El papel de la analítica del Big Data en la toma de decisiones

Es asombrosa la cantidad de datos generados, almacenados y utilizados por las organizaciones y crece a casi el doble cada dos años. La estimación más reciente indica que los datos utilizables alcanzaron los 130 zettabytes en 2023.

Estos grandes volúmenes de datos son conocidos como “big data”. Incorporan datos estructurados y no estructurados de diversas formas de múltiples fuentes. Se diferencian de los datos tradicionales en que a menudo provienen de una o dos fuentes en un formato similar.

El big data presenta una oportunidad, ya que los datos se pueden utilizar para obtener perspectivas más completas y una mejor toma de decisiones. Sin embargo, dado que los ingenieros de datos dedican el 60% de su tiempo a limpiar y clasificar esos datos para que sean útiles, también supone un reto.

Aplicaciones en todas las industrias

El big data es valioso para cualquier organización que esté dispuesta a utilizarlo. Dado que los datos deben recopilarse, protegerse y utilizarse de manera responsable, puede resultar costoso para las industrias que aún no están bien versadas en el manejo seguro de la información. Ésta es la razón por la que las finanzas y la salud han sido líderes en algunas de las tecnologías de datos más nuevas; han allanado el camino para herramientas que incluso las industrias más pequeñas pueden utilizar.

Finanzas

Las compañías de tarjetas de crédito detectan cuando hay transacciones fuera de los patrones de gasto estándar para identificar y reducir transacciones posiblemente fraudulentas. Las empresas financieras utilizan el aprendizaje automático para determinar el monto de pago mensual del préstamo "perfecto" para cada prestatario y así garantizar que puedan seguir pagando a tiempo.

Cuidado de la salud

Los resultados en las pruebas de salud crean un plan personalizado para el manejo de enfermedades que será acorde con el estilo de vida y los objetivos del paciente. Los datos históricos de las exploraciones del cáncer ayudan a informar exploraciones futuras y se utilizan para detectar el cáncer antes en pacientes nuevos.

Marketing

Los datos del eCommerce, de temporadas de compras pasadas, ayudan a las empresas a planificar los períodos pico de ventas y administrar la publicidad (y el inventario) en consecuencia. Los datos de comportamiento de un comprador y los datos de terceros sobre el clima pueden ayudar a crear una experiencia de planificación de viajes personalizada que se ajuste al presupuesto y los planes personales del cliente.

Si bien es cierto que hay decisiones de negocios relativamente importantes, el big data a menudo se aprovecha para las miles de pequeñas decisiones que toman los agentes dedicados al cliente en el día a día. Los ejemplos incluyen el uso de IA para monitorear las conversaciones de chat del servicio de asistencia técnica y proporcionar pistas sobre cómo ayudar a un cliente o incluso reducir la necesidad de escalar el caso.

Proceso de toma de decisiones

El big data puede respaldar casi cualquier etapa del proceso de toma de decisiones, aunque se pueden utilizar diferentes herramientas en distintos puntos. A continuación se muestra un ejemplo de cómo se pueden integrar las herramientas de datos a lo largo del viaje.

1. Recopilación de datos. Los datos se obtienen de varios lugares, incluidas bases de datos existentes en el sitio, datos históricos de ventas, herramientas y complementos de eCommerce, canales de redes sociales y conversaciones de clientes con representantes de soporte.

2. Integración de datos. Dado que cada fuente genera datos en distintos formatos, incluidos los estructurados y no estructurados, es necesario unificarlos o convertirlos a un formato de datos común que puedan utilizar diferentes herramientas. Con un conjunto de datos al que acceder, se pueden obtener conocimientos más completos.

3. Análisis de los datos. Esta parte es como el "cerebro" del proceso de toma de decisiones. La tecnología, encontrada generalmente en herramientas de software como servicio (SaaS) impulsadas por IA, clasifica los datos en busca de tendencias y patrones útiles.

4. Toma de decisiones. Los humanos, responsables de la toma de decisiones, descubren tendencias a partir de un conjunto de datos más amplio; luego pueden decidir qué es lo mejor para su organización y qué acciones tomar a continuación. Estas decisiones se basan más en evidencia que simplemente en corazonadas o actuar en función de la situación actual, ya que los datos son históricos y pueden  extraerse años de tendencias.

