BIG DATA, ANTICIPAR EL FUTURO

El New York Times contó hace un tiempo una iniciativa de Target, la segunda cadena de distribución más grande en EEUU, que está muy avanzada en ciencia de datos. Ellos sabían que cuando una mujer está a punto de dar a luz, toma determinadas decisiones de compra. Le preguntaron a un experto en “Big Data” si podía averiguar si una mujer estaba embarazada solo por los datos que disponían de sus clientes a través de los programas de afiliación. Además de otros, el patrón más claro que identificaron es que había unas cremas que se usaban más en la sexta semana de gestación. En otras palabras, solo sabiendo si se compraba esa crema se podía deducir no solo que una mujer estaba embarazada sino también cuándo iba a salir de cuentas.

El Big Data en una compañía es una herramienta que registra y procesa información sobre aquellas cuestiones que nos ofrezcan patrones y hábitos  de consumidores para obtener de ellos tendencias e información que nos permita anticiparnos a las necesidades y preferencias de los mismos. Cuando publicamos nuestro estado en Facebook, buscamos un restaurante en Google, miramos camisetas en la web de Zara o realizamos una compra con tarjeta de crédito, estamos generando datos que quedan registrados en los servidores de las entidades que nos prestan estos servicios. A través de su integración y el análisis adecuado, estos datos aportan información sobre los hábitos de los consumidores, de sus preferencias y de su manera de pensar y actuar. Estudiar los hábitos de los consumidores es una forma de ser proactivo a la hora de fijar estrategias que permitan acertar en los deseos del mismo, para lo cual hay que realizar tres pasos: conocer al consumidor (obtener datos), estudiarlo (analizarlos) y hacer predicciones (modelarlos). Lo que esto significa para los negocios es un acceso más rápido a análisis en tiempo real, lo que permite a los servicios de datos en tiempo real y más oportunidades de obtener beneficios económicos de los datos.

Un ejemplo de aplicación de Big Data fantástico es el implantado en Zara. El mismo basa su éxito en un modelo de innovación continua, que consigue reducir al mínimo el time to market de sus colecciones: desde que se diseñan y confeccionan en sus talleres hasta que llegan a las tiendas transcurre un ciclo de vida de 2 meses. De entrada llama la atención su sistema de procesamiento de información (ha costado 1.000 millones de euros). Cuando una tienda de Zara de cualquier localidad española recibe, dos veces a la semana, la nueva mercancía, su encargado puede conocer exactamente y al momento las miles de unidades que entran en su local y ajustarlo a la demanda (un algoritmo predice las tallas que más se van a vender en cada tienda).Por otra parte está el chip de RFID, es un sistema de radiofrecuencias en perchas que ha reducido hasta un 90% el tiempo que se invierte en realizar el inventario y facilita la búsqueda de cualquier artículo en tienda. Solo en el departamento de logística, cerca de 80 ingenieros trabajan en la optimización de procesos. Así mismo los empleados y vendedores están "entrenados" para hablar con los clientes y conocer sus preferencias, enterarse de lo que les gusta y lo que no, tanto de la ropa que ven en las tiendas como de la que llevan puesta, consiguiendo así una encuesta de primerísima mano de lo que es "moda" en cada momento. Esa información viaja casi en tiempo real desde las tiendas a los diseñadores y especialistas de mercado. Además, todos los días se analizan las ventas, para conocer qué es popular y qué no. Toda esa información convierte a Zara en un competidor extraordinariamente ágil. Los diseñadores, en sus mesas de dibujo, trasladan lo que piden los clientes a las nuevas colecciones. De esta forma, en tres semanas Zara es capaz de reponer su ropa, frente a la media de nueve meses que tardan competidores como Gap. Otra ventaja de este sistema Just in Time es el ahorro de costes en inventario, ya que las tiendas venden lo que pide la gente en cada momento. Por último su sistema logístico es comparable en velocidad y eficiencia a grandes empresas del transporte como FedEx o UPS.

