El Big Data se ha convertido en una pieza clave en la transformación de empresas y entidades públicas alrededor del globo. La capacidad de recoger, analizar y aprovechar grandes volúmenes de datos está redefiniendo la manera en que las organizaciones toman decisiones, optimizan sus procesos y entienden a sus clientes o usuarios.
Esta revolución data-driven promete una mayor eficiencia operativa y una mejor comprensión del mercado, además de la posibilidad de innovar en productos y servicios, adaptándose de manera más efectiva a las necesidades cambiantes de la sociedad.
Al igual que en muchas otras partes del mundo, el impacto del Big Data en Chile se viene sintiendo hace algún tiempo en diversos sectores. Desde la minería hasta los servicios públicos, pasando por la banca y el comercio electrónico, las empresas y entidades gubernamentales están invirtiendo recursos significativos para incorporar tecnologías de análisis de datos en sus operaciones.
Origen y expansión del Big Data en empresas digitales
Hace varios años, las empresas “digitales” (aquellas cuyo “core business” está básicamente en la web o en una app) se dieron cuenta de que explotar las grandes cantidades de datos que generaban sus procesos, podría otorgarles una importante ventaja competitiva.
Para ello, estas organizaciones comenzaron a emplear el concepto de Big Data, es decir, integrar diversas fuentes de data en potentes plataformas de cómputo para obtener información más velozmente y de mayor utilidad para el negocio.
Aplicaciones actuales del Big Data en el sector público y privado
En la actualidad, lo anterior es solo un ejemplo de lo que diversas compañías privadas y entidades públicas alrededor del mundo están realizando con estas tecnologías de Big Data & Analytics, y que ya están conscientes de las múltiples oportunidades que se les abrirían con la gestión y análisis de sus datos.
Así es como en la era digital actual, el Big Data se ha convertido en un recurso muy importante para ambos sectores que la aprovechan de diversas maneras. Gracias a la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos, las organizaciones de todos los tamaños descubren oportunidades para innovar, optimizar procesos y mejorar la eficiencia de manera significativa.
Entre las aplicaciones más destacadas se encuentran:
- Mejora de la eficiencia operativa: Tanto en el ámbito público como en el privado, el Big Data se utiliza para optimizar procesos internos y mejorar la eficiencia operativa. Mediante el análisis de datos, las organizaciones pueden identificar áreas de mejora en sus operaciones, reducir costos y aumentar la productividad.
- Servicios personalizados: En el sector privado, las empresas están utilizando el Big Data para ofrecer servicios personalizados a sus clientes. Mediante el análisis de datos de comportamiento y preferencias, las organizaciones pueden anticipar las necesidades de los usuarios y ofrecer productos y servicios que se adapten mejor a sus necesidades individuales.
- Optimización de la cadena de suministro: En el sector público y privado, el Big Data se utiliza para optimizar la cadena de suministro, desde la planificación de la demanda hasta la gestión de inventarios y la logística. Al analizar grandes volúmenes de datos, las organizaciones pueden identificar patrones y tendencias que les permiten mejorar la eficiencia y reducir los costos en toda la cadena de suministro.
- Prevención del fraude y la delincuencia: El Big Data se utiliza para prevenir el fraude y la delincuencia. Mediante el análisis de datos de diferentes fuentes, como transacciones financieras o registros criminales, las agencias gubernamentales pueden identificar patrones sospechosos y tomar medidas preventivas para evitar actividades fraudulentas o delictivas.
- Toma de decisiones basada en datos: Tanto en el sector público como en el privado, el Big Data se utiliza para mejorar la toma de decisiones. Al analizar grandes volúmenes de datos, las organizaciones pueden obtener insights que les ayuden a tomar decisiones más informadas y basadas en evidencia, lo que les permite alcanzar sus objetivos de manera más efectiva.
