Internet y las nuevas tecnologías del la información, han generado una cantidad abrumadora de datos. A este respecto, el término Big Data, hace referencia precisamente al manejo de grandes volúmenes de datos para resolver problemas específicos.
¿De dónde pueden provenir los datos del big data?
En la actualidad, la ubicuidad de internet y el desarrollo de dispositivos de procesamiento y almacenamiento de información, hacen que la data que se utiliza de insumo para el análisis de grandes volúmenes de datos provenga de muchas fuentes presentes en nuestra interacción cotidiana con los demás y con el entorno digital. Pasamos mucho tiempo conectados a internet, generando información constantemente.
El big data, trabaja tanto con datos estructurados como con datos no estructurados.
Los datos estructurados, son aquellos que se presentan como categorías definidas. Por ejemplo, una base de datos de clientes estándar, con entradas para el contacto, el nombre, la edad, la ubicación y otras variables demográficas. Estas bases de datos, comúnmente se gestionan con programas como SQL y, para su manipulación, la implementación de herramientas de BI (business intelligence) es frecuente.
No obstante, la ciencia de datos de la mano del big data, ha profundizado también en el procesamiento de datos no estructurados que la BI normalmente no incorpora. Los datos desestructurados son más complejos y difíciles de recabar.
La información no está representada por datos elementales, y, por consiguiente, se muestra mucho más difícil de manipular e interpretar. Herramientas como Hadoop o bases de datos como NoSQL, han sido desarrolladas para contribuir considerablemente con su manipulación. Algunos ejemplos comunes de información desestructurada son los emails, la información generada en las redes sociales (Twitter, Facebook, Instagram, etc) audios, vídeos, fotografías, e incluso documentos impresos. Asimismo, los smartphones, el internet de las cosas y los wereables, son fuentes importantes para la ciencia de datos aplicada al marketing.
Big data y minería de datos
Los grandes volúmenes de datos, por si mismos, pueden resultar caóticos e incluso inútiles si tan sólo se almacenan. En consecuencia, hay que saber extraer información de ellos, esto es, hay que saber interrogar e interpretar los datos.
Qué hacer con los grandes volúmenes de datos, ha sido, pues, la pregunta que ha orientado el enérgico desarrollo de la ciencia de datos, y ha convertido a los datos en uno de los insumos más valiosos en la actualidad. Bajo este orden de ideas, el aprovechamiento de los grandes volúmenes de datos son la clave de la ventaja competitiva que están logrando las empresas en la actualidad.
La minería de datos busca descubrir patrones en grandes volúmenes de datos para categorizar comportamientos y predecirlos.
Para ello, se vale fundamentalmente de la estadística y de los informática: paquetes estadísticos, inteligencia artificial, manejo de base de datos, etc.
La minería de datos es llevada a cabo por un perfil que ha emergido para atender la necesidad de manejar big data; el perfil de data scientist (o científico de datos). Este perfil profesional -altamente demandado por las empresas según las últimas tendencias del mercado laboral-, combina habilidades de matemático, estadístico e informático. Lenguajes de programación como Python, R y el manejo de bases de datos, son esenciales para el científico de datos.
Procesos del marketing que mejora la big data
El big data, forma parte de los insumos para las decisiones estratégicas de las organizaciones. Por tanto, el marketing, siendo una de las dimensiones fundamentales de toda empresa, no podía ser la excepción en la implementación de big data. Las herramientas de big data, además, han aportado una integración sistémica en las empresas, cuyos departamentos, ahora más articulados gracias a las plataformas que permiten integrar la información de los distintos departamentos de la empresa, arrojan datos específicos en tiempo real.
Genera una una mejor segmentación y un mejor engagement
La big data permite fidelizar a los clientes construyendo relaciones más duraderas, es decir, aumenta la generación de engagement, puesto que los datos, permiten formas de segmentación del mercado cada vez más efectivas, a la vez que facilitan el análisis del comportamiento del consumidor. Los consumidores pasan mucho tiempo en internet, generando información clave sobre sus patrones de consumo. Algunas empresas tienen perfiles claros de sus consumidores ideales y nos conocen los suficiente como para ofrecernos algo que consideremos valioso.
Permite descubrir nuevos nichos de mercado y reducir el riesgo de lanzamiento de productos
Asimismo, la big data, permite cazar oportunidades de venta. Incluso, posibilita una incursión más certera en nuevos nichos de mercado. Por otro lado, las técnicas de recabación y procesamiento de información, permiten tomar decisiones más atinadas y oportunas (en tiempo real). Esto, además de darle flexibilidad a la organización, genera una ventaja competitiva importante sobre aquellas empresas que aún están rezagadas en la aplicación del data sicence al marketing. Dicho de otro modo, el big data analytics es un microscopio para investigar al mercado.
Por otro lado, con la big data se generan modelos de predicción, se mejora la gestión de riesgo y, por consiguiente, se optimiza el análisis de los costes. Los modelos predictivos no sólo determinan tendencias, sino que permiten realizar ajustes estratégicos con base a dichas predicciones.
En resumen, la big data genera ventajas competitivas en las empresas. Aquellas que sepan explotar esta tendencia, podrán posicionarse de forma privilegiada en el mercado. Quizás, uno de los retos para agencias de de marketing que se ocupan del growth hacking para startups, es incorporar el big data analytics a negocios pequeños. En todo caso, Google analytics, suele ser una opción para estas empresas.
El big data cobrará cada vez más importancia para los startups
Pese a que los servicios de big data son normalmente utilizados por grandes empresas y corporaciones, las herramientas para trabajar big data son, por lo general, open-source. De la mano de expertos, estas herramientas permitirán a los negocios pequeños y emprendimientos maximizar sus beneficios. Así, pues, un growth hacking con conocimiento en data science, podría marcar la diferencia entre el éxito o la quiebra de un emprendimiento.
El big data aplicado a startups, tal como sucede en las corporaciones, mejorar todos los procesos del pues permite descubrir deficiencias en la organización y subsanarlas. Asimismo, posibilita un conocimiento profundo de los clientes y, por tanto, disminuye el riesgo en el lanzamiento de nuevos productos y el descubrimiento de nuevos nichos de mercado.
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