¿Cuál es la importancia del Big Data en las empresas?

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Rubén Sánchez. Ingeniero de Datos
Escrito el 18 de agosto de 2022
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El creciente uso del Big Data en las empresas ha cambiado la forma en que estas se desarrollan. Con este fenómeno, además de la tecnología adecuada para poder llevar adelante un análisis de datos complejo, se necesitan recursos que los entiendan. Esto cambia la cultura de la empresa y modifica por completo la forma de hacer negocios. 

También están surgiendo nuevos tipos de compañías que analizan y combinan datos de la industria gracias al Big Data. Estas capturan y analizan la información sobre los productos y servicios, compradores y proveedores y preferencias de usuarios y consumidores. Pero comencemos por entender primero de qué se trata este concepto.

¿Qué es el Big Data?

Conocido en español como macrodatos o inteligencia de datos, el Big Data es un gran volumen de datos que, por su complejidad, son prácticamente imposibles de analizar si no se cuenta con determinadas herramientas informáticas. Como no se puede interpretar con aplicaciones “tradicionales”, al hablar de Big Data en realidad nos referimos a ese análisis de datos del que se extrae información importante: se analizan patrones, se cruzan datos que a primera vista parecen no tener relación y de ellos se extrae información que puede ser de utilidad para mejorar la actividad y el rendimiento de la empresa.

Y como normalmente el volumen de los datos es alto, continuo (dado que se generan constantemente) y variados, ya que provienen de distintos canales (redes sociales, ventas, interacciones con potenciales clientes, correos electrónicos, etc), es importante considerar la veracidad de los mismos y su valor. En otras palabras, es importante que sean útiles y posibles de analizar.

Otra de las características de los datos es su variedad, ya que por ello se dividen en 3 grandes grupos:

Datos estructurados: se pueden ordenar en las columnas de una base de datos y por esto permiten extraer información de manera muy simple para poder analizarla.

Datos no estructurados: son conjuntos de datos que poseen una estructura interna pero no están predefinidos, por esto son más difíciles de ordenar. Un ejemplo de ello son los archivos tipo word, hojas de cálculo, e-mails, contenido en redes sociales, datos de sitios web, imágenes, videos, audios, entre otros.

Datos semiestructurados: son un híbrido entre los dos anteriores, ya que tienen una forma estructurada pero no están definidos, como es el caso de CSV, JSON, XML, TSV y emails. Es posible que tengan una estructura interna, pero no tienen la estructura externa para los procesos estándares de administración de datos. De igual manera que los datos no estructurados, cuentan con información importante que es difícil de extraer sin no se tiene una estrategia de gobierno de datos.

¿Para qué sirve el Big Data en las empresas?

Aunque pareciera una obviedad la utilidad de los datos para las compañías, es cierto que utilizarlos cotidianamente implica un esfuerzo a nivel económico, cultural y analítico para cualquier organización. La transformación digital no es un proceso sencillo y por eso no está de más compartir los 5 principales beneficios que brinda el uso del Big Data en las empresas:

Aumentar la eficiencia: Actualmente, toda empresa cuenta con una gran cantidad de información que, de manera manual, sería prácticamente imposible de analizar, pero que, con un software específico, como un CRM, se pueden observar y analizar sin esfuerzo. Este tipo de programas, además permiten automatizar procesos, realizar informes y contar con datos centralizados en tiempo real.

Mejorar la toma de decisiones: permite que la gestión sea más ágil y confiable gracias a la data disponible.

Ofrecer nuevos productos o servicios. Contar con los datos al alcance de la mano permite adelantarse a las tendencias y detectar oportunidades, como por ejemplo una demanda de un cliente y generar nuevas líneas de ingresos.

Reducir gastos. En la analítica de datos se pueden detectar procesos de trabajo redundantes que pueden evitarse, ayudando a que la empresa sea más eficiente.

Mejorar el intercambio de información y la comunicación empresarial: gracias al fácil acceso a la información y a los datos que nos aporta, se aceleran procesos de comunicación interna entre equipos y externa de cara a los clientes, lo que a su vez incrementa la productividad. 