Otro sector que tiene enormes posibilidades de crecimiento, eficiencia y generación de nuevos negocios son las compañías de telecomunicaciones, a partir de la combinación de datos procesados en tiempo real permitirá trabajar con información valiosa e instantánea, esto dará lugar a las siguientes oportunidades en dicho sector:

• Optimización de rutas y redes de transporte mediante el análisis en tiempo real del tráfico de red.
• Análisis en tiempo real aplicado a los registros de datos de llamadas, esto permitirá identificar conductas fraudulentas en el momento de producirse.
• Posibilidad de personalizar y reconfigurar los planes de llamadas en cualquier momento, ganando en flexibilidad y rentabilidad. Con ello se crearán campañas de marketing totalmente personalizadas para cada cliente individual, en función de criterios geográficos y tecnologías basadas en redes sociales, esto permitirá diseñar y ejecutar nuevos productos a través de promociones, campañas y mensajes. Además, las empresas mencionadas, cuentan con la ventaja de poder monitorear los datos que sus clientes generan en redes sociales como Facebook, Twitter y Linkedin, entre otras, obteniendo materia prima para estrategias exitosas. Este flujo de entradas o insights les permitirán abordar a clientes y potenciales de una forma más exitosa.
• Big data puede incluso abrir nuevas fuentes de ingresos, como la venta de información acerca de los clientes a terceros. Una de las formas más extendidas de monetización de los grandes datos permite aprovechar todo ese conocimiento. Esta información que no deja de aumentar, permite a otros sectores y negocios del sector del marketing disponer de una información que disminuye el riesgo en las campañas que emprendan, siendo extremadamente cuidadosos con el manejo de información que afecte a la privacidad de los individuos.
• La publicidad será otro de los sectores beneficiados por el Big Data en las telecomunicaciones, con la habilitación de los dispositivos móviles para ser utilizados como plataforma publicitaria receptora de anuncios y ofertas personalizadas.
• El Análisis de las set top boxes de cada smart tv: permitirá obtener un conocimiento más preciso de cada usuario a través de la información que registran en sus hábitos de consumo televisivo.
• Utilización del conocimiento sobre el comportamiento del cliente y sus hábitos de uso para el desarrollo de nuevos productos y servicios.
• Redefinir el modelo de Inteligencia del Negocio (Business Intelligence), este nuevo modelo de estudio implica mayores necesidades en seguridad, tecnología, cualificación, pero por otro lado ofrece ventajas como : reducir costes de almacenamiento y mantenimiento,  aumentar la velocidad de carga de datos, disminuir el tiempo de administración y el de respuesta a consultas de alta complejidad, poder implementar cualquier modelo de dato proveniente de cualquier fuente, ahorrar en espacio de almacenamiento gracias a las nuevas técnicas de compresión aplicables.

Con este tipo de mejoras las compañías de telecomunicaciones conseguirán las siguientes sinergias en su estructura empresarial:

1. Aumento de la eficiencia operacional.
2. Posibilidad de practicar análisis en profundidad para la toma de decisiones en tiempo real.
3. Incremento de la eficiencia en las campañas de marketing.
4. Creación de modelos de negocio innovadores.
5. Mejora de la experiencia de cliente.

Otras aplicaciones de Big Data pueden ser: 

• El credit scoring, consiste en asociar una puntuación (score) a un posible cliente a partir de la agregación de datos de su historial bancario. Así se tiene un indicio de la probabilidad que tiene el usuario de pagar sus productos o servicios que contrata y evitar impagos y pérdidas a una compañía. En Estados Unidos, donde la legislación es más laxa que en Europa, se usan otros datos a parte del historial de crédito personal, como por ejemplo la estabilidad esperada del empleo del cliente, su salario o hasta la solvencia de su pareja sentimental en caso de compartir una cuenta. En algunos países este tipo de prácticas se ven con recelo, puesto que los bancos o cualquier otro tipo de empresa pueden acabar negando crédito o prestación de servicios a estratos de la sociedad más necesitados, fomentando con ello la desigualdad y dejando de realizar la labor social que está asociada al servicio que prestan.

