Las empresas y el Big Data, algunos casos de éxito | Crehana para empresas
Big Data: Casos de éxito en el mundo empresarial

Big Data: Casos de éxito en el mundo empresarial

Última actualización 6 de Mayo del 2021Tiempo de lectura: 7 min.

Herson Barona

Los datos se han convertido en una de las materias primas más ricas y codiciadas, son el oro del siglo XXI. No es casualidad que las empresas punteras de cada rubro hayan adquirido ya una cultura data-driven y estén implementando agresivamente estrategias de análisis de datos para crear nuevos modelos de negocio y encauzar su crecimiento. Quienes han comprendido que los datos son un activo, hoy en día han marcado un parteaguas y constituyen casos de éxito en Big Data.

En este artículo veremos cómo han utilizado el Big Data las empresas más exitosas del mundo, pero antes hagamos un breve repaso sobre los conceptos que tocaremos para comprender mejor el contexto y la importancia de los llamados megadatos en el ámbito empresarial. 

 

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La era de los datos

Antes de pasar a hablar de los casos de éxito en Big Data, entremos un poco en contexto. En los últimos años la sociedad ha transitado de la era de la información a la era de los datos. La revolución tecnológica trajo consigo una impresionante migración digital que se traduce en ingentes cantidades de datos generados a cada instante. 

Para poner las cosas en perspectiva y comprender la relevancia del término Big Data, baste decir que cada dos días se crea el equivalente a la información generada desde el comienzo de la civilización hasta el siglo XX

De acuerdo con la revista Forbes, Google procesa más de 40 mil búsquedas cada segundo, y cada minuto se suben cerca de 50 mil fotos a Instagram y se envían 156 millones de correos electrónicos. Se calcula que solamente en los últimos dos años se ha creado el 90% de toda la información existente en el mundo. 

Cada clic que damos genera información, datos que dicen, en mayor o menor medida, con claridad o de manera abstracta, cosas sobre nosotros. Pero los datos sin procesar no valen mucho por sí mismo ni son de utilidad. Los datos deben ser procesados y analizados para que adquieran su valor y, finalmente, podamos empezar a ver casos de éxito en Big Data.

En 2020 se sobrepasaron los 50 mil millones de dispositivos conectados a intenet, lo cual sólo significa que la cantidad y variedad de datos que se generan en el mundo continuará creciendo a niveles inimaginables, lo cual hará del data science uno de los campos más fructíferos de nuestros tiempos.

Si se analiza correctamente, toda la información que creamos como usuarios dice mucho de nuestro comportamiento, personalidad, preferencias, gustos, intereses, edad, hábitos de consumo y entorno socioeconómico. Así que no pasó mucho tiempo para que las grandes organizaciones se dieran cuenta de que toda esa información que tenían disponible podría ser valiosa para realizar mejoras en áreas estratégicas y brindarles oportunidades de crecimiento.

Fue así como surgieron los primeros casos de éxito de empresas que usaron el Big Data a su favor. 

De acuerdo con Accenture, el 52% de las organizaciones que tienen operaciones preparadas para el futuro ya cuentan con data analytics, pues los datos de hoy pueden ayudar a resolver los problemas del mañana. Y es por eso que actualmente se invierten más de 180 mil millones de dólares al año en análisis de Big Data. 

Data analytics monitor con gráficos

Fuente: Luke Chesser (Unsplash).

 

¿Qué es Big Data?

¿Pero qué quiere decir exactamente Big Data? Podemos definir este concepto, a grandes rasgos, como una gran variedad de datos tan grandes y complejos que requieren de formas innovadoras y rentables de procesamiento y análisis para tomar decisiones, diseñar campañas y mejorar procesos, entre otras cosas.

Las características de estos datos —que es a lo que se le conoce como las 5 “V” del Big Data— son: velocidad, volumen, variedad, veracidad y viabilidad. A partir de ellas se busca generar valor, que es lo que han logrado las empresas que se consideran casos de éxito en el uso de Big Data.

Según un informe de Deloitte Analytics, cuando se habla de Big Data se hace referencia a “un conjunto de problemas que sería muy difícil o muy costoso resolver con las tradicionales bases de datos relacionales —y a las tecnologías desarrolladas para resolverlos”.