Análisis predictivo

El análisis predictivo es un enfoque de datos que revisa los datos históricos en busca de tendencias y los lleva un paso más allá; utiliza modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para pronosticar tendencias futuras, de modo que se puedan tomar decisiones comerciales anticipándose a lo que ni siquiera ha sucedido.

¿Cómo puede el análisis predictivo ayudar a las organizaciones? Reduce la necesidad de utilizar enfoques de “prueba y error” que pueden desperdiciar recursos y un tiempo precioso para resolver las cosas. En cambio, dirige la inversión publicitaria, por ejemplo, en campañas en torno a lo que es más probable que suceda. En lugar de gastar dinero en múltiples estrategias publicitarias para ver cuál funciona mejor y luego seguir centrándose en las ganadoras, el análisis predictivo permite a los anunciantes pronosticar qué es probable que resuene entre los clientes.

Otro ejemplo de análisis predictivo es la gestión de inventario. Una empresa puede utilizar cifras de ventas pasadas, tendencias del mercado y experiencias de los consumidores para anticipar lo que los compradores querrán a continuación, cuántas unidades pueden comprar y cuánto durará el impulso de las ventas. Luego, la empresa puede asegurarse de tener muchos productos en stock que se espera que se vendan mejor y reducir el espacio en los estantes para aquellos artículos que no se prevé que tengan un buen desempeño.

Tecnologías de Big Data

Los datos tienen muchos nombres importantes, desde los almacenes y lagos de datos que los almacenan hasta las herramientas que los procesan y los hacen utilizables. A continuación se muestran algunas soluciones de big data que pueden resultarle familiares:

Hadoop: El marco de código abierto basado en Apache, programa de Java. Admite el almacenamiento de datos en ubicaciones remotas y ayuda a las organizaciones a procesar datos entre una y miles de computadoras. Este método distribuido ayuda a repartir el procesamiento de datos entre varios dispositivos para utilizar los recursos de manera eficiente.

Spark: Otro sistema distribuido por Apache, Spark es un motor de análisis unificado que maneja procesos de datos intensos. Se utiliza a menudo con Hadoop y es la opción más flexible que ofrece procesamiento en memoria.

Databricks: Databricks, otra plataforma de análisis abierta y unificada, es una opción popular para crear soluciones de datos basadas en inteligencia artificial. Funciona con almacenamiento en la nube y depende de la seguridad del proveedor de la nube para administrar e implementar las herramientas que se conectan a él.

Otras tecnologías de big data incluyen el conjunto completo de productos Amazon Web Services (AWS), las soluciones Azure de Microsoft y las administradas por Google Cloud.

Desafíos y consideraciones éticas

Por mucho que las herramientas de análisis de big data creen oportunidades para las organizaciones, también plantean nuevas preocupaciones.

Volumen de datos

El big data se le llama “grande” por una razón y, a medida que se crean, recopilan y almacenan más y más conjuntos de datos, la gran cantidad de estos datos puede resultar difícil de gestionar. Por lo general, existe un costo financiero y de tiempo asociado con su almacenamiento y procesamiento, que solo aumenta con el volumen de datos.

Velocidad de datos

Los datos tienen el mayor valor cuando son nuevos, pero cambian cada segundo. Para aprovechar al máximo el big data, las organizaciones necesitan herramientas para capturar datos en su forma más reciente, desde publicaciones en redes sociales hasta comportamientos de compra en el comercio electrónico.

Variedad de datos

Los datos existen en dos formas: datos estructurados (datos organizados que están definidos y se pueden buscar, como nombres o direcciones de correo electrónico) y datos no estructurados (datos no definidos sin un formato establecido los cuales son difíciles de buscar). La mayoría de los datos no están estructurados, lo que requiere más potencia de procesamiento para que sea fácil de buscar y útil. Las herramientas de datos deben poder trabajar con ambos tipos y combinarlos para obtener la mejor información.