• La priorización de clientes es la gestión de servicios de atención al cliente y soporte técnico. Se trata de sistemas de scoring que tienen en cuenta datos del cliente relacionados con la empresa, como su fidelidad, su CLV (customer lifetime value), su gasto mensual (en caso de servicios por suscripción) o su ubicación en el funnel (el funnel (embudo) de Ventas es la forma en la que una empresa planea captar a un cliente. Una forma básica de explicar el proceso por el cual una empresa ejecuta las diferentes fases comerciales hasta llegar al fin último: la venta o ingreso). Se basa en un principio muy sencillo: si todos los clientes no tienen el mismo valor, no deberíamos tratarlos a todos igual. De éste modo, las compañías consiguen priorizar la atención a sus mejores clientes, reorganizando las colas de espera en el caso de llamadas telefónicas o la asistencia a través de las redes sociales. Las grandes empresas dedicadas al soporte y atención al consumidor como han integrado el índice Klout en su sistema de gestión de clientes. El índice es un número del 0 al 100 que estima la influencia de un usuario a partir de su presencia y actividad en webs, blogs y redes sociales. 

• El retargeting es una práctica que es muy efectiva, y consiste en personalizar los anuncios o contenido al que el usuario tiene acceso en función de los productos o servicios por los que ha mostrado interés anteriormente. Esto significa que si ha estado mirando libros en Amazon, es probable que al abrir Facebook veas un anuncio de alguno de los libros que has estado a punto de comprar. Por otro lado, empresas que ofrecen servicios multimedia como Netflix o Spotify también usan los datos producidos por sus usuarios para detectar patrones de uso y recomendar contenido a usuarios con perfiles similares, dándole un valor añadido a la herramienta, ya que si alguien que escucha los mismos grupos que yo, también escucha a otro grupo que yo no conozco, quizá éste grupo también me guste a mí.

Existe un estudio Big Data del 2014 realizado por Online Business School (OBS), el cual recoge el vasto crecimiento del tráfico de datos generado principalmente, por las cuatro tecnologías que han supuesto la puntilla para el nacimiento de la disciplina del Big Data: los dispositivos móviles con conexión a internet y el internet de las cosas, el comercio electrónico y las redes sociales. La inversión en servicios de inteligencia de negocio se espera que ronde los 96.000 millones de euros en todo el mundo durante el año 2015. La mayoría de esta inversión, según el estudio, la efectuarían las pequeñas y medianas empresas: la estimación global para este tipo de empresas es de cerca de 58.000 millones de euros. Solo en los Estados Unidos se espera que inviertan alrededor de 10.000 millones de  euros. Un 58% de las empresas confía en que Big Data sea un factor determinante en el éxito, y el 36% afirma obtener en este momento ventajas competitivas respecto a otras empresas de su sector. Sin embargo, todavía existe un 29% de empresas que no ha emprendido iniciativas en torno a los grandes datos por limitaciones presupuestarias, desconocimiento sobre la tecnología, la falta de identificación de su ROI y la poca preparación cultural de la empresa. Una de las mayores motivaciones para adoptar este tipo de soluciones es el aumento exponencial de los datos generados por empresas en redes sociales: imágenes, textos, vídeos, audios... La red social que genera un mayor volumen de datos es Facebook con un 72'4%, muy por delante de Youtube (9'8%) y Twitter (4%).Estados Unidos es el país donde más extendida está la cultura del Big Data: un 74% de las compañías ha puesto ya en marcha alguna solución de inteligencia de negocio. En el otro lado del pacífico, en Japón, a duras penas la mitad de las compañías se han familiarizado con esta tecnología (61%). El porcentaje en España lo encontramos en el término medio, con un 62% de empresas que ya cuentan con una iniciativa relacionada con Big Data. El estudio también analiza el impacto que Big Data tiene actualmente en la economía y cuál puede ser la evolución en los próximos años. El cálculo es que generará 4'4 millones de empleos en todo el mundo y que proporcionará un crecimiento adicional del 1'9% al PIB de la Unión Europa de cara al 2020. El ejercicio 2013, según el informe de OBS, dejó las cifras de conexiones a internet desde los dispositivos móviles en 7.000 millones de conexiones a nivel mundial, tras experimentar un crecimiento de 500 millones. En un plazo de 4 años, el vaticinio de los expertos es que se alcancen los 10.200 millones de conexiones, lo que supone un incremento superior al 45%.

