Big Data y Data Analytics: Cómo utilizar los datos de tu empresa para generar acciones sostenibles.
Big Data para creación de acciones empresariales sostenibles
Es probable que alguna vez te hayas preguntado cómo las redes sociales o buscadores en internet conocen tus necesidades sin siquiera haberlas mencionado en voz alta, se te viene a la mente un producto que deseas y como por arte de magia aparece una publicidad con eso que tanto anhelabas.
Precisamente el Big Data y el Data Analytics son los responsables de estas acciones. Si te interesa saber cómo funcionan estas tecnologías y cómo podrías llegar a aplicarlas en tu empresa continúa leyendo para averiguarlo.
¿Qué es el Big Data y Data Analytics?
El Big Data es la técnica de recolección y almacenamiento de grandes volúmenes de datos o información proveniente de diversas fuentes y procesos de una empresa.
Estos datos son como una especie de diamante en bruto que necesitan ‘pulirse’ para que sean realmente valiosos, cuando me refiero a ‘pulir’ los datos hablo sobre analizarlos para comprenderlos, generando insights y estrategias de provecho para la empresa.
Los insights son representaciones de mucho valor para la organización.
Por su parte, el análisis de datos o Data Analytics es el proceso mediante el cual se obtienen los insights a través del estudio de datos, podríamos asociarlo con el ejemplo inicial del proceso de ‘pulir’ los datos. Es transformar esa información obtenida en percepciones útiles para la empresa.
El dato por sí solo no es de mucho valor si no se puede analizar y transformarse para llevar a cabo una acción.
Clasificación de datos según Big Data
En este mundo de la data y la tecnología existen dos tipos de datos para ser almacenados y analizados:
Datos estructurados: Los datos estructurados se caracterizan por no variar en el tiempo y estar a disposición para utilizarse y analizarse de forma rápida. Estos datos se almacenan para contrastarse en meses posteriores y poder generar estadísticas.
En la mayoría de los casos se refiere a textos que por lo general pueden cuantificarse, por ejemplo las ventas o movimientos de meses anteriores en la empresa. Son de gran relevancia en las investigaciones de mercado y en evaluaciones de tasas de conversión de las estrategias de marketing a través del tiempo.
Datos no estructurados: Los datos no estructurados se caracterizan por encontrarse en constante actualización, por lo tanto no están preparados para ser analizados y se requiere de más trabajo para utilizarlos.
A pesar de esto la información que se puede extraer de ellos es invaluable y totalmente enriquecedora para la organización. Estos datos pueden provenir de PDF’s, audios, imágenes, vídeos o, incluso, de las encuestas en tiempo real que se hacen en las redes sociales.
Estructurar estos datos es mucho más complejo que en el primer caso, por lo que se necesita de tecnología y de bases de datos no relaciones para dar sentido y extraer la información necesaria para generar un insight.
Estos datos permiten conocer mejor al consumidor, la forma en cómo varía el mercado y los intereses en el día a día, además, son necesarios para innovar y mantenerse activos en la competencia.
Modelos de análisis de datos o Data Analytics
Los modelos para el análisis de datos, también conocidos como tipos de Data Analytics se utilizan dependiendo de la problemática que pretende resolver la empresa, con base en esto se moldeará la información para generar un insight que responda a una interrogante específica.
Los modelos de Data Analytics son:
Análisis descriptivo o Descriptive Analytics: En este tipo de análisis de datos se busca responder la pregunta ¿qué sucede en la empresa? Por medio del estudio de esta información se puede describir que ha ocurrido en el negocio en un tiempo determinado y a partir de eso se determinará cuál es el camino o estrategia correcta a seguir.
Análisis de diagnóstico o Diagnostic Analytics: A través de este análisis se responde la interrogante ¿por qué está ocurriendo?’ Se pretende descubrir la causa de cierta consecuencia en la empresa, por ejemplo, ¿qué hizo que la campaña publicitaria tenga tanto impacto?, o ¿qué factores intervinieron en la disminución de las ventas?
Análisis predictivo o Predictive Analytics: Este análisis determina insights para responder la interrogante ¿qué podría pasar? Para esto se generan algoritmos y se utilizan tecnologías como el machine learning, que permite predecir qué puede ocurrir en el futuro, de esa forma la empresa podrá anticiparse a lo que sucederá en el mercado y estar preparada con diversas estrategias para ello.
Análisis prescriptivo o Prescriptive Analytics: Este tipo de análisis permitirá crear insights con los que se puedan establecer planes de acción para el futuro, respondiendo la interrogante ¿qué necesito hacer? Para llevarlo a cabo es necesario un gran volumen de datos y tecnología especializada, además, es el más complejo de implementar debido a la inversión que necesita hacer la empresa para llevarlo a cabo.
Es el estudio de análisis que más seguridad de retorno de la inversión puede tener, puesto que va un paso más allá, no se queda únicamente en el análisis de los intereses y tendencias de compra del consumidor, sino que busca evaluar estrategias que permitan influir activamente en las decisiones de compra de los clientes.
