Cuando escuchamos Big Data, automáticamente imaginamos que haber elegido área 4 (Arte y Humanidades) fue innecesario. Antes de recurrir al arrepentimiento, debes saber que no sólo hackers, ingenieros, expertos en IT y matemáticos saben de esto. De hecho, el Big Data está presente en nuestra vida cotidiana y ya eres parte de él desde el momento en el que realizaste una simple búsqueda predictiva en Google.
Antes de arrancar, debemos conocer el significado tal cual aparece en el diccionario:
“Big Data es el conjunto de datos cuyo tamaño, complejidad y velocidad de crecimiento, dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales”.
Suena complicado, pero en este artículo descubrirás que no lo es tanto y que podría ser de gran utilidad para ti.
Para entender el Big Data es necesario conocer sus 4 dimensiones:
Dimensión Descriptiva: Contar con los datos, tener la foto de ¿qué ocurrió?
Dimensión Analítica: Analizar y entender ¿por qué ocurrió?
Dimensión Predictiva: En base al análisis, inferir ¿qué puede llegar a pasar?
Dimensión Prescriptiva: Finalmente, proyectar para saber, ¿qué hacer cuando eso ocurra?
Bastante sencillo explicado de esta forma, pero seguramente ahora estarás pensando, “ok, ya lo entendí, pero ¿a mí de qué me sirve?”
¿Para qué sirve el Big Data?
El Big Data permite a las empresas procesar y examinar distintos datos de los usuarios para conocer sus hábitos y así establecer estrategias puntuales para entenderlos mejor y poder adaptar su productos o contenido a sus necesidades.
Un ejemplo tangible, del que seguramente tienes membresía es Netflix, quiénes a través de la recopilación de datos estratégicos como son: ¿cuántas veces entran a la plataforma por semana? ¿ven los videos completos? ¿qué día prefieren hacerlo? ¿Qué contenido ven? Etcétera.
Después de recopilar esta información y hacer el análisis pertinente pasando por las cuatro dimensiones del Big Data definieron que House Of Cars debería ser la primera serie original de la plataforma. Tal vez no lo recuerdes ahora, pero esta serie fue un rotundo éxito desde el primer capítulo, la razón: la serie está basada en todos los datos que arrojaron las herramientas de Big Data acerca de las preferencias del usuario.
Vayamos a un ejemplo más cotidiano:
Yendo a un ejemplo, si tengo una Agencia de venta de automóviles y una base de datos de las personas que alguna vez se interesaron, puedo empezar a analizar esos datos (dimensión descriptiva).
Ver las fechas y darme cuenta si hay estacionalidades, si vienen porque son de la zona o por algún estímulo o aviso que hayamos hecho para traccionar gente a Punto de venta.
De acuerdo a eso tal vez nos demos cuenta que hay un pico de tráfico de gente tiempo antes de cobrar su aguinaldo y que en general averiguan sobre los mismos modelos siempre, de gama baja. Luego puedo cruzar esos datos con las ventas en esas fechas (etapa analítica).
Si realmente no son consecuentes, puedo empezar a estimar y anticiparme a esos ciclos de forma predictiva y además tomar medidas y realizar acciones considerando dichos picos, como invitaciones a Test drives de esos modelos o el lanzamiento de un plan de financiamiento especial para esas unidades (etapa prescriptiva).
En definitiva, hoy día existen múltiples fuentes para recopilar datos de los consumidores de una marca.
El primer paso podría ser empezar a consolidar esa información, darle un formato homogéneo y evaluar si es la que nos interesa saber de los consumidores. Esa base es la materia prima de lo que querramos hacer en el futuro.
En resumen, el Big Data está en todos lados y queramos o no, forma parte de nuestra vida diaria.
Así que como dice el dicho: “Si no puedes con él, mejor únetele y saca ventaja para tu negocio o tus redes sociales”.
Conoce más: https://lumia.mx/big-data-para-las-masas/
Escrito por: Pablo Carone, Director de Marketing digital GrupoMap
