Qué es el Big Data y Cómo Funciona en las Empresas: Tamaño y Algo Más

Vivimos en la época de «la revolución de los datos». La expansión de internet y la tecnología han generado que los datos de ubicación, compras, comunicaciones, gustos, o intereses estén disponibles en cualquier momento digitalmente. Google ha rentabilizado su conocimiento de algunos de estos datos vendiendo publicidad personalizada a empresas que quieren llegar a clientes interesados en ciertos temas o en determinados lugares o momentos. Una encuesta de la consultora NV Partners a responsables de grandes empresas señalaba que un 97% ha realizado inversiones en «big data» en el último año, pero sólo el 27% está satisfecho de los resultados obtenidos. Muchos expertos consideran que esta estadística prueba la importancia de entender bien qué es exactamente el «big data» y qué características debe tener para resultar útil. Esta entrada pretende responder a esas preguntas y dar algunos ejemplos. 

Contrariamente a lo que mucha gente piensa, cuando hablamos de «big data» no nos referimos exclusivamente a un gran volumen de datos. Muchas organizaciones públicas y privadas tienen una gran cantidad de datos y , sin embargo, no tienen el potencial para aprovecharlos como  «big data». Los expertos suelen coincidir en describir al «big data» con cuatro propiedades, las denominadas 4Vs del «Big Data»:  volumen, velocidad, variedad y veracidad de los datos.  Veamos brevemente a qué se refiere cada una de estas propiedades:

• El volumen se refiere a contar con una gran cantidad de datos que posibiliten encontrar patrones generales de interés. Saber por qué va una persona al médico es útil para ofrecer una solución a su enfermedad. Analizar los motivos que llevan al médico a todos los habitantes de un país a lo largo de un año permitiría establecer conclusiones sobre los problemas de salud que el país tiene y cómo solventarlos.
• La velocidad se refiere a poder acceder a datos en el mismo momento en que se están produciendo. A diferencia de los datos sobre el pasado que son la base de los informes de contabilidad de las empresas, o de las estadísticas nacionales, los datos en «big data» son más potentes cuanto mayor sea nuestra capacidad para acceder a ellos en tiempo real. Por ejemplo, los datos que facilita un móvil sobre dónde está una persona en cada momento se pueden considerar un buen ejemplo de datos veloces. Los coches sin conductor también ilustran el potencial de los datos en tiempo real puesto que permiten programar el vehículo para reaccionar a cualquier situación que se produce a su alrededor.
• La variedad tiene que ver con la posibilidad de tener datos sobre una misma realidad a través de distintas perspectivas. Por ejemplo, si evaluásemos las compras de un cliente no sólo contando con la información final de la cantidad gastada en la compra, sino también con un mapa de sus movimientos en el punto de venta y con la expresión facial y corporal del cliente durante el desarrollo de la compra, tendríamos un importante potencial para tomar medidas eficaces que mejorar ese volumen de compras en un futuro. La posibilidad de cruzar estos datos además con los que provienen de fuentes externas como temperatura, día del mes o de la semana incrementan aún más la variedad.
• La veracidad es quizás la característica más difícil de detectar para las empresas. Se trata de contar con datos que reflejen fielmente la realidad. Muchas empresas han tomado decisiones equivocadas basándose en conclusiones de datos que les parecían apropiados y no lo eran. Cuestionarios sobre satisfacción que sólo son respondidos por clientes satisfechos, datos recogidos por aplicaciones que sólo están en los móviles de un grupo de población con ciertas características de edad o intereses, o noticias falsas («fake news») son sólo algunos ejemplos de datos no veraces que podrían llevar a conclusiones erróneas.

Nuestra propia definición final se construye considerando las cuatro características a la vez e indicaría que el «big data» consiste en una cantidad importante de datos estructurados y no estructurados que van cambiando a la par que reflejan una realidad de la que se puede obtener valor mediante análisis de relaciones.

Muchas empresas han mostrado en los últimos años lo potente que el big data puede ser para impulsar un negocio. Amazon, Booking, FedEx, Google, Twitter, Facebook y Uber son sólo algunas de las empresas más conocidas que cuentan con modelos de negocio exitosos altamente relacionados con el big data.  Otras empresas han sido muy rentables en proporcionar la tecnología o el asesoramiento para hacer posible el aprovechamiento exitoso de los datos. En cualquier caso, sólo contar con los datos no es suficiente. La clave está en conseguirlos, saber organizarlos de forma adecuada, tener una capacidad de análisis suficientemente desarrollada para poder obtener conclusiones con respecto a los mismos y, finalmente, saber implantar ágil y eficazmente acciones apropiadas como consecuencia del análisis realizado.  Es fácil de decir y muy difícil de hacer. Los problemas para hacerlo van desde los directivos a los tecnológicos. Por ejemplo, las organizaciones grandes (incluyendo instituciones públicas) tienen un gran potencial para contar con datos, pero también grandes dificultades para cambiar su organización de cara a analizarlos. Al mismo tiempo, en los últimos años contamos con cada vez más información que las personas facilitan sobre sus intereses  no sólo en forma de texto, sino también en forma de imágenes (como todas las que se suben a Instagram) o vídeos (como los que se suben youtube o recogen las cámaras de vigilancia), sin embargo los sistemas automáticos de interpretación de esas imágenes todavía no están perfeccionados.

Este vídeo del Foro Económico Mundial resume en menos de dos minutos el potencial del big data y algunos de sus retos. Está sólo en inglés, pero cuenta con subtítulos y una animación que ilustra espectacularmente nuestras ideas en esta entrada. Si tienes alguna idea o ejemplos de cómo el «big data» puede ser útil en situaciones concretas, por favor comparte tu idea con nosotros contándonos en los comentarios de esta entrada.