Hoy en día todo el mundo sabe qué es el BigData , o cuando menos, esto parece. La teoría popular dice que es el uso de datos masivos, una información que puede resultar vital para el buen funcionamiento de una compañía, para dar el servicio adecuado a la clientela o para recomendar el producto idóneo al usuario según sus intereses y necesidades. Tres ejemplos que encajan con la aplicación que hacen empresas como Amazon, Wallapop o Media Markt, compañías que en la nueva edición del Big Data Congress que se celebra hasta este jueves en Barcelona exponen el intríngulis de su estrategia.
Sagarra: "Son un máximo de 100 empresas del mundo las que utilizan el Big Data"
Pero para el científico de datos y cofundador de Dribia, Oleguer Sagarra, la cantidad de conceptos que se asocian a estos datos de uso masivo demuestra que "tenemos un problema semántico". "El Big Data lo definiría como volúmenes de datos enormes", apunta, "son un máximo de 100 empresas del mundo las que lo utilizan, las que en su día a día trabajan con terabytes". Por culpa de esto, de no tener claro qué es que y cómo se tiene que aplicar cada tecnología, el especialista asegura que no se ha podido descubrir todo su potencial y que la eclosión todavía está para llegar.
Repensar conceptos y objetivos
Facebook, Google o Apple serían algunos de los ejemplos que claramente fundamentan su negocio en los datos. Tienen en común con una pyme que con la información que maneguen pueden mejorar su producto, pero los diferencia la cantidad de cifras que tienen en su poder. "El que están haciendo es descubrir ahora el Big Data", asegura el cofundador de la startup, quién lo equipara al auge actual del machine learning: "Es una tecnología que usa algoritmos que ya existían a los años 70, pero no había ordenador para aplicarlos de manera constante. Ahora los tenemos y se ha democratizado. El que se está haciendo es innovar porque invirtiendo pocos recursos se puede mejorar mucho el producto".
Sagarra: "Hay empresas que no necesitan el Big Data para ser más competitivas y no lo saben"
Pero si el primer problema con el cual se encuentra la implantación del Big Data es lo la definición del concepto, el segundo es la identificación del problema al cual aplicarlo. A través de los casos que Sagarra ha conocido con Dribia, ha podido constatar que una de las equivocaciones que más se da en las organizaciones es la carencia de un objetivo claro: "Hay empresas que no necesitan el Big Data para ser más competitivas y no lo saben. Sólo tienen que utilizar los datos que tienen desde una perspectiva científica, el que quiere decir hacer preguntas de negocio, de clientas... y ver si se pueden resolver de manera objetiva con la información que ya se tiene. Si tienes datos, pero no tienes ninguna pregunta, no se puede tomar ninguna decisión ni encontrar qué resolver".
Datumize es otra de las nuevas empresas que ha nacido en el nicho del tratamiento de datos. Precisamente por eso sabe que en este campo hay un agujero que denominan "dark fecha". "Un estudio de Gartner dice que el 12% de los datos son críticas, un 23% son redundantes y un 65% son oscuras. Las últimas no se usan para la toma de decisiones", explica el solutions architect de la compañía, Josep Maria Gomis.
Saber cuántos coches ha vendido un concesionario es una información importante, pero también lo es cuántos no se han vendido y por qué. Este último volumen de datos es la que más puede ayudar a definir una estrategia enfocada al aumento de las ventas. "El hecho de querer saber más rae en el deseo de mejorar y no perder competitividad", defiende, "pero tenemos que tener en cuenta que el tipos de empresas que tenemos en Cataluña son pymes y que dicen, mayoritariamente, que con esto ya sobreviven". Por eso cree que sólo las organizaciones internacionales vayan más allá para no quedarse atrás respecto de los competidores.
Un último requisito que Sagarra enumera para poder aplicar adecuadamente el análisis de datos es invertir en talento. Tienen que ser personas que no se limiten a "acumular datos para el futuro", como afirma que hacen una parte importante de las empresas, sino que empiecen a trabajarlas desde el principio. "El 80% del trabajo de estos perfiles es tener la información muy estructurada. Es mucho más barato estructurarlas bien en una base de datos y saber qué es cada cosa, que ir guardando sin haber tratado nada", concreta.
Una tecnología transversal
El Big Data tan puede servir para procesos industriales, como para mejorar las ventas del comercio o creación de medicamentos. Es un procedimiento transversal que ahora se está poniendo en práctica y que para Sagarra no tardará a demostrar que es aplicable a cualquier sector.
Un buen ejemplo para demostrar que es una tecnología transversal es el que pone Gomis: "Recursos humanos quiere saber por qué la gente se queda a la empresa o por qué marcha y lo puede encontrar con los datos. Parece que esto sólo implica esta área concreta, pero no es así, porque para obtener la respuesta tiene que trabajar desde la dirección para los niveles más bajos para ayudar el negocio a captar información y tomar una decisión final que ayude a hacer que la gente se quede".
A pesar de que el procedimiento parece largo, se tiene que efectuar con cierta rapidez. Son diversos los estudios que apuntan que entre un 45% y un 60% de los datos que se recogen pierden validez porque no se utilizan de manera inmediata. A pesar de que Gomis no contradice la información, sí que matiza que todo depende del contexto: "Si monitoritzes datos sobre la disponibilidad de vuelos en un avión que tiene que salir en dos días, necesitas la información ya. Si no la utilizas, no sirve para nada". Por lo tanto, a la hora de diseñar un plan se tiene que diferenciar claramente entre problemas a resolver a corto y a largo plazo.
Gestionar el stock de camisetas y electrodomésticos
Media Markt, una de las compañías presente al Big Data Congress, es un buen ejemplo de como el uso de datos masivos hace más eficiente la gestión de los productos en stock. Mediante un análisis para conocer los hábitos del consumidor a través del portal online, puede organizar el producto que tiene en la tienda física, que ya ha pagado y al cual tiene que dar salida. "Si sabes las preferencias de las personas que entran a la tienda, como se traen y sabes qué productos se venden más, puedes definir be el stock de cada almacén y mejorar internamente", concluye el solutions architect de Datumize.
Gomis: "Cuanto más conoces el consumidor, más sirve para incrementar las ventas"
O quizás puede servir para aprovechar una tendencia, como asegura que Zara ya hace: "Tiene toda la información de la cadena de suministro, producción y venta. Si en un momento dado se venden cinco camisetas rojas, sabe que es un color que echa y organiza el stock de los locales y la producción para tener más de rojas". "Cuanto más conoces el consumidor, más sirve para incrementar las ventas", añade Gomis.
Con prácticas como estas al mercado, cree que, igual que Sagarra, la implementación real de la tecnología no tardará a llegar. "O tienes datos para tomar mejores decisiones o tu competidor tendrá información más valiosa que tú. Es un tema de supervivencia", afirma con contundencia.