Cómo ir del Zero Data al Big Data en la toma de decisiones

Aún si no lo sabías, todas las empresas están generando una gran cantidad de información al día. La diferencia es que unas la aprovechan y otras aún no. ¿Cómo ir del Zero Data al Big Data?

Big Data es un término que ha estado sonando desde hace algún tiempo, pero todavía hay confusión sobre qué es.

La definición más práctica que he oído de Big Data es de Josh Dreller:

“Big Data es cualquier cosa tan grande que no cabe en una hoja de Excel”.

El concepto continúa evolucionando y constantemente se está ampliando la definición, debido a que constituye la fuerza generadora de la ola de la transformación digital.

¿Cómo se genera el Big Data?

Todo empieza con la explosión de la cantidad de datos (o información) que hemos generado desde los inicios de la era digital. Los avances de la tecnología permitieron que ahora todos tengamos acceso a las computadoras, a smartphones, al internet.

Todos estos aparatos y tecnologías pueden capturar información del mundo real, y convertirla en datos digitales.

Por preocupante que suene, hoy en día generamos información cada vez que navegamos en internet, y las empresas como Google y Facebook están recopilando “tu conducta digital”.

¿Has visto que los sitios web de Europa y algunos de Estados Unidos tienen una notificación legal que le informa al visitante que dicho sitio está usando cookies para monitorear su actividad? Estos sitios están recolectando información, para luego analizarla.

El sitio The Next Web se puso creativo para notificarle a sus usuarios que usan cookies para conocerles mejor.

Cada vez que usamos nuestros smartphones equipados con GPS, cuando nos comunicamos a través de redes sociales, y cuando compramos en línea. Podríamos decir que que vamos por allí dejando huellas digitales con todo lo que hagamos que involucre un intercambio, es decir, todo.

En este vídeo te presentamos la información generada por los usuarios de Waze en 5 ciudades:

¿Cómo funciona el Big Data?

¿Por qué nos cuesta matar un mosquito en el primer intento? Nuestros movimientos son relativamente más lentos y nunca sabemos hacia qué dirección volará.

¿Pero qué pasaría si pudiéramos analizar los patrones de vuelo de 100 mosquitos, y en base a esa información pudiéramos predecir hacia dónde se moverá el que te está molestando?

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Si bien esa información predictiva no te permite garantizar que el mosquito volará hacia la izquierda, sí te permite saber que existe un 85% de probabilidades de que lo haga.

Y en base a esta información, sabes que si te mueves hacia la izquierda, sólo tienes 15% de probabilidades de fallar.

Tal vez es un ejemplo desagradable, pero muy práctico.

El Big Data funciona bajo el principio de que mientras más sepas sobre una situación, o sobre un fenómeno, estarás más capacitado para generar ideas certeras y hacer predicciones de lo que pasará en el futuro.

Al comparar más puntos de información, podrás identificar relaciones (o causas) que estaban escondidas, y estas relaciones te permitirán tomar decisiones más informadas.

Generalmente, esto se hace mediante un proceso que implica construir modelos basados en la información que coleccionamos, para luego correr simulaciones, alterando los valores de la información en varias pruebas para monitorear cómo estos cambios impactan los resultados.

Lo bueno es que este proceso es automatizado. En otra publicación hablaremos de las plataformas que pueden generar millones de simulaciones, alterando todas las posibles variables hasta que encuentran un patrón, o una idea de cómo solucionar un problema.

¿Pueden las empresas pequeñas aprovechar el Big Data?

¡Claro que sí! Es más, para las marcas pequeñas es más fácil implementar la cultura de toma de decisiones basada en datos, porque usualmente son más ágiles que las grandes empresas, las cuales requieren mucha burocracia para implementar cambios.

Pero uno de los retos culturales que todas las empresas deben resolver es la tradición de tomar decisiones sólo por instinto; lograr entender que el análisis de datos puede llevarnos a tomar mejores decisiones.

