La importancia de la analítica del Big Data

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El Big Data consiste en la recopilación, almacenamiento, procesamiento y análisis de datos masivos. Cada una de las fases es tan relevante como la anterior. De nada sirve conseguir cantidades ingentes de datos si luego no sabemos analizarlos correctamente y, así, emplearlos para tomar decisiones determinantes dentro de cualquier terreno, en este caso, el empresarial. Ahondamos en la importancia de la analítica en Big Data.

¿Qué es la analítica en Big Data?

En Big Data, el procesamiento es la gestión de todos los datos recopilados y almacenados. Dentro de ahí, la analítica es el terreno dedicado a la búsqueda de patrones, correlaciones, tendencias y otras informaciones que sirvan a las empresas para tomar las decisiones pertinentes.

Desde siempre, la analítica ha sido una pieza clave en la gestión empresarial, con la diferencia de que, antes de la aparición de las nuevas tecnologías, los estudios se realizaban en base a datos estructurados, de forma manual y a mucha menor escala.

La analítica del Big Data permite obtener resultados en tiempo real. Los millones de datos estructurados y no estructurados se recaban, almacenan y analizan al momento, proporcionando en cada instante la foto exacta de la situación de una empresa, sometida a un aprendizaje continuo.

Esto es posible gracias a:

1. Big Data: la muestra con la que se trabaja está compuesta por millones de datos reales.
2. Softwares de análisis: la base científica. Emplean el análisis predictivo, el Data Mining, Machine Learning y otras técnicas desarrolladas en el marco de la Inteligencia Artificial para buscar esas correlaciones y patrones que permitan el procesamiento en clusters y desencadenen en las conclusiones pertinentes.
3. Herramientas de visualización de resultados: los entornos que muestran las conclusiones de la analítica.

Tipos de analítica en Big Data

En base a sus objetivos, podemos distinguir cuatro grandes tipos de analítica en Big Data: descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva.

Analítica descriptiva

Analiza y muestra lo ocurrido en un momento determinado y utiliza los datos históricos para encontrar patrones. Esto nos ayuda a saber en qué situación se encuentra un negocio concreto.

Analítica diagnóstica

Va un paso más allá de la analítica descriptiva, ya que cruza los datos recabados con datos contextuales. Así, no solo muestra lo que ocurrió sino que, además, explica por qué ocurrió. Por ejemplo, si un cambio en un producto o un servicio produjo una caída en las ventas, se reflejaría gracias a la analítica diagnóstica.

También sería la encargada de sacar a relucir la estacionalidad de un negocio. Si, históricamente, existe un incremento o una caída de ventas en un mes del año determinado, esta disciplina lo pone de manifiesto, y permite a la empresa redistribuir su actividad y sus recursos para incrementar la productividad.

Analítica predictiva

La analítica predictiva utiliza los datos para prever futuros sucesos y comportamientos. Este sistema contrasta datos contextuales, encuentra perfiles de usuarios y, a través de modelos estadísticos y probabilísticos sometidos a un perfeccionamiento continuo gracias al Machine Learning, concluye cuáles son las probabilidades de que los clientes y clientes potenciales se comporten de una manera o de otra, en qué futuros escenarios se puede ver la empresa, etcétera.

La analítica predictiva abre un mundo de posibilidades en el terreno empresarial, entre ellas:

• Prever comportamientos de compra: qué producto va a funcionar para qué targets. Esto permite elaborar campañas personalizadas para un público objetivo concreto.
• Prever cuáles serán los mensajes más efectivos: una vez conocemos cuál es el público, la analítica predictiva nos aporta datos sobre qué argumentos de compra utilizar.
• Anticiparnos a posibles fugas: este aspecto es especialmente útil en empresas de servicios. La analítica, en este caso, nos muestra qué clientes pueden darse de baja de los servicios de una compañía y nos permite reaccionar antes de que se vayan, anticiparnos y persuadirles de que se queden, incluso antes de que ellos mismos sepan que se quieren ir.

Analítica prescriptiva

Una vez conocemos la situación de un negocio, los porqués que rodean a esa situación y con las predicciones sobre lo que va a pasar, la tecnología va más allá. El siguiente paso es la analítica prescriptiva, que ofrece recomendaciones sobre qué hacer para incrementar la productividad empresarial.

El principal beneficio de la analítica prescriptiva es que permite una mejor planificación global de la compañía. Gestión de materias primas, recursos energéticos, stock, desplazamientos, plantilla, precios… En definitiva, nos da recomendaciones a todos los niveles para reducir los costes y maximizar los beneficios.

Hablamos de una tecnología muy avanzada, que combina Big Data, algoritmos predictivos, Machine Learning, sistemas de simulación, análisis de decisión multicriterio… Con ello, recopila y procesa información del negocio a todos los niveles, analizando todos los posibles escenarios y variables hasta mostrar todos los futuros escenarios posibles y cuáles son las opciones más beneficiosas para una compañía.

Esto se realiza combinando dos tipos de análisis:

• Análisis de datos exploratorios: la analítica diagnóstica, la que cruza los datos en busca de posibles relaciones y patrones.
• Análisis de datos confirmatorios: el valor añadido, el tipo de analítica que, valiéndose de la estadística, plantea todas las posibles hipótesis y determina cuáles son verdaderas, cuáles son falsas, y sus respectivos porcentajes probabilísticos.

La clave de la analítica prescriptiva es la personalización de los sistemas. La tecnología debe beber de la situación específica de cada empresa concreta y su contexto particular. Solo así podrá dar soluciones satisfactorias.

Ventajas de la analítica en Big Data

Como se deduce de lo explicado anteriormente, la analítica en Big Data tiene muchas ventajas, especialmente para los negocios. Algunas de los beneficios son:

Velocidad

La capacidad del Big Data para realizar la analítica en tiempo real proporciona a las empresas velocidad de respuesta. El hecho de contar con un análisis exhaustivo de los datos recabados en el momento proporciona continuamente a las compañías los argumentos para tomar las decisiones pertinentes, en cualquier instante. Los negocios tienen, así, una mayor capacidad de reacción.

Incremento del porcentaje de acierto

Dado que la analítica en Big Data trabaja con volúmenes muy elevados de datos (millones y millones de ellos), la toma de decisiones está basada en una realidad mucho más acertada. Esto incrementa exponencialmente los porcentajes de éxito y reduce el margen de error.

Incremento del ROI

La analítica permite la optimización empresarial al máximo nivel, lo que tiene un impacto en el retorno de la inversión.

Descubrimiento de nuevas oportunidades

La analítica muestra a las empresas nuevas oportunidades de negocio, además de oportunidades para incrementar la productividad y la eficiencia.

Incremento de la fidelización

La analítica en Big Data permite conocer en profundidad a los clientes de una empresa: quiénes son, cómo se han comportado, como se comportan ahora y cómo se van a comportar en un futuro. Así, las compañías prevén sus necesidades e intereses y desarrollan acciones específicamente diseñadas para ellos, lo que, inevitablemente, deriva en una mejor experiencia con la marca y, por tanto, en la fidelización.