Letrero neón data has a better idea

Fuente: Franki Chamaki (Unsplash)

 

Usos y aplicación del Big Data

Llevar a cabo análisis de datos en grandes cantidades y a gran velocidad puede ser muy valioso, ya que permite tomar decisiones informadas basadas en información y no en proyecciones, creencias o presentimientos.

El análisis de datos puede ser útil para crear estrategias de todos tipo: desde captar y fidelizar clientes hasta probar productos y ofrecer experiencias de usuario personalizadas.

En Big Data in Practice —libro en el que se lleva a cabo una revisión de casos de éxito con Big Data en algunas en compañías que se encuentran a la vanguardia— su autor, Bernard Marr, afirma que estamos siendo testigos de “un movimiento que transformará por completo a las empresas y a la sociedad.

Estos cambios ocurrirán en áreas muy distintas. Los casos de éxito en Big Data analytics nos han mostrado que los datos pueden ser usados de maneras tan variadas que terminarán afectando todos los sectores, desde el modo en que operan los bancos y las tiendas, pasando por la técnicas en las que se hace marketing, hasta el modo en el que se trata el cáncer y se implementan políticas públicas y de seguridad. 

Hoy ya existen empresas que utilizan el Big Data en sus actividades diarias. Por eso, sin importar en qué industria estés involucrado, afirma Bernard Marr, si no lo ha hecho ya, la analítica de datos llegará a transformar esa industria, y lo que hoy llamamos Big Data será el modo natural de operar de las empresas y los gobiernos en un futuro no tan lejano, cuando todo el mundo comience a usar grandes volúmenes de información para mejorar lo que hacen y cómo lo hacen. 

Data analytics Starbucks

Fuente: Niels Kehl (Unsplash).

 

Big Data en el mundo empresarial

La introducción del Big Data en el ecosistema empresarial implica una serie de retos y preguntas que deben tomarse en cuenta:

  • ¿Cuáles son las fuentes de datos importantes para la empresa y cuál es la manera más eficiente de recopilarlos?
  • ¿Qué tan intensivamente deberían ser recopilados esos datos?
  • ¿Cómo se mantiene la calidad de los datos a través de tantas fuentes de información, muchas de las cuales son exteriores a la organización, como las redes sociales?
  • ¿Cómo se pueden estructurar los datos provenientes de fuentes no tradicionales (como documentos y videos) para facilitar su almacenamiento, análisis y la toma de decisiones?
  • ¿De qué manera se pueden integrar datos no estructurados con datos almacenados en sistemas tradicionales?
  • ¿Cuáles son los niveles de disponibilidad y confiabilidad que se pueden alcanzar siendo el volumen de los datos tan grande?
  • Debido al nivel de especialización necesario para el procesamiento de datos, el cloud computing es la plataforma adecuada?
  • En términos de seguridad y privacidad, ¿cómo se puede reducir la vulnerabilidad al diseñar un entorno de Big Data?

 

Para comprender mejor de qué modo las empresas han usado el análisis de datos y cuáles son algunas de sus aplicaciones, veamos algunos casos de éxito en el uso de Big Data con cinco empresas que han sido pioneras en este campo:

 

Airbnb

Crear el vínculo perfecto entre huésped y anfitrión puede resultar complicado, pero el análisis de Big Data ha resultado ser el camino para crear una experiencia de usuario perfecta en Airbnb

Riley Newman, quien está a cargo del equipo de data science de Airbnb opina que

“la información es el registro de la acción de alguien de tu comunidad, esa acción representa una decisión acerca de qué hacer (o no hacer) con tu producto. Los científicos de datos pueden traducir esas decisiones en historias que otros puedan comprender”. 

Traducir datos en historias ha sido la clave de Airbnb para continuar creciendo. 

Para sobrevivir a la pandemia, después de una caída de más del 70% de las reservaciones, Airbnb cambió su enfoque e hizo ajustes en su algoritmo de recomendaciones para redefinir la forma en la que viajamos de manera segura. Centrándose en la idea de que viajar en estos tiempos es más acerca de vivir (y darse un respiro) que de hacer turismo, comenzaron a recomendar alojamientos alejados de las grandes ciudades y, con esto, la empresa logró mantenerse a flote y reposicionarse.