Aplicaciones de Big Data: ejemplos por sector
Así es como cada área aprovecha el uso de los datos para potenciar para objetivos diversos. Así es como la aprovechan:
Salud
En el sector de la salud, el Big Data se utiliza para mejorar el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades, así como para optimizar la gestión de recursos y la atención al paciente. Por ejemplo, los hospitales pueden utilizar análisis de datos para predecir la demanda de servicios médicos y asignar recursos de manera más eficiente.
Además, el análisis de grandes conjuntos de datos de pacientes puede ayudar a identificar patrones y tendencias que conduzcan a tratamientos más efectivos y personalizados. Con la administración de los datos se puede acceder a la telemedicina y generar registros de salud electrónicos. Su uso puede acelerar, a su vez, los procesos de investigación.
Educación
En el ámbito educativo, el Big Data sirve para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje y personalizar la educación según las necesidades individuales de los estudiantes. En el caso de las plataformas de aprendizaje online pueden utilizar análisis de datos para identificar áreas de dificultad de los estudiantes y ofrecer recomendaciones de contenido adaptadas a sus habilidades y preferencias.
Los beneficios incluyen una educación más accesible y personalizada, una mayor retención estudiantil (es decir, baja la tasa de deserción) y una mejora en los resultados académicos.
Marketing
En este campo el Big Data se utiliza para comprender mejor el comportamiento del consumidor, predecir tendencias y mejorar la efectividad de las estrategias de marketing. Las organizaciones pueden utilizar análisis de datos para segmentar a su audiencia, personalizar mensajes y ofertas, y medir el retorno de inversión de sus campañas publicitarias.
Así es como se perciben ventajas como una mayor precisión en la segmentación de mercado, la mejora en la relevancia de las comunicaciones de marketing y un aumento en la tasa de conversión de clientes.
Gobierno
El Big Data ofrece a las entidades gubernamentales la oportunidad de mejorar sus servicios y la toma de decisiones basada en evidencias. Un ejemplo de su aplicación es en la gestión urbana, donde el análisis de datos de tráfico, uso de servicios públicos y patrones de criminalidad puede ayudar a optimizar la respuesta de las ciudades a las necesidades de sus ciudadanos.
Además, el Big Data facilita la transparencia y la participación ciudadana, permitiendo a los gobiernos compartir información relevante con el público y recibir retroalimentación en tiempo real. Esta puede ser muy beneficiosa en las distintas áreas que abarcan un gobierno como Salud, Educación o Investigación y Tecnología, entre otros.
Ciberseguridad
En este ámbito el Big Data se utiliza para detectar y prevenir amenazas cibernéticas, así como para mejorar la respuesta a incidentes de seguridad. Las organizaciones pueden utilizar análisis de datos para monitorear el tráfico de red, identificar actividades maliciosas y fortalecer las defensas contra ataques cibernéticos.
Los beneficios incluyen una mayor protección de datos y sistemas críticos, una reducción del riesgo de brechas de seguridad y una respuesta más rápida y efectiva ante amenazas cibernéticas.
Ejemplo de implementación: el caso del Servicio de Impuestos Internos (SII)
Un ejemplo de ello es el Servicio de Impuestos Internos (SII), que hace más de una década invirtió en una robusta plataforma de Big Data y comenzó a trabajar con un objetivo claro: detectar evasión y fraude. Al cabo de tres años, pudieron comenzar a recuperar millones de dólares en evasiones, con lo que se pagó la plataforma y mucho más.
Sin embargo, y a diferencia de lo que están acostumbrados, el éxito de estos proyectos no se basa solo en la compra de una determinada herramienta. Cuando una empresa que no nació en la actual revolución digital desea empezar a hacer algo con su información, su transformación interna implica un trabajo de consultoría que va mucho más allá de definir el caso de negocio. En este sentido, no se trata de un cambio tecnológico, pues las plataformas TI están y son pocas las cosas que no se pueden hacer. Se trata de un cambio cultural y, como tal, inquieta a muchas personas que piensan que una máquina podría reemplazarlas.