Veracidad de los datos

Sólo se necesita una fuente de datos defectuosa para distorsionar la precisión de un conjunto de datos completo. Esto hace que sea importante examinar las fuentes de los datos, auditarlos periódicamente y tener un plan para lidiar con el "ruido" en ellos.

Valor de los datos

En el mejor de los casos, los datos serán limpios, precisos, oportunos y fáciles de manejar. Incluso entonces, el gran volumen puede dificultar saber cómo extraer los mejores conocimientos de él. Por lo tanto, el valor puede depender mucho del caso de uso.

Estos son los principales desafíos. Otras preocupaciones en torno al big data incluyen el equilibrio entre la privacidad y la seguridad de los datos con técnicas de personalización y la falta de trabajadores capacitados que puedan manejar las tareas de datos de manera significativa.

Las preocupaciones éticas incluyen cosas como:

• Determinar quién es el propietario de los datos y los productos de los datos.

• Transparencia sobre cómo se utilizan los datos, si se han recopilado de personas sin su consentimiento

• Responsabilidad por las políticas de datos y ante los gobiernos que las regulan (es decir, el GDPR del Reino Unido)

• Casos de sesgo y alucinaciones de IA que pueden crear resultados incorrectos o dañinos

A medida que evolucionan los big data, en particular las herramientas de inteligencia artificial que los procesan, se espera que crezca la lista de consideraciones éticas.

Ejemplos del mundo real

El uso de big data para impulsar decisiones empresariales no es sólo una teoría; está sucediendo ahora mismo para ayudar a cambiar la trayectoria de crecimiento de empresas en muchas industrias. Estas son sólo algunas historias de éxito:

Deepnote, es una herramienta mundial de ciencia de datos, la cual unificó recientemente estos datos para crear información sobre los clientes e informar futuras campañas de marketing. No solo pudo estandarizar los datos de todas las fuentes, sino que creó un perfil único y completo de cada cliente utilizando estos datos. Incluso podía ver de dónde venía cada nuevo cliente. Utilizó información avanzada para ver qué clientes tenían más probabilidades de cambiar de los planes gratuitos a los de pago y utilizó mensajes personalizados para ayudar a mejorar la adopción del producto.

Payzen utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para determinar la cantidad correcta que los pacientes deben pagar cada mes y ayuda a garantizar que los hospitales y clínicas reciban sus pagos a tiempo y puedan continuar atendiendo a los pacientes en su comunidad. Al utilizar información basada en datos en lugar de señales tradicionales (como una calificación crediticia), cada paciente obtiene un plan de pago individualizado que se ajusta más a su presupuesto.

Estos son casos de uso actuales, pero el futuro es aún más prometedor. Se ha propuesto big data para tomar decisiones importantes, incluso que salvan vidas, cuando los humanos no pueden hacer todo el trabajo solos. Por ejemplo, se puede utilizar la IA para detectar puntos de falla en caminos y puentes, con el fin de ayudar a las personas a decidir la mejor manera de arreglar las estructuras antes de que se conviertan en un peligro.

Beneficios y ventajas

Big data ofrece oportunidades para tomar mejores decisiones con el tiempo. Los beneficios de utilizar datos para obtener información empresarial incluyen:

• Ser capaz de adaptarse más rápidamente a las condiciones volátiles del mercado.

• Tener una mejor comprensión del cliente, sus comportamientos y hábitos.

• Obtener una visión más precisa de las ventas, el inventario u otras métricas a lo largo del tiempo, con la capacidad de crear informes muy detallados y profundizar en partes de información específicas.

• Pronosticar oportunidades que no eran posibles con los métodos de datos tradicionales

• La capacidad de recopilar datos de cientos (o incluso miles de fuentes) y unirlos para obtener una vista unificada.

Resumen

En esta era de los datos, quienes sepan utilizarlos podrán obtener nuevos conocimientos que superan con creces lo que era posible con los modelos de datos tradicionales y tomar las mejores decisiones para estos tiempos que cambian rápidamente. Sin embargo, cada nueva tecnología de datos conlleva riesgos adicionales. Las empresas que equilibran la innovación con la seguridad y una buena gestión de los datos alcanzan una mejor mejor posición competitiva.