De hecho, saber interpretar los datos de forma rápida puede evitarnos tomar decisiones que nos afectarán a largo plazo.

Aquí te presentamos 6 formas en las que el Big Data puede ser útil para las empresas pequeñas y medianas:

Para entender qué hace reaccionar a tus clientes

Gracias al Big Data, las empresas de todo tamaño pueden tener una vista más amplia de sus clientes, y saber, por ejemplo:

Qué promociones los hacen reaccionar
Qué los hace comprar
Cómo prefieren comprar
Qué factores hacen que una persona recomiende una empresa

Gracias al análisis de la información digital, las empresas pueden interactuar mejor e iniciar conversaciones más significativas, en base al conocimiento de las reacciones, para mejorar un producto o servicio.

Puedes recopilar esta información de la data generada de tus ventas, de redes sociales, de la analítica que te provee Google (en Google Analytics), etc.

Para identificar Tendencias

Detectar y monitorear comportamientos y patrones nos permite predecir a dónde se está moviendo el mercado.

El identificar tendencias te puede ayudar a saber cómo cambiará la demanda de tus productos o servicios a través del tiempo, y qué activa dicho cambio.

Para analizar a tu competencia

En el pasado, analizar a tu competencia estaba limitado a los rumores de la industria. A lo sumo podías explorar qué había de nuevo en el sitio web de tu competencia.

Pero hoy es muy fácil averiguar en qué anda la competencia. Google Trends es una plataforma que te permite hacer un benchmark y analizar de qué está hablando una marca específica.

También puedes usar plataformas como BuzzSumo y AgoraPulse para saber qué contenido está compartiendo tu competencia en redes sociales.

Para agilizar las operaciones

El Big Data también está siendo usado para optimizar los procesos de las operaciones rutinarias.

Con cualquier proceso que genere información (por ejemplo, maquinaria en una línea de producción, sensores en tus vehículos, plataformas de toma de órdenes de tus clientes), puedes recopilar los datos, y hacer mejoras constantes en tus procesos.

Reclutar y retener a tu talento

La data puede ayudarte a encontrar a los candidatos más exitosos, identificar a los mejores canales de reclutamiento, y ayudarte a generar un compromiso entre tu empresa y tus empleados actuales.

Creo que todos tenemos al menos un conocido que trabaja en la industria de los Call Centers. Esas empresas producen una montaña de información de recursos humanos al mes. Por ejemplo

Datos de ausencias
Datos de productividad
Reseñas de desarrollo personal
Ratings de satisfacción del staff

Entender esta data se hace muy importante porque retener a tu personal, es mucho más económico y eficiente en términos de tiempo, que contratar a nuevo personal.

En otras palabras, los recursos y el tiempo que se deben invertir para capacitar a un empleado nuevo, tienden a ser mayores que los recursos para retener a tus empleados actuales.

El Big Data puede llevarte a redefinir lo que vendes

¿Qué pasa si te das cuenta que tu mejor producto no tiene demanda? El análisis de data es tan crucial, que puede incluso re enfocar lo que ofrece tu empresa.

Hace un tiempo solía ofrecer un servicio en mi empresa al que le estaba dando mucho empuje en redes sociales.

Pero cuando conocí la plataforma Google Trends, pude identificar que el interés por dicho servicio estaba por los suelos. Nadie estaba buscando en Google lo que yo ofrecía.

Lo bueno es que, también pude detectar qué términos, qué servicios sí estaban siendo buscados. A partir de dicha información, estoy modificando mis servicios y re enfocando mi modelo de negocio.

El análisis del Big Data en empresas pequeñas puede empezar por aprovechar las montañas de información que nos rodea, y que ahora tenemos a la mano.

Ignorar la cultura del Big Data es algo arriesgado, porque seguramente tu competencia la aprovechará.

Empieza a identificar qué procesos de tu empresa se pueden medir. Identifica qué aspectos generan información, y empieza a adoptar la mentalidad, la cultura del análisis de datos.