando información invaluable que pasaría desapercibida para el análisis humano. Además, con los últimos avances en Generative AI, se abren muchas posibilidades, cómo análisis cualitativos, análisis de texto, vídeo, imagen y audio a escala que permite obtener insights imposible hace años.
• Automatizar tareas repetitivas: Libera tiempo y recursos valiosos para que los profesionales se concentren en actividades estratégicas de mayor valor.
• Tomar decisiones más inteligentes: Permite tomar decisiones más informadas y oportunas al procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, evaluar diferentes escenarios y considerar múltiples factores para seleccionar la mejor opción.
• Personalizar experiencias: Creación de experiencias personalizadas para cada cliente o usuario, basándose en sus datos, comportamientos y preferencias individuales.
• Anticipar tendencias futuras: Permite anticipar tendencias futuras con mayor precisión, ayudando a las empresas a adaptarse a los cambios del mercado y tomar decisiones proactivas.

“En Making Science, creemos en un enfoque human-in-the-loop para la IA, donde la colaboración entre humanos y tecnología potencia el análisis de datos y la toma de decisiones. Para que los conocimientos obtenidos de la IA generativa tengan impacto, un humano debe interpretarlos. La noción de un humano en el circuito de conocimiento es fundamental”.

Tomás Saiz, Enterprise Business Manager Iberia de Synology.

A pesar de los innegables beneficios, la recopilación y uso masivo de datos aumenta el riesgo de violaciones y fuga de información confidencial, a la vez que plantea desafíos significativos en términos de privacidad y seguridad. “Es clave que tanto las empresas como sus proveedores y partners de delivery adopten medidas como la anonimización o seudonimización de datos, para proteger la identidad de los individuos, mientras se conservan las propiedades necesarias para el análisis”, advierte Carlos Ramos. “Otro punto importante es la falta de transparencia y control que a menudo tienen los individuos sobre sus datos. Para mitigar esto, es importante implementar mejores prácticas de gobernanza y gestión de datos, estableciendo políticas claras de acceso, uso y eliminación de datos, y asignando responsabilidades para garantizar su protección”, indica.

En este mismo sentido, Tomás Saiz, Enterprise Business Manager Iberia de Synology, considera que las principales preocupaciones que conlleva el uso masivo de datos “es el acceso no autorizado y el riesgo de violación de datos, así como la necesidad de cumplir con normativas como GDPR y CCPA. También es necesario asegurar practicas éticas en la gestión de los datos”. Para el portavoz de Synology son necesarias implementar medidas como la encriptación de datos, control de accesos, emplear técnicas para proteger la identidad de los usuarios y auditorias de seguridad y revisiones periódicas para garantizar el cumplimiento y la seguridad.

Big Data puede tener un impacto transformador en cualquier sector e industria, impulsando la innovación, la eficiencia y la toma de decisiones. Como indica Sara Íñigo desde Vistex, el Big Data está teniendo un impacto significativo en múltiples sectores, como, por ejemplo:

• Marketing y Ventas (segmentación de los clientes): El Big Data permite a las empresas recopilar información detallada sobre sus clientes, sus preferencias, comportamientos y patrones de consumo. Esto puede ayudar a crear campañas de marketing personalizadas y a realizar un seguimiento del rendimiento de las campañas publicitarias en tiempo real. Las empresas están ampliando sus fuentes de datos tradicionales con los de redes sociales, análisis de textos y datos de sensores para obtener una imagen completa de su cliente. El objetivo suele ser crear modelos predictivos. De este modo, se puede predecir qué productos se venderán mejor o cuál es el precio óptimo para cada cliente, segmentando a los clientes en función de lo que están dispuestos a pagar, ofreciendo descuentos o promociones personalizadas.
• Retail (optimización de los procesos de negocio): En el sector de Retail, los negocios están optimizando su stock basándose en predicciones generadas gracias a datos de redes sociales, tendencias de búsquedas en la web y predicciones meteorológicas. Un proceso que se está transformando particularmente gracias al Big Data es el de la cadena de suministro y la optimización de rutas de reparto. Gracias al posicionamiento geográfico se puede realizar un seguimiento de las mercancías y vehículos de reparto, optimizando las rutas, integrando datos de tráfico en tiempo real.

Cesar Ramos, Looker & Business Intelligence Director, Making Science.

“En Making Science hemos ayudado a clientes de sectores como Retail, Travel, Utilities, y Servicios Financieros a implementar múltiples casos de uso que son posibles gracias al Big Data y BI”, detalla por su parte Cesar Ramos, como, por ejemplo:

• Personalización de la experiencia de compra: Recomendación de productos relevantes a cada cliente en función de su historial de compras, preferencias y comportamiento en línea.
• Análisis del comportamiento del consumidor: Obtención de información valiosa sobre las preferencias, necesidades y motivaciones de los clientes para desarrollar estrategias de marketing más efectivas.
• Desarrollo de nuevos productos y servicios: Identificación de nuevas oportunidades de negocio y mejora las características existentes mediante el análisis de datos de mercado y de clientes.
• Mejora de SEO y experiencia de cliente: Análisis de tendencias y patrones obtenidos por interacciones de clientes con asistentes virtuales desplegados en sitios web y aplicaciones, y gestores de atención al cliente en call centers.

El panorama de Big Data está en constante evolución, con nuevas tecnologías y enfoques. Desde Synology, identifican las siguientes:

• DataOps: Integración de operaciones y desarrollo de datos para mejorar la eficiencia.
• Aumento de la automatización: Uso creciente de IA y aprendizaje automático para la gestión de datos.
• Edge Computing: Procesamiento de datos cercano a la fuente para reducir la latencia y mejorar la eficiencia.
• Data Fabric: Enfoque unificado para la gestión de datos dispersos.

“Estas tendencias prometen transformar las industrias, permitiendo una toma de decisiones más rápida y precisa, mejorando la eficiencia operativa y abriendo nuevas oportunidades de innovación. En Synology, estamos comprometidos a liderar esta transformación con soluciones de almacenamiento y gestión de datos avanzadas y seguras”, señala Tomás Sainz, Synology.

“El futuro del Big Data está estrechamente vinculado a la IA y la GenAI. Estas tecnologías tienen el potencial de desbloquear un valor aún mayor de los datos y transformar industrias de formas que aún estamos por imaginar”, concluye Cesar Ramos desde Making Science.

Finalmente, Vistex menciona la necesidad de que en la empresa “exista una plataforma corporativa para datos y análisis, evitando la fragmentación de herramientas y equipos de Data Science por departamento”.