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“Los datos son tierra de todos y de nadie”, reza Walter Sosa Escudero autor del libro Big data: Breve manual para conocer la ciencia de datos que ya invadió nuestras vidas (Siglo XXI, 2019). Con esta frase, el experto arranca con un aviso: la nueva era de los datos promete revolucionar la forma de hacer ciencia y negocios, pero aún hay mucho que aprender.  

Big Data es un término que estrictamente tiene que ver con la generación de un gran volumen de datos que surge de la interacción con dispositivos interconectados como teléfonos celulares, GPS, redes sociales, computadoras, tarjetas de crédito, etcétera. 

A diferencia de los datos que se obtienen de encuestas, experimentos u otros métodos de registro, “los datos de Big Data -dice Sosa Escudero– son completamente anárquicos y espontáneos, mediados por un dispositivo”.  

Por eso, más allá de la masividad de los datos generados, el gran desafío de las organizaciones es entender qué pueden hacer con ellos para mejorar las industrias en las que están insertos.  

Cambios que el Big Data puede lograr en las empresas 

Lo que hace que el Big Data sea capaz de revolucionar los negocios es que puede dar respuesta a preguntas que ni siquiera podían formularse hasta la actualidad.  

Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser analizados o probados de la manera en que las empresas consideren adecuada. Al hacerlo, muchas industrias hoy pueden formular problemas que no sabían que tenían o consideraban irresolubles y darle una solución para mejorar sus servicios y elevar sus ganancias. 

Por ejemplo, el sector bancario destaca las ventajas de Big Data para generar modelos predictivos que reduzcan las tasas de abandono. “Creo que el gran aporte que nos brinda la ciencia de datos es llegar a los clientes con una oferta precisa, en el momento adecuado (…). Así, evitamos mandar ‘emails’ masivos y nos comunicamos con el cliente ofreciéndole una oferta ad hoc según su perfil y según su información analizada”, comenta César Leguía, gerente de Desarrollo Comercial de BBVA en Perú. 

Uno de los sectores donde los datos tienen más impacto es el de la salud. Cada minuto se recopilan miles de datos de pacientes que provienen de sus historias clínicas, tests de diagnóstico y, cada vez más, a través de wearables: los más famosos son los smartwatches que monitorizan el ritmo cardíaco o el ejercicio físico que realiza cada usuario. 

En una nota de El Confidencial, Jorge Capilla Cano, socio de Consulting Service-Data Analytics en EY, refiere que gracias al Big Data ahora es posible crear modelos de predicción para suministrar material a los hospitales antes de que entren en falta.  

Los modelos, además, pueden ayudar a descongestionar los servicios de emergencia, detectando los pacientes recurrentes para generar planes preventivos. Del mismo modo, otros análisis pueden ayudar a personalizar los medicamentos o reducir el lapso de tiempo entre el inicio de la investigación de una droga hasta su salida al mercado.  

El retail, por su parte, es uno de los mayores beneficiados. No solo de cara al cliente, mediante el análisis de la demanda y de los patrones de compra, sino en sus operaciones, donde puede generar previsiones sobre los stocks y mejorar el flujo de suministros, optimizar el surtido en función de parámetros como el beneficio que reportan o el volumen de ventas que generan y hasta optimizar la estrategia de pricing con ofertas especiales en zonas de mayor compra.  

Desafíos del Big Data 

El conocimiento que se genera en torno a esta nueva generación de datos es imparable. Sin embargo, las empresas aún se enfrentan a numerosos desafíos para extraer datos reales y de alta calidad, de conjuntos de datos tan masivos, cambiantes y complicados. 

Por un lado, el talento supone un desafío a la hora de potenciar una industria en base a datos. Los analistas de datos, científicos de datos e ingenieros en Big Data son algunos de los perfiles más codiciados por las empresas y se encuentran entre los expertos mejor pagos. 

Siendo un área emergente, los recursos aún escasean. Muchas empresas ofrecen programas de especialización y otros paquetes de beneficios para obtener a los especialistas que los ayuden a gestionar grandes volúmenes de datos y así mejorar distintos procesos. 

Por otro lado, mientras que la información a la que podíamos acceder antes era aquella que teníamos almacenada en nuestros sistemas ERP y CRM, por ejemplo, ahora el Big Data nos abre la puerta a fuentes diversas: redes sociales, resultados de campañas de marketing, geolocalización, datos de internet de las cosas, etcétera. 

Con datos de formatos y orígenes tan distintos, las dificultades para obtenerlos, estructurarlos e integrarlos no son pocas. A esto se suma que estos datos pueden cambiar rápidamente, por lo que es importante contar con un proceso de calidad de datos apropiado y un poder de procesamiento muy alto. 

Por esta razón, cada vez se vuelven más centrales las herramientas para el data management (gestión de datos) que permiten conectarse con diferentes fuentes, estructurar y consolidar la información, validarla, para luego integrar a las herramientas de business analytics la información verídica y procesada.