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Big data En primera instancia a todos nos queda claro que "Big Data" se refiere a la acumulación y explotación de grandes, enormes, cantidades de información. Pero más allá de lo obvio "Big Data" es un término que describe como el avance en las tendencias tecnológicas cambiará la forma en que las empresas obtendrán una nueva visión y relación con sus clientes o consumidores, e incluso el Estado con sus ciudadanos, votantes o contribuyentes. Hoy existe mucha más información disponible que antes. Expertos en la materia señalan que el 90% de la información que ahora existe se ha creado en los últimos dos años. Esto se debe fundamentalmente a la creciente digitalización de todo tipo de comunicaciones, eventos y transacciones de cualquier naturaleza que van dejando día tras día una huella documental en una miríada de computadoras alrededor del mundo. Así, no solo las compras en el supermercado o los pagos con tarjeta o los millones de respuestas que se obtienen cotidianamente a través de encuestas, sino todos los mensajes e imágenes que se difunden cada minuto en las redes sociales y el uso diario de todo tipo de datos en dispositivos móviles, van generando grandes volúmenes de información que mercadólogos, economistas e investigadores ven como una fuente inagotable de donde extraer datos accionables e información de valor sobre transacciones y clientes. Para que ello sea posible es necesario transformar ese caudal de datos en información y esa es la meta esencial del Big Data: organizar, manejar y explotar un gran volumen de información que: • Se produce y debe ser obtenido y analizado a gran velocidad. • Incluye tanto datos estructurados como no estructurados, como los que se pueden extraer de las redes sociales, fuentes de audio, de video, de localizadores GPS, etc. Si logra ganar este desafío, el Big Data promete contar una historia que antes nadie podía imaginar y en el futuro promete contar esa historia lo más pronto posible. El objetivo de este concepto de investigación y análisis es hallar patrones emergentes que permitan, por ejemplo, utilizar datos de transacciones en tiempo real para gestionar inventarios, reponer mercancías populares e identificar los productos estáticos más eficientemente, así como predecir lo que será demandado en la próxima temporada. Para algunos este panorama es bastante conocido. De hecho las técnicas de minería de datos y análisis predictivo han sido parte de la mercadotecnia y la investigación de mercados durante varias décadas, la novedad está en el uso de muchos mayores cantidades de información, especialmente no estructurada. Ahora bien, las oportunidades que se abren con el Big Data son también su desafío. Nos estamos ahogando en datos, tweets, posts y videos que no son datos estructurados y no se adaptan a las bases de datos relacionales que se usan de forma tradicional. Por lo que parte del desafío actual es desarrollar un nuevo paradigma acerca de cómo almacenar y analizar los datos para dar cabida a estas nuevas realidades y obtener insights que puedan convertirse en decisiones accionables. Es claro que la conversación en redes de sociales requiere ser abordada con una visión nueva, más holística para dar sentido a los datos. En este tenor el Text Analytics juega un papel muy importante en el desarrollo del Big Data ya que utiliza técnicas de procesamiento de lenguaje natural para "escuchar" un sinnúmero de mensajes en redes sociales en tiempo real. Mediante la aplicación de cientos de algoritmos se pueden crear programas para identificar el sentimiento y, en algunos casos, el estado emocional subyacente del autor. Comprender la emoción es la clave para predecir comportamientos. Lo cierto es que todo lo platicado anteriormente todavía se encuentra en las primeras etapas de implementación. Es fácil imaginar que muchas empresas cuentan con grandes volúmenes de datos de sus transacciones y clientes pero la imposibilidad actual de manipular ese sinfín de datos los lleva a no dar mucha importancia a la forma en que pueden utilizarlos. También está presente el factor humano, es rara la persona que posee la combinación de las habilidades necesarias para dominar el Big Data. Las competencias clave son: visión estadística, la capacidad de "hackear " un conjunto de datos (facilidad de adaptar datos para realizar un modelado) y talento para convertir ideas en decisiones viables. Por otro lado, la necesidad de conectar datos estructurados y no estructurados requerirá un marco analítico distinto, tal vez un enfoque más humanista que incorpora la psicología y la sociología, aunado a todo lo anterior, el reto es considerable. Además está el tema de la posesión de los datos que se ha vuelto un tema delicado por lo que toca a la privacidad. El registro en servicios de localización, correos gratuitos y uso del Facebook efectivamente revela nuestros secretos, incluso mucho después de que eliminamos nuestras cuentas. De cualquier modo, el hecho es que más temprano que tarde el Big Data se establecerá como otra herramienta en el cada vez más amplio bagaje de la investigación de mercados, junto a las encuestas, las entrevistas cualitativas y tantas otras opciones que seguiremos utilizando para responder a las infinitas inquietudes de un mundo cada vez más complejo.