Factores clave para el éxito en proyectos de Big Data & Analytics
Entre los principales aspectos que han jugado un rol clave en la adopción de Data Science
tecnologías de Big Data (o al menos, en la popularización de este concepto), se encuentran los cambios en el comportamiento del consumidor.
Dado que el consumidor hoy exige una mayor velocidad y una mejor experiencia de compra, es necesario pensar en una herramienta que permita satisfacer esas demandas. Al final, da lo mismo la plataforma, ya que lo importante es saber qué es lo que el cliente quiere lograr y, una vez con eso, buscar la forma de integrar las herramientas que resuelvan su problema.
Al pensar en Big Data, las empresas no deben focalizarse en la técnica asociada al análisis de los datos, sino más bien en el problema de negocios que esa información puede resolver, de ser estudiada y analizada con certeza. Lo esencial es entender que el negocio requiere una solución para cubrir algún requerimiento específico, como puede ser aumentar las ventas, disminuir los costos u optimizar algún proceso, y que tengo la data como mi activo fijo que permitirá desarrollar acciones útiles.
Por lo tanto, todo lo que esté alrededor de esos datos (Big Data, Small Data, Machine Learning, redes neuronales o cualquier método estadístico), es solo una forma para hacer un cálculo que permita llegar a alguna conclusión y tomar acciones útiles en relación a esa necesidad de negocio.
Luego está la importancia de evaluar un proyecto de Big Data desde el punto de vista del negocio, enfatizando en la necesidad de considerar cualquier tipo de archivo como un contenedor de información.
En este punto es recomendable centrarse en cómo manejar toda esa información y convertirla en datos válidos y certeros que, por ejemplo, generen casos de negocios tan prácticos como capturar una factura en el punto de entrega. Eso acelera un proceso de facturación de días a minutos, con lo que se pueden obtener ahorros increíbles para los clientes.
Por otro lado, se encuentra la necesidad de ver un proyecto de Big Data desde el punto de vista del negocio y no de la tecnología. En muchos lados se habla de este concepto, pero sin tener claro los alcances. A veces, estos proyectos son islas dentro de la empresa y se avanza sin definir una meta, sino que solo enfocándose en la herramienta de moda.
En este sentido, un proyecto de Big Data no debe iniciarse por la metodología a utilizar para recolectar o analizar datos, sino más bien desde su factibilidad y confiabilidad para resolver las necesidades del negocio. Lo importante es la aplicación de la tecnología, es decir, el uso que se le dará en la organización. Por ello hay que abordar a los clientes, más que centrarse en el área de TI. Se debe contactar a las áreas de negocios y, al mismo tiempo, dejar de lado la venta de Big Data en sí para tratar de vender el uso que se le puede dar a los datos almacenados.
El rol del Data Scientist en la era del Big Data
Este cambio de enfoque conlleva un cambio en los ejecutivos de ventas de los proveedores, los que ahora deben estar más relacionados con el negocio del cliente que con la tecnología que desean vender. La clave es demostrar cómo pueden las empresas hacer que sus algoritmos de inteligencia artificial -junto a los repositorios de datos del cliente- puedan ayudar a su negocio. Asimismo, ha ido surgiendo un profesional mucho más especializado y (hasta ahora) bastante escaso: el Data Scientist.
Si bien en Chile hay muy buenos Data Scientists, contratar profesionales con este perfil es más bien complejo y costoso. El Data Scientist es un estadístico, un analista, un programador, y, adicionalmente, un conocedor del negocio de cada uno de sus clientes, lo que le permite interiorizarse en temas de tecnología, comerciales, de marketing, producción, logística y todo lo que sea un ‘dolor de cabeza’ para el cliente.
