Análisis big data en negocios tradicionales: ¿cómo aplicarlo?

Según proyecciones de IDC, el mercado del análisis big data en México podría duplicarse en los próximos años. Sin embargo, el mayor reto que deben superar los negocios mexicanos es la adquisición de talento especializado en análisis big data. Así lo indica Elena Gil Lizasoain, responsable de LUCA, unidad de big data de Telefónica.

¿Qué es el análisis big data?

El análisis big data es el procesamiento de cantidades masivas de datos con la finalidad de extraer insights de negocio o información relevante sobre algún tema específico. En este sentido, el big data busca superar una serie de retos que son imposibles de solucionar por los sistemas tradicionales de gestión de datos. Dichos retos son conocidos como las “5V del big data”:

  1. Volumen: es el principal reto y de aquí surge el término “big”. Este se refiere a que la cantidad de datos a procesar es enorme. 
  2. Velocidad: la velocidad con la que se generan los datos es sumamente rápida, miles de datos en fracciones de segundos.
  3. Variedad: los datos son heterogéneos, es decir, tienen distintos formatos, tamaños y cualidades. Además, provienen de múltiples fuentes: documentos, websites, redes sociales, videos, software empresariales, sistemas CRM y pare de contar.
  4. Veracidad: los datos deben ser confiables, correctos y certeros. Gestionar datos no veraces trae como consecuencia resultados equivocados.
  5. Valor: el objetivo del análisis big data es siempre generar información de valor. Por tanto, los datos a analizar también deben ser valiosos.

Ejemplos de análisis big data en casos reales

Se puede entender mejor para qué sirve el análisis big data mediante los siguientes ejemplos en México y latinoamérica:

  • IBM realizó un análisis big data de sentimiento al procesar más de 135 millones de tweets en latinoamérica. Como resultado, este análisis de datos encontró que el 44,3% de los tuiteros reacciona más ante las noticias. También, se determinó que México es el país latinoamericano con mayor cantidad de usuarios de Twitter. 
  • Posteriormente, el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) realizó un análisis big data más profundo sobre los tuiteros en México. En este análisis se determinó el estado de ánimo de la población según cada zona del país y según cada temporada del año. 

Actualmente, INEGI ha seguido con esta investigación en tiempo real, la cual se puede consultar aquí: Estado de ánimo de los tuiteros en México. Por su parte, el Laboratorio de Big Data de México explica cómo es el procedimiento de la analítica de sentimientos aplicado en dicha investigación.

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¿Qué beneficios aporta el análisis big data en las empresas?

Según un estudio de IDC e InterSystems, el 75% de las organizaciones pierde oportunidades de negocio al no poder analizar grandes cantidades de datos en tiempo real. Por otro lado, una investigación de Bain & Company halló que los directivos pueden tomar decisiones hasta 5 veces más rápido que la competencia gracias al big data.

Las ventajas y los beneficios del análisis big data son claros, contundentes y ampliamente comprobados. Esta técnica analítica permite, entre otras acciones:

  • Tomar decisiones de negocio más efectivas.
  • Conocer mejor a los clientes, a los competidores y al mercado en general.
  • Detectar oportunidades de inversión más seguras.
  • Mejorar los procesos internos de negocio y perfeccionar la prestación de servicios.
  • Diseñar estrategias comerciales más potentes y económicas.
  • Aumentar la escalabilidad del negocio.
  • Brindar claridad y previsibilidad a las gerencias.

Por estos y muchos otros beneficios es que el 81% de los gerentes les están dando prioridad a las inversiones que impliquen una mejora en las capacidades analíticas de datos. Así lo revela el reporte 2019 Big Data and AI Executive Survey de NewVantage Partners.

¿Cómo usar el análisis big data en negocios tradicionales?

El análisis big data puede ser ejecutado por todo tipo de negocios:

  • Grandes y pequeños
  • Tecnológicos y no tecnológicos
  • Con modelos B2B y B2C
  • Vendedores de productos y prestadores de servicios
  • Innovadores y tradicionales

Tal es el caso del tradicional sector jurídico, el cual está siendo revolucionado por el big data gracias a importantes iniciativas de legal tech. En el mercado latinoamericano ya existen software especializados en firmas de abogados que aportan beneficios como:

  • Capacidad de pronosticar los veredictos en procesos jurídicos.
  • Facilidad de analizar millones de expedientes y casos judiciales en tiempo récord.
  • Posibilidad de desarrollar argumentos más efectivos y mejor sustentados.
  • Oportunidad de contrastar rápidamente millones de decisiones judiciales.

Por citar un ejemplo, el software para abogados TimeBillingX es una potente solución para automatizar los procesos de facturación, de cobros y de registro de horas invertidas en cada caso judicial. Esta plataforma utiliza técnicas de machine learning y de analítica de datos para optimizar a un nivel extraordinario ciertos procesos importantes para los juristas.

Sus funciones de análisis de datos permiten detectar aspectos como quiénes son los clientes y los abogados más rentables dentro de una firma. 

También, entre sus muchas cualidades, está la facturación electrónica. Punto importante considerando que, según el Tecnológico de Monterrey, “la facturación electrónica se ha convertido en una fuente primordial de información para cualquier negocio”. Esto se debe a que al aplicar análisis big data sobre los datos digitales de las facturas, las empresas pueden obtener insights de negocio muy importantes. Imposibles de obtener mediante otros métodos.

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