Las principales conclusiones del estudio Online Business School (OBS) son:

• En 2020, más de 30 mil millones de dispositivos estarán conectados a Internet.
• En 2014 se transfieren 1.570 terabytes de información por minuto.
• El 73% de las organizaciones mundiales están invirtiendo o tienen planificado invertir en Big Data en los próximos dos años.
• En 2014 el número de proyectos Big Data puestos en producción ha crecido un 5%.
• Las soluciones tecnológicas Big Data aportarán 206.000 millones de euros a la economía de Europa en el año 2020, un incremento en el PIB de la Eurozona de un 1,9%.
• En un minuto, en Internet se generan 4,1 millones de búsquedas en Google, se escriben 347.000 twitts, se comparten 3,3 millones de actualizaciones en Facebook, se suben 38.000 fotos a Instagram, se visualizan 10 millones de anuncios, se suben más de 100 horas de vídeo a Youtube, se escuchan 32.000 horas de música en streaming, se envían 34,7 millones de mensajes instantáneos por Internet o se descargan 194.000 apps.
• El porcentaje de compañías que no tenía previsto incorporar proyectos de Big Data a sus planes estratégicos se ha reducido respecto el año anterior, pasando del 31% al 24%.
• La región de Norteamérica lidera la inversión y adopción de proyectos y herramientas Big Data con un 47% de sus empresas, frente al 37.8% registrado en 2013.
• El 53% de las organizaciones del segmento de “Medios y Comunicación” han realizado inversiones en tecnologías Big Data en 2014, y el 33% lo tiene entre sus planes.
• Las áreas donde el Big Data ha demostrado ser un gran aliado de las empresas son en la mejora de la experiencia de cliente y en la mejora de la eficiencia de los procesos de negocio.
• El 95% de las empresas apostarán por el IoT (internet de las cosas) en un plazo máximo de tres años.
• Las inversiones en materia de IoT (internet de las cosas) ha crecido más del 60% desde el 2012, y un 40% en el último año, lo que facilita que el número de empresas de nueva creación dentro del ámbito del IoT haya crecido más de un 70% desde 2012.
• Por sectores, el que más crecerá en los próximos 3 años en la inversión en tecnologías IoT (internet de las cosas) es el de los carburantes, con un crecimiento del 91%, seguido del sector Servicios (89% de crecimiento), Transporte y Manufacturing (86%).
• Por regiones, el 21% de las empresas asiáticas ya implantan soluciones de IoT (internet de las cosas), seguido de las empresas europeas con un 16%.
• El 51% de las empresas de Asia tienen pensado implantar este tipo de soluciones en el próximo año, frente al 30% de las empresas latinoamericanas.

Lo que esto nos enseña es que Big Data no es un fenómeno nuevo o aislado, sino que forma parte de una larga evolución de la captura y el uso de datos. Al igual que otros acontecimientos claves en el almacenamiento de datos, procesamiento de datos e Internet, Big Data es sólo un paso más  que traerá cambios en la forma en que manejamos los negocios y la sociedad. Al mismo tiempo que sentará las bases sobre las que se construirán otras evoluciones.

Ya lo dijo Joe Rospars: “Big Data trata de entender las relaciones que te unen a las personas que te interesan y el conocimiento del potencial de esa relación”.