El Big Data también ha dado paso a una necesidad de “reeducación profesional”. “Al vender un proyecto de Big Data, el mejor interlocutor siempre es el dueño, pues los gerentes y otras profesiones específicas pueden ver amenazadas sus áreas de acción. Entonces, si bien requieren datos con inmediatez y alta disponibilidad, las empresas también deben prepararse profesionalmente para esta nueva forma de trabajo.
Impacto del Big Data en el comportamiento del consumidor y las decisiones de negocio
En la actualidad, la mayor cantidad de esfuerzos relacionados con Big Data se da en la banca y las empresas de telecomunicaciones. Se enfatiza en la necesidad de pensar en un enfoque de “win-win” rápido. No sirve pensar en proyectos de muy largo aliento, porque es importante que las áreas a las que estamos aportando, arrojen resultados rápidos hacia la compañía.
En este sentido, las unidades de negocios que más interés han mostrado por proyectos de Big Data & Analytics son las de marketing, principalmente por el mix de datos que reciben y manejan, o bien las de ventas, que buscan una forma de hacer una mejor segmentación de sus clientes.
Desafíos y oportunidades en la adopción de tecnologías de Big Data
La adopción del Big Data presenta una serie de desafíos para las empresas que desean sacar provecho de esta tecnología. El primer gran reto es la complejidad de los datos. La gestión y almacenamiento de grandes volúmenes de datos, su diversidad, formatos y estructuras puede implicar una dificultad para las empresas al momento de la integración o su análisis.
Aquí llega el rol de la infraestructura tecnológica. Sin ella será imposible elaborar un buen proyecto de Big Data. Para el procesamiento y el almacenamiento se requiere tecnología sólida y escalable. Por eso, la adquisición, el desarrollo y la configuración de las tecnologías adecuadas es fundamental.
Esta nueva adquisición innovadora no puede ser gestionada por cualquiera. Debe haber expertos en el tema que tengan las habilidades especializadas en Data Science, análisis estadístico y gestión de datos. Su presencia es fundamental y, encontrarlo, muchas veces es difícil (por su escasez en el mercado).
El último gran punto es la garantía de la privacidad y seguridad de los datos. Esta es fundamental, sobre todo en sectores como la salud y las finanzas, donde la confidencialidad de la información es primordial.
Por otro lado, la adopción de tecnologías de Big Data también presenta oportunidades significativas para las empresas. Estas podrán tener la capacidad de obtener insights valiosos a partir de grandes conjuntos de datos, identificar patrones y tendencias que de otro modo pasarían desapercibidos, y mejorar la toma de decisiones basadas en evidencia.
Además, el análisis de datos puede proporcionar a las compañías una ventaja competitiva al permitirles comprender mejor a sus clientes, anticipar sus necesidades y ofrecer productos y servicios más personalizados y relevantes.
Aquellas empresas que puedan superar estos desafíos y aprovechar al máximo el potencial del Big Data estarán bien posicionadas para impulsar la innovación, mejorar la eficiencia operativa y lograr el éxito en un entorno empresarial cada vez más competitivo y digitalizado.
Casos de uso innovadores y potencial de monetización del Big Data
Hay muchos casos de uso, más allá de una unidad de negocios en particular. En Barcelona, se diseñó un sistema de Big Data para analizar guiones de películas. Se trata de una solución relativamente pequeña a la que le entregas un texto de un guión y la que -combinando diversas variables desde la web y redes sociales- le asigna un puntaje que indica la viabilidad del proyecto. Podría hacerse una solución similar con proyectos de Responsabilidad Social Empresarial, e incluso solo podríamos imaginar los avances que se pudieran lograr con el tratamiento de enfermedades, como por ejemplo, el cáncer, si implementamos Big Data con la información de todos los pacientes y tratamientos del mundo, cuáles han dado mejores resultados y en qué condiciones.
En la aplicación de soluciones TI en el ámbito de la Salud, el Big Data es solo una tecnología más que habilita al médico para mejorar su servicio. Hoy en día, la tecnología es un medio, pero no el fin y, en este sentido, es una herramienta que soporta la decisión médica. Un médico se beneficiaría al hacer diagnósticos más certeros y en menor tiempo, combinando su conocimiento base con información que evalúe ciertos comportamientos y patrones frente a determinados pacientes y, a su vez, podría recomendar un tratamiento de acuerdo a los resultados que se han registrado en cada caso de similares características.
Hoy en día hay que mirar al paciente o consumidor como una persona que quiere adquirir un servicio, y para mejorarlo, el Big Data no debe seguir solo enfocado en la logística administrativa de la mejora del proceso, sino que debe actuar como una herramienta para entregar un mejor servicio.
Un factor de éxito en un proyecto de Big Data es el encontrar la forma de monetizar la tecnología y la manera más concreta de lograrlo es con Internet de las Cosas y las redes sociales. Es relevante tratar de identificar cuáles son los modelos o las herramientas digitales que permiten monetizar estas soluciones. Si se logra identificar esto se generará un ecosistema capaz de sustentar las problemáticas que se plantean hoy en día como dar solución a problemas en ámbitos productivos, comerciales o de marketing. Pero si las empresas no son capaces de identificar un modelo de negocios que permita monetizar rápidamente estas tecnologías, serán solo prototipos que suenan muy bien, pero que cuando se quieran escalar a un ámbito más industrial, se hará complejo.
Importancia de la integración tecnológica, los datos y las personas en proyectos de Big Data
Para lograr monetizar el Big Data desde el punto de vista del negocio es fundamental alinear la tecnología, los datos y las personas: Es necesario conectar estos factores dentro de la organización y que todos estén inmersos en los procesos para generar valor. Las organizaciones pueden tener un modelo perfecto que diga qué es lo que deben ofrecer a sus clientes, pero si no cuentan con las personas que puedan incorporar esa información en el proceso de toma de decisiones no generarán valor.
Por eso, la integración tecnológica, los datos y las personas juega un papel crucial en el éxito de los proyectos de Big Data en las empresas. Sin estos tres elementos, es muy difícil la consecución de un buen proyecto
Sin la tecnología, no hay datos; sin interpretación humana, la información no sirve; y, sin data, no se pueden mejorar en la toma de decisiones. Cada una cumple un rol fundamental y, su conjunción es fundamental para aprovechar al máximo el potencial del Big Data y garantizar resultados efectivos y sostenibles.
En el caso de la tecnología, proporciona las herramientas necesarias para recopilar, almacenar y procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Las plataformas de Big Data, junto con tecnologías como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, permiten analizar datos de formas antes impensables, identificar patrones complejos y obtener insights valiosos en tiempo real.
Los datos son el corazón de cualquier proyecto de Big Data. Sin embargo, la simple acumulación de datos no es suficiente; es crucial contar con datos de calidad y relevancia para obtener insights significativos. La integración de sistemas de gestión de datos y la implementación de prácticas de calidad de datos aseguran que la información recopilada sea precisa, completa y actualizada. Además, la identificación de fuentes de datos relevantes y su integración adecuada en el proceso de análisis son fundamentales para obtener resultados significativos y útiles para la empresa.
Aunque la tecnología y los datos son elementos esenciales, la participación activa y la colaboración de las personas son igualmente importantes en proyectos de Big Data. Los profesionales con habilidades analíticas, conocimientos de dominio y capacidad para interpretar los resultados del análisis serán los encargados de identificar problemas, formular preguntas relevantes y aplicar insights en la toma de decisiones empresariales. Por otro lado, la sensibilización y la capacitación de los empleados en el uso y la interpretación de los datos fomentan una cultura organizativa orientada a los datos, impulsando la innovación y el crecimiento.
Al combinar herramientas tecnológicas avanzadas con datos de calidad y la participación activa de las personas, las empresas pueden obtener insights significativos, mejorar la toma de decisiones y alcanzar sus objetivos empresariales de manera más eficiente y efectiva.
