BBVA API Market
Imagen: Tokyofoodcast (en Flickr)
Las empresas grandes y pequeñas siempre han utilizado la información que han tenido a su alcance para comprender mejor su negocio y tratar de obtener mejores resultados.
Con la aparición de la informática y la posibilidad de almacenar los datos sistemáticamente se abrieron nuevas posibilidades. En un principio se recopilaban datos con la intención de mejorar los procesos transaccionales. Con la información de ventas y compras adecuadamente almacenada, era fácil automatizar los procesos de facturación, de reposición, o gestionar mejor la cadena de suministro… Sin embargo, pronto descubrimos que esos mismos datos convenientemente cocinados son una fuente de valor inigualable.
Al principio 2 y 2 eran 4
Con la información cuidadosamente recopilada, las empresas han realizado un uso extensivo y omnipresente de la información. De este modo, hemos ido sofisticando las cuestiones que somos capaces de responder: ¿cuánto se factura cada mes? ¿Cuánto cuesta producir cada ítem? ¿Qué productos o familias proporcionan un mayor margen? ¿Qué se venderá el próximo trimestre?
Las preguntas anteriores en realidad se responden a partir de unos pocos datos brutos muy bien estructurados. Básicamente, los datos de ventas y de costes (por tiempo, por zonas, por productos y por cliente) convenientemente cocinados han permitido saciar el hambre de información de analistas, product managers y gerentes de las empresas que hoy abastecen nuestras neveras, nuestros armarios y nuestros espacios de ocio.
Sin duda, esos datos básicos y estructurados seguirán formando parte de la cocina de todas las organizaciones los próximos años.
Nueva información por todas partes
Sin embargo, cada vez, las empresas son capaces de generar y capturar más y más datos. Las redes sociales donde nos relacionamos, los teléfonos con los que nos movemos, las tarjetas de fidelización con las que accedemos a descuentos, o los automóviles que llevamos a revisar cuando se enciende el ‘chivato’ son ejemplos evidentes de procesos que generan (y guardan) más información sobre nosotros y nuestros hábitos.
Sabemos que recopilar datos no sirve para nada si no se “cocinan”. ¿De qué modo se cocinarán estos nuevos datos? ¿Y para qué?
La segunda pregunta se responde fácilmente: se tratarán los datos para lo mismo que se han tratado en las últimas décadas, es decir, para vender más, ganar cuota de mercado, conocer el cliente, etc. Desde el punto de vista empresarial (y tecnológico) la pregunta interesante es la primera: ¿Cómo debemos tratar esta información? ¿De qué modo se han de procesar estos nuevos datos para extraer un conocimiento útil del cliente, del producto, del mercado…?
Big Data: Un nuevo reto para una nueva realidad
No existe una definición única de lo que es el “big data” pero se acostumbra a admitir que el “big data” hace referencia a la acumulación de grandes cantidades de datos y a los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos (Wikipedia dixit). Tecnológicamente es un reto enorme porque implica el uso conjunto de herramientas que han crecido separadamente (capacidades de almacenamiento, capacidades de cálculo, capacidades de visualización, capacidades de predicción, capacidades de búsqueda y detección de patrones, la nube…). Todas esas disciplinas han crecido increíblemente en los últimos años y gracias a ello puedes leer este artículo desde un dispositivo con más capacidad de cálculo y de almacenamiento que la astronave a la que se subió Neil Armstrong en su escapada a la luna. El reto actual es combinar esas herramientas para seguir exprimiendo la nueva información que disponemos.
Existen muchas diferencias entre el uso analítico tradicional de la información (análisis OLAP, cuadros de mando, reporting,…) y el nuevo “big data”. Por un lado, ahora trabajamos con mucha más información y más diversa (no tan estructurada), pero probablemente la mayor diferencia está en las preguntas que formulamos.
Antes formulábamos preguntas sencillas que eran fácilmente traducibles al lenguaje SQL que utilizan las bases de datos (las ventas de tal producto, durante tal periodo, cliente a cliente…). A partir de ahora las preguntas esconderán mucha mayor dificultad y la respuesta requerirá el uso de algoritmos predictivos y cognitivos mucho más complejos. Ahora no solo conocemos la historia de compra del cliente, sino que podemos conocer la interacción de este mismo cliente, o miles como él, con nuestra empresa por distintos medios (reclamaciones, redes sociales,…), incluso es posible acceder a sus gustos musicales o sus opiniones sobre un evento determinado.
El cerebro humano como modelo
En cierto modo, el “big data” intenta imitar la intuición humana pero haciéndolo de un modo sistemático y a gran escala. Nosotros, en el ascensor, podemos tratar de adivinar la música que escucha nuestro vecino en función de la ropa que lleva, por ejemplo. ¿Qué podrán saber de nosotros las empresas a partir de toda la información que consciente o inconscientemente les damos? ¿Conocerán mejor nuestros intereses y nos ofrecerán productos o servicios más personalizados? ¿O supondrá una violación inaceptable de nuestra intimidad? ¿Qué impacto tendrá en programas sociales o comunitarios?
No es fácil responder las anteriores preguntas por el mismo motivo que no es tan fácil como parece predecir la música que escucha nuestro vecino en función de la ropa que lleva. ¿O sí?
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