Principales desafíos de big data analytics en las empresas

El entorno de los negocios se define hoy a partir de dos conceptos: competitividad y cambio constante. Para mantenerse relevante y seguir a la vanguardia, tu organización tiene que entender los patrones, tendencias y preferencias del mercado, conocer los comportamientos de los clientes y de la competencia, así como tomar decisiones estratégicas, basadas en datos precisos.

En la actualidad existe una enorme cantidad de datos proveniente tanto de fuentes tradicionales –tus inventarios, balances, registros de ventas– así como de internet – por ejemplo los comentarios y likes en redes sociales, las transacciones de e-commerce, las visitas al sitio web de tu empresa, incluso datos estadísticos de terceros–. Estos datos pueden traducirse en información valiosa para tomar decisiones inteligentes, mejorar la eficiencia operativa y ofrecer mejores soluciones y experiencias a tus  clientes. 

Recopilar, procesar, almacenar y analizar estos grandes volúmenes de datos es posible gracias al análisis de big data, una herramienta tecnológica maravillosa, pero no perfecta. Los retos que presenta van desde la recopilación y gestión de datos hasta la disponibilidad de personal capacitado. 

Para entender mejor el panorama completo, conozcamos un poco más acerca de qué es y cómo funciona el big data.

 

¿Qué es el big data analytics y cuáles son sus características?

El big data es un volumen de información que por su dimensión no puede procesarse a través de una base de datos tradicional. Las técnicas para procesar esos datos son los big data analytics. Es decir, big data analytics es justamente el análisis masivo de datos.

Para ser big data, la información debe cumplir con cinco características principales, las 5 Vs:

  1. Volumen. Debe ser tal cantidad de datos que no puedan procesarse a través de una base de datos tradicional.
  2. Velocidad. Tienen que procesarse casi en tiempo real.
  3. Variedad. Los datos se reciben en diferentes formatos:
    1. Cuantitativos (números, nombres, fechas, direcciones)
    2. No estructurados o cualitativos (audio, video, actividad en redes sociales y muchos otros)
    3. Semiestructurados (en su mayoría códigos HTML).
  4. Veracidad. Para que puedan arrojar resultados útiles deben contener la menor cantidad posible de errores de registro y provenir de fuentes confiables.
  5. Valor. Los resultados deben otorgar valor a la empresa.

Para poder realizar análisis exhaustivos y darles sentido a esos miles de millones de datos, los analistas deben comprender su estructura y utilizar el machine learning, que es un conjunto de métodos estadísticos que entregan métricas simples y claras. Estos métodos son diversos, pero los más utilizados son los siguientes:

  • Regresión lineal: Un algoritmo básico.
  • Regresión logística: Aproximadamente el 80% de los proyectos de big data son de clasificación. Esto lo resuelve este método.
  • Series temporales: Una modificación de las regresiones lineales donde se agregan conceptos como períodos de tiempo y tendencias.
  • Árbol de decisión: El algoritmo que ofrece resultados más claros.
  • Red neuronal: Uno de los algoritmos más potentes, que posibilita el deep learning.
  • K-means: Algoritmo para hacer clustering, agrupamiento por características similares.
  • k-NN: Se utiliza para hacer recomendaciones.
  • PCA: Se le utiliza en encuestas.
  • Cadenas de Markov: Para simulación y estadística bayesiana.
  • Simplex: Algoritmo para pasar de predecir a prescribir.

La importancia del big data analytics en las empresas

A largo plazo, la analítica de datos puede ser la diferencia entre el fracaso o el éxito de una organización. Pero sus aplicaciones y beneficios son muy diversos y aplicables en el día a día de una organización:

  1. Facilita la creación de productos más orientados al mercado real. 
  2. Permite conocer el comportamiento de los usuarios y clientes. 
  3. Mejora la segmentación de los clientes para crear campañas de marketing más eficientes.
  4. Hace más sencillo el manejo de información y aumenta la seguridad de los datos tanto de la organización como de los clientes.
  5. Hace visibles problemas, tendencias y patrones que antes permanecían ocultos.
  6. Posibilita una rápida toma de decisiones a partir de datos concretos.

 

¿Qué herramientas se usan para gestionar big data?

Las técnicas de analítica avanzada incluyen análisis de texto, machine learning, visualización, analítica predictiva, minería de datos, estadísticas y procesamiento de lenguaje natural.

Actualmente existen muchas herramientas, pero las más utilizadas y mejor valoradas son éstas:

  • Hadoop. Ideal para almacenar, también realiza funciones de análisis y procesamiento.
  • Python. Es un lenguaje avanzado de programación muy fácil de utilizar.  
  • Apache Spark. Procesa datos a gran velocidad.
  • Lenguaje R. Se utiliza para cálculo estadístico y gráfico.
  • Mongodb. Almacena datos en documentos, no en registros como el resto de las herramientas.
  • Elastisearch. Indexa y analiza grandes volúmenes de datos en tiempo real.
  • Apache Storm. Procesa en tiempo real información de redes sociales.

