La llegada del Big Data supuso una innovación sin precedentes en el campo del Business Intelligence: cuando el entramado empresarial se preguntaba cómo satisfacer al cliente anticipándose a sus deseos, el Big Data lo hizo factible posibilitando el manejo de gran número de datos, su análisis e interpretación.
Sin ninguna duda el Big Data produce grandes beneficios en todos los sectores y compañías donde se produce una relación con público masivo, que necesitan manejar gran cantidad de datos e información; sin embargo, hay ciertos sectores en los que reporta mayores beneficios, y por ello, han tenido un mayor grado de implementación de esta tecnología:
[pullquote]En España el 30% de las empresas financieras utilizan el Big Data, los principales objetivos son impulsar su crecimiento e innovación, crear soluciones de gestión de datos para la mejora de la eficiencia y de la productividad.[/pullquote]
1.- Sector financiero. es el que mayor volumen de datos genera según un estudio de GFT. Esta tecnología permite un mejor análisis de los datos de los usuarios para poder realizar acciones de marketing centradas en las necesidades de los clientes, así como mejorar la detección del fraude, calcular del riesgo de las operaciones y la eficiencia operacional. Por otro lado, también aporta información sobre nuevos nichos de mercado o potenciales clientes a los que ofertar sus productos como los créditos.
En España el 30% de las empresas financieras utilizan el Big Data, los principales objetivos son impulsar su crecimiento e innovación, crear soluciones de gestión de datos para la mejora de la eficiencia y de la productividad.
En la siguiente infografía se puede ver una perspectiva general de la implantación del Big Data en el sector financiero:
Respecto a Latinoamérica, según Juan Santiago Guzmán, ejecutivo de cuentas de tecnología de SAP, las compañías están viendo la necesidad de evolucionar para explotar la información al máximo. Para ello están en elaborando estrategias de gestión de la información en las cuales las soluciones de última generación son la respuesta a su necesidad de grandes volúmenes de datos, que deben manejarse y actualizarse constantemente, y además deben ser completamente escalables.
Un ejemplo de implantación del Big Data es el BBVA, como afirma Marco Bressan, Presidente Ejecutivo de BBVA en Data & Analystics, en una entrevista para el Centro de Innovación del BBVA:
“El big data nos permite tener una visión más clara y objetiva de las operaciones, apoyar la toma de decisiones y anticipar su impacto. Nuestro objetivo principal es convertir al Banco en una empresa donde un mayor y mejor conocimiento de nuestros clientes (y de nosotros mismos) se traduce en resultados, así como ‘democratiza el dato’ poniendo toda la información obtenida al alcance de todos. De manera interna, esta información puede ser muy útil desde el departamento de Riesgos hasta el de Recursos Humanos. Por otro lado, es importante saber usar estos datos para poder competir con los nuevos jugadores en el mundo de los servicios financieros, que están construyendo nuevos productos a partir, precisamente, de los datos que tienen de sus (y nuestros) clientes.”
2.- El sector alimentario. Uno de los pioneros en este sector fue Tesco que en 1995 lanzó su tarjeta de fidelización, a través de la cual podían obtener datos personales de los clientes y establecer unos patrones del comportamiento del consumidor muy detallados, de esta manera, les permitía realizar una previsión de consumo de los clientes para poder controlar su stock. En este sentido, otro gran ejemplo fue la cadena de supermercados estadounidenses WalMart que lograron adelantarse a las necesidades de sus clientes ante el huracán Katrina, teniendo preparadas las listas de la compra con los productos que más necesitarían sus consumidores.
3.- La industria de la moda: Una de los grandes multinacionales textiles de España, el grupo Inditex cuenta con un sofisticado “Data Center” que les permite tener un control total sobre el consumo de sus clientes. Es tal la importancia de la gestión de los datos que recopilan (hábitos de compra, tendencias, control de mercancía…) que lo consideran la clave de su éxito para la toma decisiones. Esta información les permite adaptar a “tiempo real” sus colecciones según lo que demandan sus consumidores, ya que los empleados de cada tienda dan información constante sobre las prendas más exitosas u otras que no encuentran sus clientes, pero desearían comprar, y así anticiparse a la demanda de futuros productos.
Estos sectores han sabido incorporar a su modelo de relación con los clientes el poder de la información, implantando tecnología de Big Data.
Cómo implementar con precisión un plan de Big Data en la empresa
Para lograr la efectividad del Big Data en la empresa se debe plantear cuánto valor puede ofrecer su implantación, así como exponer qué acciones no se están haciendo y cuáles nos gustaría que se llevaran a cabo. Una vez realizado un análisis inicial se deben tener en cuenta ciertos aspectos:
- Definir el objetivo empresarial: qué queremos conseguir con Big Data.
- Comprobar que la base de datos es fiable, se encuentra bien estructurada y se actualiza continuamente.
- Definir las herramientas de recogida de datos y análisis de los mismos. No se utilizan las mismas herramientas para un análisis de tiempo real que para uno predictivo.
- Interpretación del análisis: la importancia de que la empresa conozca tanto a los clientes actuales como a los potenciales es vital para anticiparse a sus necesidades y deseos.
- Ejecución del plan: revisión y análisis de los datos de manera continua, para poder hacer las correcciones pertinentes y obtener el máximo beneficio de los datos que nos ofrece el Big Data.
- Distribución de la información a todos los departamentos de la empresa que hayan sido analizados para llevar a cabo los cambios.
El poder de la información está en tu mano, ¿vas a aprovechar esta oportunidad?
