El Big Data hace referencia a un gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, recogidos de múltiples maneras diferentes y que inundan el mundo de los negocios y organizaciones. En este artículo vamos a profundizar más en este término tan común, pero que a la vez puede resultar un poco complejo.
¿De qué medios se obtienen estos datos?
Una parte de estos datos se obtienen de medios estructurados internos de la empresa, como los sistemas ERP o CRM. Pero la gran mayoría proviene de los medios no estructurados, y que necesitan un procesamiento mucho más elaborado para poder sacar conclusiones relevantes de ellos. Entre estos medios, varios de los principales son:
- Las redes sociales, desde las que se obtienen tanto información que facilitamos voluntariamente (nombre, apellidos, edad, ubicación, formación, empleo, etc.) como información que deducen a partir de nuestras publicaciones e interacciones: intereses, estilo de vida, gustos, nivel adquisitivo, lugares a los que viajamos, inquietudes, orientación política, religión… y hasta es posible conocer nuestro estado anímico en base a nuestro comportamiento.
- Las diferentes búsquedas que realizamos en Internet y las páginas por las que navegamos.
- La información de los blogs personales.
- Todos los dispositivos con GPS que pueden acceder a nuestra ubicación en tiempo real.
- ClickStream y mapas de calor, que permiten conocer el modo en que navegamos en las páginas y el uso que hacemos desde ellas.
- Los registros de los centros de llamadas.
- Los registros de facturación.
- Las huellas digitales, el escaneo de retina, el reconocimiento facial y demás tipos de sensores incorporados en dispositivos, máquinas y vehículos.
¿Cómo se gestionan?
Teniendo en cuenta el volumen, el ritmo al que cambian y el poco tiempo que tardan en ser útiles y representativos, una buena gestión y procesamiento de estos datos es crucial.
Para que estos datos se consideren de calidad, en la gestión tienen que darse las 5Vs:
- Volumen muy elevado de datos.
- Velocidad, ya que están cambiando constantemente.
- Variedad, usar diferentes medios para tener unos datos más contrastados.
- Veracidad, datos provenientes de fuentes fiables.
- Valor, deben aportar información interesante y útil.
¿Cómo se usan?
Las organizaciones sacan partido a esta serie de datos para detectar errores, llevar a cabo nuevas estrategias o enfoques, hacer predicciones sobre nuevos productos o servicios que le pueden interesar a sus clientes, conocer la satisfacción de estos clientes y la satisfacción de la marca, reducir costes y maximizar la rentabilidad, entre otros usos.
Algunos ejemplos más concretos de su uso son:
- En el sector de la salud, se pueden proporcionar diagnósticos casi de inmediato e incluso prevenir enfermedades por medio de los datos del registro de pacientes, planes de salud, la información de los seguros, etc.
- En el sector del retail, se pueden hacer previsiones que lo que los minoristas necesitan y cuando, así como recomendarles nuevos productos que puedan interesarles e incrementar la rentabilidad.
- Gracias a los dispositivos que facilitan la ubicación de los usuarios por GPS, pueden llegarle anuncios de tiendas o cafeterías en el momento en que estén cerca de estas.
- En las industrias que procesan transacciones es posible detectar y prevenir posibles fraudes.
- Las cadenas de supermercados ofrecen descuentos que caducan pronto para que los clientes acudan a hacer la compra con frecuencia. Además, los usuarios con tarjetas de fidelidad reciben promociones personalizadas en sus productos de compra frecuente o en productos que pueden interesarles en base a los que suelen comprar.
- En determinados juegos, analizando los patrones de juego frecuentes, incrementan las posibilidades de ganar.
- La policía puede llegar a predecir ataques de ciberdelincuentes y criminales.
¿Qué legislación los regula?
Teniendo en cuenta la gran cantidad de información personal que se puede obtener por medio del Big Data, la regulación de ésta es bastante polémica y de vez en cuando aparecen noticias de empresas que se hacen con datos que no respetan la intimidad de los usuarios. Por eso, las empresas deben cumplir la Ley de Protección de Datos tanto en el modo en el que recopilan la información como en el uso posterior que hacen de ésta.
