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Durante muchísimo tiempo personas y empresas, sobre todo las pequeñas  cometen 2 errores primordiales y quizá hasta un tercero, esto son, infravalorar el BIG DATA que producimos individualmente y despreciar el VALOR de esa información.

1.- La importancia de los datos

“La información es poder”- Francis Bacon

Esta frase nos debería invitar a reconsiderar nuestra actitud hacia los datos y la información que producimos de forma individual.

Si usamos correctamente los antecedentes, fuentes o materiales del que disponemos, entonces tendremos la sartén por el mango, por tanto merece dedicarle tiempo al registro de esos antecedentes, fuentes o materiales.

El mundo virtual basado en la gran cantidad de herramientas tecnológicas, realizan esa recopilación y registro de información de forma automática gracias a los científicos de datos datos.

Cada 60 SEGUNDOS se producen 2 millones de búsquedas en Google, 72 horas de video son subidas a YouTube, 42 mil posts se publican en la blogósfera, Amazon vende $83 mil dólares en productos, mientras 204 millones de correos electrónicos son enviados y 1.8 millones de Likes son otorgados en Facebook.

60 segundos en Internet

2.- Las oportunidades basadas en datos

Todo lo mencionado lineas arriba es una previa para hablar acerca de OMNIPRESENCIA DE LAS OPORTUNIDADES BASADAS EN DATOS, esto significa que hay oportunidad a cada momento y en todas partes, como consecuencia de la vasta cantidad de DATA disponible hoy en día.

Las empresas pequeñas medianas y grandes de distintos sectores deben enfocarse en explotar la DATA para alcanzar VENTAJAS COMPETITIVAS.

Según Michael Porter la ventaja competitiva busca propiciar la diferenciación de tu negocio mediante el reconocimiento de lo que produce valor para el cliente y colocarse como empresa líder en su sector en un mercado altamente globalizado.

El volumen y la variedad de los datos han superado por lejos la capacidad del análisis manual, pero también en paralelo ha crecido el poder computacional, las redes, y los algoritmos, permitiendo conectar diferentes bases de datos con la finalidad de lograr un análisis más amplio y más profundo.

Todo esto no era posible en el pasado.

3.- Diferencias sutiles pero importantes

A nivel empresarial es vital ser guiados por los datos, para cual es importante contar con un equipo de especialistas tanto en Data Science y Data Engineering.

A partir de las lecciones aprendidas por los expertos en el tema sugieren la utilización de la regla 10/90 (Avinash Kaushik – Web Anlytics 2.0).

Lo que significa que, si el objetivo es extraer un altísimo valor de los datos, entonces los costos de las herramientas deberían representar el 10% de la inversión y el otro 90% debe ser en recursos inteligentes o analistas.

Los analistas son los los responsables y pieza clave para dar sentido a los datos, extrayendo insight e implementando estrategias competitivas.

La ciencia de datos mejoran la toma de decisiones, la cual está directamente relacionado al interés de los negocios.

Por tanto un científico de datos (data science) utiliza principios, procesos y técnicas para el entendimiento de los fenómenos mediante el análisis (automatizado) de los datos.

data driven

Mientras que el data engineer (data engineering and processing) se encargan de un aspecto más general y son el soporte de los científicos de datos.

Sin embargo hoy en día muchas de las habilidades de procesamiento, conocimientos de sistemas y tecnologías se confunden con ciencia de datos (ver más en Data Science for Business – Foster Provost & Tom Fawcet).

4.- Herramientas en el marketing digital que gestionan big data.

Una cosa que hemos dejado en claro acerca de la importancia de los datos y lo imprescindible es contar con un equipo de especialistas que darán sentido a los datos y mejorarán la toma de decisiones.

Dos de los sectores en donde el uso de los datos y algoritmos están más desarrollados son: finanzas y marketing digital; este último cuenta con aliados como Google, Facebook, Twiter, Hubspot, Marketo, Mailchimp,  Survey Monkey, Google Analytics, Google Adwords, Yahoo Anlytics, Power BI, Similar Web, Nuvi, y cientos más, para la extracción de datos, recopilación, procesamiento y visualización de los mismos.

Una de las ventajas más importantes que tiene el marketing digital es poder realizar A/B testing en lugar de realizarlo de forma tradicional como catálogos o anuncios de televisión.

Una web permite lanzarlo más rápido y ver el éxito o fracaso de una forma significativamente más rápida y barata, además permite generar más datos y permite una medición y control en tiempo real.

Utilizando Google con segmentación, aprovechamos el potencial de sus algoritmos para procesos, incluso de análisis de patrones en las imágenes.

Los algoritmos de Google extraen el jugo a los datos recopilados de cada individuo como por ejemplo la geolocalización, ver el siguiente gráfico:

Esta es una muestra de recopilación de datos a nivel individual, lo cual permanece privada y confidencial

big data

Los puntos rojos, son marcadores de Google para saber en qué lugar se localizó el individuo en cada fecha, el gráfico de barras de color azul en la parte superior izquierda permite saber la frecuencia de localización por punto.

Se puede apreciar una acumulación de puntos rojos en la parte inferior central de la imagen, esto obviamente refleja una mayor frecuencia en dichas ubicaciones.

Realizaremos un zoom y veremos que las localizaciones son más precisas.

google data scientist

Puedes realizar distintos filtros, para gestionar mejor la información, como por ejemplo, por año, mes, día e introducir otras mediciones, todo esto depende de las habilidades analíticas de los data scientist.

5.- Challenges del BIG DATA en el presente y futuro 

Uno de los retos actuales y futuros a solucionar se refiere a la mejor (precisión) localización en los territorios de Latinoamérica, y a la combinación de data heterogénea y  al tratamiento y análisis de la data no estructurada (textos, imágenes, etc).

No es demás decir que los data scientist son muy escasos y la mayoría de los actuales son profesionales venidos de otros campos, como la estadística, economía, ingeniería, otras.

Hay abundante y variada información que gestionar y convertirlas en insights y por ende en una ventaja competitiva en este mercado tan globalizado y competitivo.