“El Plan España Digital anuncia que la previsión de las empresas que usan Big Data pasará de menos de un 15% (2020) a un 25% en 2025”*

Desafíos o retos a los que se enfrenta el Big Data

Aunque cada vez son más las empresas que se transforman aprovechando de los beneficios del Big Data, es verdad que existen varios desafíos que en algunas oportunidades han llevado a algunos proyectos al fracaso. Los principales retos a los que se enfrentan las compañías que emprenden este tipo de cambio son los siguientes:

Calidad de los datos: Para poder implementar soluciones con Big Data es fundamental que los datos sobre los cuales se va a trabajar sean relevantes y precisos, dado que de lo contrario, el análisis no tendría valor o podría ser incorrecto. Para lograr este punto es importante que toda la empresa tome real conciencia sobre el impacto que tiene cada dato que se ingresa, modifica o actualiza.

Protección de los datos: Proteger los datos almacenados tanto en servidores físicos como virtuales mediante buenas prácticas en materia de ciberseguridad es esencial para salvaguardar información de la empresa, especialmente aquella que es delicada por su confidencialidad. Los ciberataques son cada vez más usuales y no debe perderse de vista el impacto que podría tener en el negocio ser víctima de ello.

Constante cambio: El permanente desarrollo de la tecnología hace que analizar los procesos que se optimizarán y la herramienta adecuada para hacerlo mediante Big Data sea un paso decisivo para evitar que el proyecto quede obsoleto en poco tiempo, lo que implicaría un mal uso del presupuesto y los recursos utilizados. A su vez, no cambiar y continuar utilizando las mismas herramientas y procesos, especialmente aquellos que no permiten compartir fácilmente la información, también podrían impedir la evolución de la empresa.

Estandarización: de la mano con el punto anterior, a la hora de digitalizar una empresa o cambiar herramientas, puede haber formatos incompatibles debido a los diferentes procesos de recopilación de información que existan. Como parte de la política de gobernanza de datos (necesaria para todos los desafíos que hemos nombrado), la estandarización es un proceso que puede tomar mucho tiempo. Esta es una decisión que debe tomar la empresa, ya que, aunque es posible realizar integraciones mediante desarrollos, la incompatibilidad de datos podría ser una barrera.

Recurso humano calificado y especializado: el avance tecnológico a una velocidad tan ágil requiere la formación continua y de talento calificado para llevar este tipo de proyectos de manera adecuada. Perfiles como el de los data scientist, que es el que se encarga de analizar un gran volumen de datos con distintas soluciones para definir su valor, no abundan en el mercado y retenerlos también es un gran desafío para las empresas.

Sin lugar a dudas, los datos están cambiando el mundo empresarial y la forma en que se toman decisiones, se abren oportunidades y se realizan procesos. Todo ello a un ritmo sin precedentes. Y la cantidad de datos disponibles solo aumentará, así como avanzará la tecnología de análisis.

La capacidad de aprovechar Big Data para las empresas será cada vez más crítica en los próximos años. Las empresas que ven los datos como un activo estratégico son las que sobrevivirán y prosperarán, mientras que las que ignoren la revolución que estamos transitando corren el riesgo de desaparecer. El futuro de la utilización de datos ofrece grandes oportunidades.

* España Digital es un programa de medidas del Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital que pretenden impulsar la transformación digital del país, conforme a la estrategia de digitalización que sigue la Unión Europea. Es de colaboración público-privada. Fuente aquí: https://portal.mineco.gob.es/ca-es/ministerio/estrategias/Pagines/00_Espana_Digital_2025.aspx

Sobre el autor

Rubén Sánchez. Ingeniero de Datos
Ingeniero en Informática por la Universidad de Granada., Rubén cuenta con un máster en Ciencia de datos y Aprendizaje automático por la Universidad de Granada. Actualmente, doctorando en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones en la Universidad de Granada. Antes de incorporarse a Cuerva, se desempeñó como Investigador en la Universidad de Granada sobre Desarrollo de Aprendizaje Automático y fue jefe del departamento técnico en una agencia de comunicación. Actualmente ocupa el cargo de Data Engineer en Cuerva brindando soluciones a las diferentes áreas de negocio.
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