 

Amazon

El monstruo del e-commerce es otro caso de éxito relacionado al Big Data. El equipo de data science que tiene Jeff Bezos ha logrado mejorar la experiencia del cliente

El 35% de sus ventas anuales provienen de la recomendaciones de productos. Cada vez que alguien entra a Amazon, se recopila información acerca de qué buscan, qué compran, qué artículos ponen en el carrito de compras e incluso cuánto tiempo pasan mirando un artículo; de este modo, cuando un usuario similar entra a Amazon, el sistema ya sabe qué podría gustarte y te ofrece productos basándose en todos esos datos recopilados. 

Amazon app en smartphone

Fuente: Christian Wiediger (Unsplash).

 

Netflix

Gran parte del éxito de esta plataforma de streaming se debe a que utilizan la información que sus más de 65 millones de miembros a lo largo del mundo les brindan para conocer sus hábitos. Es por eso que la tasa de retención de usuarios es tan alta (93%). 

Los datos de las más de diez horas de series y películas vistas al día son almacenados y monitoreados para comprender los gustos y hábitos de los usuarios. De este modo, Netflix sabe qué tipo de contenido les gustarán basados en su historial. 

Su algoritmo para hacerte recomendaciones, que no habría podido ser creado sin el análisis de Big Data y el machine learning, es uno de los más envidiados, ya que el 85% del consumo en Netflix es generado a través de él. 

Además, esta empresa ha podido seguir creciendo debido a sus producciones originales, conociendo de antemano cuáles pueden gustar globalmente y cuáles son únicamente para ciertas audiencias, ya sea que hagan segmentación cultural, geográfica o incluso por género de película.

Netflix app

Fuente: Sayan Ghosh (Unsplash).

 

Tesla

Tesla ha logrado mantenerse a la cabeza de la carrera de los vehículos eléctricos debido a la importancia que han puesto en la recolección y análisis de data. Cada automóvil que ha vendido esta compañía cuenta con sensores internos y externos que se encargan de recopilar todo tipo de información (del conductor, del auto y de la ruta)

Estamos hablando de más de 100 millones de millas de información que permitirán que un día, uniendo el análisis de Big Data con machine learning e inteligencia artificial, todos los Tesla se vuelvan vehículos autónomos. Mientras tanto, con esta información han podido crear mapas que toman en cuenta una infinidad de variables, lo que los hace hasta 100 veces más precisos que el GPS.

Así, por ejemplo, al monitorear la información de los autos en 2014 fue detectado un problema con la operación del motor que ocasionaba el sobrecalentamiento de algunos componentes. Este problema fue reparado automáticamente en todos los Tesla por medio del software. Es por esto que algunos expertos consideran que el valor de Tesla yace en realidad en el Big Data que son capaces de recopilar más que en los automóviles como tales.

 

Starbucks

Al analizar la información geográfica, demográfica y el tráfico, esta empresa logra hacer estimados sobre el posible éxito de una nueva tienda; es decir, usan el Big Data para elegir sus nuevas ubicaciones

Por otro lado, mediante su sistema de recompensas y su aplicación móvil han logrado personalizar cada vez más la experiencia del usuario, ofreciendo ofertas basadas en sus gustos, la temporada e incluso la hora. Al aprender más sobre los hábitos de compra de sus clientes, pueden hacer que sus ventas también suban.

Data science monitor

Fuente: Chris Liverani (Unsplash).

 

Sabemos que los datos tienen un valor intrínseco. Pero de poco sirven si no hay quien pueda interpretar toda esa información que sus clientes generan clic tras clic o al usar sus dispositivos electrónicos. A través de estos casos de éxito en Big Data nos hemos dado cuenta de que el análisis de datos se ha convertido en una clave para que las empresas comprendan mejor a sus clientes. Hoy en día el Big Data no es sólo una tendencia, sino una herramienta probada que ha comenzado a transformar a las empresas y al mundo.

 

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