¿Qué es el Big Data y para qué sirve?

 

Aunque llevamos varios años hablando de Big Data, desarrollo de la tecnología y la revolución industrial 4.0; aunque la pandemia ha impulsado la digitalización y esta, la generación masiva de datos; y aunque hay muchos congresos gratuitos donde se generan debates sobre el Big Data y su incorporación a nuestras rutinas diarias, sigue siendo una de las principales preguntas que me hacen muchos profesionales.

Para responder a esta pregunta, me gustaría basarme en el artículo de mi compañero Marcos Río, donde nos da las principales directrices de la business intelligence.

Partiendo de ahí, y sin aportar una definición que ya se puede obtener en redes o libros, describo el Big Data en dos puntos concretos:

• Es una evolución de la business intelligence, es decir, seguir ascendiendo en la escalera de la analítica y aplicar técnicas prescriptivas y predictivas.
• Se basa en grandes cantidades de datos: se trabaja con datos estructurados (los que «caben» en un Excel) y datos desestructurados (todo lo que tiene forma de imagen, cookie o memes, convertido mediante el código para ser legible).

Por ello, y por estas características, el Big Data nos lleva a realizar análisis y predicciones novedosas con importantes aplicaciones en la toma de decisiones en el mundo empresarial. 

¿Para qué sirve el Big Data?

Para responder a la segunda parte de la pregunta del título del artículo, me atrevería a decir que la mayoría de las aplicaciones por las que el Big Data se ha vuelto muy útil están justamente en el área de marketing y ventas. Por supuesto, hoy tiene muchas aplicaciones en diversas áreas y sectores verticales, pero su principal aporte en la toma de decisiones se inició en el marketing. 

Sus principales aplicaciones son:

• Creación de segmentos de clientes utilizando criterios de selección no convencionales
• Análisis y proyección de ventas
• Identificar demandas futuras
• Definición del journey de cliente

 

Creación de segmentos de clientes utilizando criterios de selección no convencionales

Hasta ahora los clientes se segmentaban basándonos en aspectos demográficos, como son la edad, el género, la geolocalización, el nivel de ingresos o la educación, entre otros. Con el big data podemos segmentarlos en función de sus gustos, preferencias, estilo de vida o estilo de compra, entre otros aspectos.

 

Análisis y proyección de ventas

La proyección de ventas en una compañía siempre ha sido un elemento fundamental, ya que determinaba el trabajo de otras áreas, como, por ejemplo, el tamaño de la fuerza de ventas, el nivel de producción a lo largo del tiempo, los impactos de comunicación en los segmentos, el nivel de ingresos o el ROI, entre otros. Por eso, afinar en dicha proyección de ventas —y análisis relacionados— ayuda en la toma de decisiones en todos los niveles.

 

Identificar demandas futuras

El objetivo es adelantarse a la posible descatalogación de productos o a la identificación de necesidades no cubiertas.

 

Definición del journey de cliente

Ver qué hace y qué no hace el cliente a lo largo de todo su recorrido de compra: desde la interacción con la marca en RR. SS., el tiempo en la web o el ecommerce, la experiencia de consumo o las recomendaciones, entre otras, que ayudaran a mejorar los impactos a lo largo de toda la cadena de los moments of truth.

Según mi experiencia, aquellas empresas que ya trabajan con business intelligence incorporada en el proceso de toma de decisiones han podido —o podrán— dar el salto a big data de una forma natural. 

Aquellas empresas que no tenían estructura de toma de decisiones basadas en la analítica deben trabajar un paso más atrás: desde el cambio de la cultura organizativa y la formación en habilidades técnicas y digitales de sus empleados hasta la jerarquía en la toma de decisiones. 

Lo que sí tenemos claro y cada vez se comprueba más hoy es que las empresas deben trabajar en la incorporación de la analítica en la toma de decisiones, y los profesionales debemos formarnos en habilidades digitales y técnicas. 

Os recomendamos que no dejéis de actualizaros en las últimas tendencias y adquiráis los conocimientos adecuados sobre el Big Data. Os invito a que miréis detenidamente el Máster en Big Data y Business Analytics.