La elección de las herramientas para una empresa en particular depende de su capacidad instalada y sus necesidades específicas. Asimismo, es importante considerar las necesidades que se tendrán a futuro, la dificultad de implementación y la inversión requerida.

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¿Qué tipo de organizaciones necesitan procesar este volumen de información?

Todas las grandes corporaciones, comenzando por Google y TikTok, utilizan el big data analytics. Eso les ha permitido crecer hasta convertirse en las mayores fuerzas de internet. Pero incluso una pequeña compañía, una Pyme o una startup pueden beneficiarse de esta tecnología.

Cualquier organización, incluso cualquier persona, recibe diariamente una enorme cantidad de datos, por lo que el uso de big data es posible para organizaciones pequeñas. 

Al igual que sucede con grandes corporativos, el big data ofrece a las Pymes información variada y clasificada, permite crear estrategias, ayuda a conocer las costumbres de consumo y los gustos de los clientes, facilita el manejo de los suministros y de los inventarios.

 

Los principales desafíos de big data analytics que enfrentan las empresas 

Como podemos ver, la analítica de datos representa un cambio y un avance enorme en la forma en que las empresas hacen negocios, pero debemos decir que no todo son buenas noticias; también existen algunos desafíos.

 

Organización de los datos

El trabajo comienza por la manera en que se alimenta una plataforma analítica. Si los datos no son manejados adecuadamente los resultados no serán confiables. Y cuando se manejan grandes cantidades de datos, el riesgo es mayor. Por eso, la organización de datos debe ser supervisada por un experto.

 

Seleccionar la tecnología adecuada

No toda la tecnología sirve a todas las empresas. Antes de implementarla, se debe considerar una serie de factores, entre ellos las necesidades presentes y futuras de la organización, el presupuesto asignado a este rubro, si el almacenamiento se hará a través de un proveedor o un data center propio, si el almacenamiento se hará en la nube. De nuevo, la selección e implementación deben ser coordinadas por un profesional del big data.

 

Almacenamiento

A medida que la recepción de datos va creciendo, el almacenamiento tiene que ser capaz de seguir recibiendo información. Cuando se piensa en una inversión en big data es necesario hacer un análisis que evite una mala implementación, la cual a final de cuentas puede resultar en resultados erróneos, pérdida de dinero y rápida obsolescencia.

La arquitectura de los repositorios y estructura de datos debe permitir gestionar la información de manera ordenada y ágil.

 

Seguridad 

Buena parte de la información que se maneja es confidencial, especialmente teléfonos, cuentas bancarias o contraseñas de clientes y de la propia empresa. Y esos datos son los más vulnerables a ciberataques. Por esa razón es indispensable tomar las medidas de seguridad necesarias para evitar el robo o incluso la destrucción de esa información.

 

Escasez de profesionales de big data

Los datos por sí solos no son útiles. Para obtener información valiosa de ellos es necesario contar con un equipo de analistas de datos altamente profesional. El problema a nivel mundial es que existe una escasez enorme de profesionales del sector.

En España, el 65% de los proyectos basados en big data fracasan debido “a la escasa preparación tecnológica y formativa de las empresas, o bien por no contar con expertos externos que ayuden a diseñar y monitorizar este tipo de innovaciones”.

De todos los desafíos de big data analytics que enfrentan las empresas, la falta de profesionales es sin duda uno de los más relevantes. 

 

¿Ser big data analyst es una profesión rentable?

El desarrollo del big data ha sido tan acelerado que los profesionales en este campo se han convertido en un activo altamente apreciado y buscado por las empresas

La importancia de su trabajo para el éxito de una organización hace que sus sueldos sean de los más altos de toda  la industria.

Leonardo Gutiérrez, Consultor y Arquitecto de Soluciones de Transformación Digital de SONDA Colombia enuncia claramente: “Apenas estamos en los primeros microsegundos del big bang del big data ”. Esto significa que el campo de trabajo crecerá año con año de forma importante, lo que garantiza un futuro promisorio para cualquier verdadero profesional del rubro.

 

¿Cómo me convierto en big data analyst?

Los primeros especialistas que surgieron eran encargados de informática o auxiliares de finanzas, pero hoy se requiere de una formación mucho más especializada y analistas más calificados.

Para convertirte en un analista de datos, lo primero que necesitas es sentir pasión por las matemáticas, la estadística y la programación. Una licenciatura en ingeniería, física, matemáticas, economía, estadística, sistemas o tecnologías de la información es deseable. Pero si deseas convertirte en un verdadero experto, capaz de dirigir equipos y departamentos –incluso si actualmente ya gestionas información–, tu mejor alternativa es cursar una maestría en Business Analytics.

Considera que el análisis de datos no es un fin en sí mismo, sino una metodología aplicada a los negocios. Es decir, no basta con gestionar datos; lo más importante es llegar a resultados útiles para tu empresa. Para eso, lo mejor es tener un enfoque interdisciplinario que te brinde un balance entre habilidades técnicas y una sólida visión de los negocios.

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