Big Data drivers

Descubre los drivers de Big Data y alcanza una comprensión más completa de tu negocio, su entorno y las posibilidades que la información te brinda.


Llamamos big data drivers o drivers del big data a aquellos elementos, tecnologías o tendencias que impulsan el crecimiento, uso y explotación del Big Data. Entre otros podemos encontrar los siguientes big data drivers: redes sociales, Internet de las cosas, movilidad, cloud computing, automatización, sofisticación de usuarios, facilidad de monetización, etc.

Big Data Drivers

Al mismo tiempo que se van incrementando la variedad y complejidad de los datos a que tenemos acceso diariamente, casi sin darnos cuenta en muchas ocasiones; Big Data se perfila como la única opción para quienes quieren aprovechar esta ventaja competitiva que nos brinda la tecnología para explotar su potencial, innovando en su negocio como nunca antes lo habían podido hacer. Pero ¿qué nos ha llevado hasta aquí?

Los drivers de Big Data

Todo el mundo habla de Big Data y, lo cierto es que no siempre se comprende muy bien qué es o qué nos ha impulsado hasta este punto. Parece obra de la magia y, sin lugar a dudas, agrupa todo lo que se considera innovador. En eso estamos todos de acuerdo. También se sabe que, relacionado con el mundo de los negocios se presenta como una forma muy interesante de hacer dinero y aumentar la rentabilidad de muchas empresas.

Sin embargo, existen tres motivos principales que, al conjugarse, derivan en esta revolucionaria manera de entender, procesar y gestionar la información. Los drivers de Big Data tienen mucho que ver con ellos.

1. Consumidores cada vez más sofisticados

La tecnología ha contribuido a la efectiva globalización de las opiniones. Ya no hay límites de tiempo, de idioma ni geográficos. Es cierto que cada vez hay más productos a que el consumidor tiene acceso pero, también es verdad que, un 73% en mercados maduros y un 85% en emergentes no compran si un conocido ha tenido una mala experiencia, algo que demuestra la importancia del “social media”.

  • Exigen más información.
  • Son más desconfiados.
  • Basan sus criterios de decisión en la información que encuentran en el social media.
  • En todas estas afirmaciones se basa el éxito de Trip Advisor, un gran ejemplo de cómo entender la mentalidad de un consumidor sofisticado y del impacto que las opiniones tienen en las ventas y en las probabilidades de ganar o perder clientes.

Por todo ello, las empresas no pueden permitirse no conocer esta información. No pueden ignorar la repercusión de un simple comentario negativo. Deben recoger estos datos, ser conscientes de cuánto puede afectarles, ya no sólo en cuanto a las ventas de un producto, sino como marca; y tienen que conseguir volver las tornas y transformarlo en una ventaja, explotando esta posibilidad que les brinda Big Data.

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En esta información se encierra un gran valor que, además se puede recoger sin límites gracias a Big Data, porque hay que recordar que en la mayoría de los casos se trata de texto libre, que requiere análisis de sentimiento y, para ello, el uso de una tecnología muy precisa.

2. Automatización

Aquí es donde entra en juego otro de los factores que conducen a Big Data, la automatización, que es la capacidad de algunos procesos de cuantificar algo que no es tan sencillo de ponderar y donde, el mayor cambio, es la disposición para modificar la experiencia del cliente mediante políticas de software, procedimientos y personalización de sistemas self-service mucho más amigables.

  • Escalabilidad. Se cuenta con capacidad para almacenar un increíble volumen de datos, y se necesita porque ya no se puede hacer manualmente. Algo que recuerda, por ejemplo a lo sucedido en los inicios de Google y Yahoo, donde mientras que el primero recogía las peticiones de búsqueda y las gestionaba de forma automática, el segundo lo hacía de forma manual. Fue Google quien obtuvo el algoritmo, automatizando, y por eso sus resultados fueron tan buenos y su penetración tan rápida.
  • Granularidad. Se puede procesar toda la información recibida. Por ejemplo, almacenar todos los tweets y analizar cada uno de manera automática usando un diccionario para saber qué percepción se tiene de la empresa en la red y obtener así un porcentaje.
  • Valor. Automatizando se puede obtener valor, porque si no se puede procesar la información de que se dispone, su recolección y almacenamiento carecen de sentido, les falta el análisis.

3. Monetization

Big Data habilita un gran mercado donde los datos se reúnen, intercambian y se venden a otros clientes. La información se ha vuelto una alternativa que permite obtener rentabilidad. Es decir, que además del beneficio que supone para la organización el poder acceder a tanta información se puede ganar dinero con ello, si se sabe cómo y se tienen buenas ideas (data science), ya que estos datos pueden venderse a otras compañías. Ejemplo de ello serían las empresas de telecomunicaciones, como Telefónica que, gracias a los datos de cada usuario que almacenan al perfeccionar cada contrato, relacionados con su posición geográfica, que consiguen saber por la conexión a las distintas antenas; pueden elaborar un mapa humano estructurado por edades y sexos, muy útil a la hora de establecer un negocio en una zona u otra de la misma ciudad.

Conclusión

Cada vez más, el big data está siendo utilizado por las organizaciones para intentar alcanzar sus objetivos de negocio, utilizando conjuntos de datos integrados para comprender rápidamente las necesidades cambiantes de sus clientes y del mercado en general. Los principales big data drivers que están haciendo que esto sea así tienen que ver con la propia naturaleza de unos consumidores cada vez más sofisticados, la automatización y la posibilidad que tienen dicho big data para incrementar la rentabilidad de las organizaciones.

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