¿Cuáles son las ventajas e inconvenientes del Big Data y Data Analytics?
El Big Data y Data Analytics son procesos complementarios y complejos por lo tanto conllevan distintas ventajas e inconvenientes, tales como:
Ventajas
Identificar oportunidades de negocio.
Determinar mejora de procesos.
Establecer las prioridades y necesidades de compra de los clientes.
Mejorar la experiencia de compra del usuario.
Asegurar un mayor retorno de inversión.
Inconvenientes
Se necesita de constante actualización de tecnología y espacio para el almacenamiento de datos.
Se necesita de un equipo cualificado para el análisis de datos.
Tiene un costo elevado.
¿Cómo te puede ayudar el Big Data y Data Analytics a lograr acciones sostenibles en tu empresa?
Como pudiste leer, a raíz de la combinación de estas disciplinas se pueden conseguir resultados muy prometedores cuando se implementan de forma correcta en una empresa. Ese conocimiento bien enfocado puede llevar a la creación de estrategias sostenibles y efectivas para la organización. Entre ellas podemos destacar las siguientes:
Generar insights del consumidor y tener un conocimiento profundo del cliente, ¿qué compra?, ¿qué le gusta?, ¿a través de qué medios compra?, ¿dónde está ubicado el cliente?, ¿el producto necesita mejoras? ¿hay una necesidad de nuevos productos?
Esta información te permitirá ajustar tu producto según las necesidades del cliente pero sin dejar a un lado la sostenibilidad del mismo, esto te llevará a realizar acciones de marketing acorde con las que el consumidor sienta que tu empresa, además de suplir sus necesidades, agregue un valor añadido a su vida y al medio ambiente.
Podrás mejorar los canales de adquisición de clientes, entender cómo tus campañas y acciones sostenibles impactan en ellos, qué estrategias puedes implementar para su retención y cómo influir en la decisión de compra.
Es imprescindible tener la capacidad de ajustar estos insights a los objetivos de sostenibilidad de tu organización. Las grandes empresas que logran generar análisis prescriptivos estructuran estrategias para educar e influir en las decisiones de compras de sus usuarios, llevándolos a elegir productos eco - friendly.
Mejora de ventas y logística (Suply Chain). Puedes analizar las rutas de entregas para conocer qué es más conveniente para el transporte de tu producto y que impacta menos en el ambiente, en qué rangos horarios tu producto tiene mayor visibilidad y apostar por implementar las estrategias pertinentes, los mejores precios y materias primas para optimizar la sostenibilidad de tu empresa, entre otras.
Mejorar diversas áreas a través de datos concretos pude influir de forma positiva en el ROI de la empresa. Fuente: Materiales de Fábrica
¿Qué se necesita para aplicar el Big Data y Data Analytics en una empresa?
Debido a su gran alcance dichas metodologías no son tan sencillas de implementar, hacen referencia al estudio de grandes volúmenes de datos y para eso se necesita una capacidad importante de almacenamiento y tecnología. Para su aplicación es indispensable:
Inversión monetaria
Si te estás planteando implementar esta metodología en tu empresa debes ser consciente de que necesitarás de un gran capital de inversión y tiempo de adaptación.
Cuanto mayor sea la cantidad de datos que disponga tu empresa, mayor será el contraste y por tanto la seguridad de que el insight generado puede ser reproducible en diversos contextos, por lo tanto, es necesario contar con la capacidad máxima de almacenamiento de datos (espacio en la nube).
Inversión tecnológica
Para llegar a la fase más avanzada del Data Analytics que es el predictive y perspective analytics se requiere tecnología e inteligencia artificial que permita aprender de los datos y generar predicciones futuras.
Es probable que haga falta una reestructuración tecnológica en la organización, se deberán eliminar los silos de información en la empresa, ya que el análisis de datos implica a todas las áreas la organización, por lo que todos departamentos deben en estar en completo alineamiento y los datos se deben encontrar disponibles para todos ellos.
Equipo de especialistas
Por último, pero no menos importante, necesitarás incorporar un equipo especialista en la estructuración y análisis de datos que se encontrará conformado por analistas de datos y data scientist.
Factores a considerar en la implementación del Big Data y Data Analytics en una empresa.
Si bien es un proceso que implica una importante inversión de tiempo y dinero el impacto con beneficios a medio/largo plazo es muy fuerte, por lo que si tu empresa se decide a implementarlo tiene una gran posibilidad de tener buen retorno de inversión y éxito.
Resumen
La evolución en el Big Data ha logrado establecer un conocimiento más profundo y completo sobre los clientes, sumándole a esto el uso de tecnologías y algoritmos de aprendizajes, es posible incluso crear predicciones cada vez más precisas sobre el comportamiento del consumidor.
Esto logra que sean cada vez más las empresas que se adelantan y generen estrategias para situaciones que pueden ser poco favorables y enfrentar las crisis de forma efectiva. Indudablemente, el Big Data y el Data Analytics son herramientas fundamentales, las cuales se harán cada vez más indispensables en el mundo comercial.