El acelerado ritmo al que se mueve la tecnología ha propiciado la generación de volúmenes de datos cada vez más grandes. Esos datos pueden ser analizados y darnos idea sobre más cosas de las que pensábamos.

La parte dura de los negocios —costos, velocidad, rotación de inventarios, cadenas de suministro, eficiencia de capital— se compone de cosas que pueden medirse con precisión. No es de sorprender que ese aspecto cuantitativo siempre haya encontrado un complemento perfecto en la tecnología informática y de análisis de datos. Se cree que la herramienta más antigua de cálculo es un ábaco de Babilonia, que fue utilizada para contar dinero. Los romanos hicieron el ábaco portátil para ayudar a la construcción del imperio.

El matrimonio de la parte dura de los negocios y el análisis de datos continúa hasta hoy. Compañías como Wal-Mart en la década de 1980, Dell en los años 1990 y Amazon y Netflix en la actualidad son los amos del universo del análisis de datos.

Mientras tanto, lo que podríamos llamar el lado suave de negocios —cosas como el gusto por el diseño, los equipos, la confianza, el liderazgo, la inteligencia, la historia— siempre ha existido en su propio reino, el mundo del misterio y la intuición. Los mejores profesionales son celebrados como genios, no analistas: Steve Jobs (Apple) tenía un gusto exigente, Jack Welch (ex director general de GE) formaba líderes, Phil Knight (CEO Nike USA) es el mejor vendiendo productos como historias, Richard Branson (Virgin) lo es en la construcción de emociones. Estos atributos más cualitativos no son fáciles de medir y las habilidades necesarias para explotarlos no pueden transmitirse o enseñarse fácilmente.

En esta nueva era del Big Data (grandes volúmenes de datos) la pregunta es: ¿Hay que dejar el lado suave en las manos de genios intuitivos, o debemos utilizar esos grandes volúmenes de datos disponibles para imprimir rigor y racionalidad al lado suave? ¿Es siquiera posible hacerlo? Éstas no son cuestiones triviales si se está tratando de construir una empresa exitosa.

¿Recuerdas aquellos programas que se dedicaban a buscar en la basura de los famosos con el objetivo de conocer mejor sus intimidades?

Básicamente, eso es lo que hace el Big Data: perfilar y obtener conocimiento sobre las personas con base en el rastro de datos que dejan en forma de “basura” digital cada vez que navegan o interactúan con las marcas. Y si en el mundo físico cada vez acumulamos más basura; en nuestra actividad online esos desperdicios se multiplican exponencialmente; en forma de datos estructurados, y sobre todo en metadatos, que el Big Data nos permite procesar.

La realidad es que llevamos décadas trabajando datos con objetivos de negocio y Business Intelligence, la novedad que aporta el Big Data, debido a nuevas herramientas y metodologías, es que este procesamiento de datos se puede hacer sobre un mayor Volumen de información; a una mayor Velocidad (en muchos casos online) y sobre una gran Variedad de Datos. Estas serían las 3V del Big Data.

Y todo esto ¿Para qué?

Es en la aplicación práctica donde se le debe dar sentido a cualquier proyecto de Big Data, de otra forma simplemente será un gasto en tecnología y energía. Hay ejemplos prácticos de Big Data fabulosos. Aplicaciones de Big Data en forma de ahorro costos, como los millones que se ha ahorrado Ford analizando el punto de saturación de su publicidad. En forma de mejor servicio, como Netflix que acierta mucho más que tus mejores amigos sobre que nuevas series o películas te van a gustar. Hasta aplicaciones de Big Data en proyectos de Smart Cities, como Vancouver que ha conseguido reducir los robos en un 24% basando su despliegue policial en un análisis de datos criminales.

En la mayoría de los casos, la mayor parte de los datos que podremos acumular no nos servirán para nada, pero a través del análisis y su corelación con datos de comportamiento podremos descubrir algunas gemas ocultas entre toda esta basura. Estas gemas para nosotros serán los insights, información que nos corelaciona el comportamiento de nuestros usuario con datos que nos permitirán predecir su comportamiento y personalizar nuestros servicios para cada usuario.

Una apuesta estratégica e inversión de un proyecto de Big Data debe centrarse, no en la tecnología, ni en la acumulación de datos, sino en la resolución de una problemática de negocio o en la mejora del customer journey para nuestros usuarios.

Conoce el caso de la campaña de lanzamiento de Netflix en Francia: Instalaron banners digitales que cambiaban el contenido de manera dinámica para adaptarse al contexto que los rodeaba. Una biblioteca de GIFs tomados de las películas y series de Netflix fue usada para generar una amplia gama de emociones y expresiones que reaccionaban de manera espontánea a temas en tendencia, como una victoria deportiva o incluso un cambio en el clima. Conócela: