Analítica de Big Data Empresarial: Una Guía Completa

En un mercado globalizado y dinámico las empresas buscan, cada vez más, mantenerse competitivas. El Big Data se ha convertido en una herramienta esencial, ya que ofrece a las empresas datos de gran valor. Procesando los datos de la compañía, se pueden dar diagnósticos, proyecciones, identificar patrones, entre otros. El resultado de este análisis ayuda a las empresas en la toma de decisiones.

Hoy en día, los datos son el activo de mayor valor a nivel empresarial y no es para menos, porque se trata de información precisa sobre sus clientes, empleados, productos, estrategias de ventas, campañas publicitarias, entre otras. Ante el gran volumen de datos que las compañías tienen que manejar, se necesita realizar análisis exhaustivos a partir de ellos. Por ese motivo, el análisis de Big Data es tan importante, porque a través del mismo se puede extraer información de alto valor que puede impulsar a las empresas para elevar sus ventas y mejorar las relaciones con sus compradores.

¿Qué es el Big Data y la Analítica de Big Data?

Comenzaremos por examinar qué significa realmente la analítica de datos y qué implica. El término big data hace referencia a los datos que son demasiado grandes, rápidos o complejos para procesarse mediante las técnicas tradicionales. Big Data se refiere al manejo y análisis de grandes volúmenes de datos que las herramientas tradicionales no pueden procesar eficientemente.

La investigación y los mercados informan que se espera que el mercado de big data alcance los $156 mil millones para el 2026, y que las empresas tienen muchas buenas razones para sumarse. Big data está realmente destinado a describir todos los datos modernos y no estructurados que se recopilan hoy y cómo se usan para la inteligencia y el conocimiento detallado.

El análisis de datos es el proceso en el que se recopila, analiza y se extrae información valiosa a partir de datos que suelen ser tomados de diversas fuentes. Todo esto se hace con la intención de identificar patrones o tendencias y tomar decisiones mejor fundamentadas para impulsar aún más el crecimiento de la compañía. No obstante, en las empresas de alto nivel, se recurre al análisis de Big Data, ya que el volumen de datos que generan en el día a día es mucho mayor. Recuerda que, cuando se habla de Big Data, se hace referencia a cantidades de datos enormes que se generan a través de distintos tipos de medios. Por lo tanto, al tener que trabajar con un alto flujo de información, las metodologías de análisis de datos convencionales se quedan cortas. Así que, para esos casos, el análisis de Big Data se presenta como la opción idónea, porque trabaja con tecnologías avanzadas que permiten optimizar los procesos y trabajar de manera más eficiente.

Las "V" del Big Data

Si bien el concepto de big data existe hace mucho tiempo, el analista de la industria Doug Laney fue el primero en acuñar las tres V de big data en el 2001. Algunos expertos en datos amplían este concepto a cuatro, cinco o más V.

Tipos de Datos

Diferentes tipos de datos requieren diferentes tipos de almacenamiento. Los datos estructurados son datos tradicionales que pueden ajustarse de forma ordenada en tablas. Los datos no estructurados son datos modernos que generalmente no son tan fáciles de adaptar en una tabla. En la actualidad, el concepto de datos no estructurados, por lo general, es sinónimo de big data y representará un estimado del 80 % de los datos en los próximos años. Incluye todos los datos generados por las redes sociales, IoT, creadores de contenido, vigilancia y más. Puede incluir texto, imágenes, sonido y videos.

El Ciclo de Vida del Análisis de Big Data

Antes de avanzar en el tema, es importante tener una idea clara de cómo se realizan los análisis de datos, bien sea con un volumen bajo o alto. Por lo general, los pasos a seguir suelen ser los mismos y esos son:

1. Recolección: Se extraen y recopilan los datos. El primer paso de todos es la recolección de los datos que van a ser tomados en cuenta y que pueden ser tomados de una gran variedad de fuentes, incluidos los sistemas de planificación de recursos empresariales, sensores de IoT, software como aplicaciones de marketing o puntos de venta, datos de transmisión a través de API, y más.
2. Procesamiento: Cuando ya se tienen los datos, tienen que procesarse o prepararse. Se incorporan los datos. Los procesos de extraer, transformar y cargar (ETL) transforman los datos en el formato correcto. Es decir, se revisan y organizan para eliminar los datos duplicados o erróneos. Ya sea que apunte a una base de datos de SQL o a una herramienta de visualización de datos, estos deben ser transformados en un formato que la herramienta pueda comprender. Por ejemplo, los nombres pueden encontrarse en formatos inconsistentes.
3. Almacenamiento: Los datos se cargan en el almacenamiento para ser procesados. La información resultante, tras el procesamiento, tiene que ser almacenada en una base de datos para garantizar que estén en un espacio seguro y de fácil acceso. Esto puede suceder de diferentes modos, dependiendo de si los datos están cargados en lotes o si la transmisión basada en eventos ocurre en todo momento. Luego, los datos se almacenan en algún lugar, ya sea en un almacenamiento de datos basado en la nube o almacenamiento on-premises.
4. Análisis: Luego de esas tres primeras fases, sí llega el momento del análisis, que es cuando se aplican diversas técnicas de observación y estadísticas para extraer la información de mayor valor. Se consultan y analizan los datos. Las herramientas informáticas modernas basadas en la nube, procesamiento y almacenamiento tienen un gran impacto en la evolución del ciclo de vida de big data.
5. Presentación: Por último, los resultados del análisis tienen que ser presentados a los departamentos empresariales que lo necesiten. Por ello, tienen que organizarse en gráficas o informes que sean simples de entender para mejorar el proceso de toma de decisiones.
6. Archivo: Se archivan los datos. Ya sea que se almacenen por un largo tiempo en el almacenamiento de datos inactivos, o que se mantengan disponibles en un almacenamiento más accesible, los datos urgentes que han cumplido su propósito irán al almacenamiento. Si no se requiere un acceso inmediato, el almacenamiento de datos inactivos es una forma accesible para el uso eficiente de datos, en especial si se debe cumplir requisitos o informar una toma de decisiones estratégica a largo plazo.

Técnicas Clave en el Análisis de Big Data

Durante la etapa de análisis, se debe recurrir a las técnicas idóneas para traducir los datos y convertirlos, de meros valores numéricos o textuales, a información de valor para la empresa. Existen una amplia variedad de técnicas a las que puedes recurrir y tú te encuentras en la libertad de elegir aquella que mejor se adapte a las necesidades de la compañía. A continuación, te hablamos de las técnicas de análisis de Big Data más utilizadas en la actualidad:

Inteligencia Empresarial (BI)

La técnica de inteligencia empresarial es una de las más empleadas en la actualidad, ya que su utilización se fundamenta en los datos empresariales que son generados a través de diversas fuentes, pero en la que se garantiza que es información relativa a la compañía. Se trata de una técnica en la que se toman dichos datos y se aplican normas de lógica empresarial para así transformar los datos en información valiosa para tomar mejores decisiones.

Visualización de Datos

En el siguiente lugar se encuentra la visualización de datos, una técnica de análisis de Big Data en la que se le da una gran importancia a la representación gráfica de los resultados obtenidos. Por lo general, se trata de una estrategia muy automática en la que el mayor esfuerzo por parte de los técnicos de datos será interpretar la información presentada. Ante el uso frecuente que se le ha dado a este tipo de técnica, algunos programas crean gráficos fundamentados en estadísticas en los que se reconocen con facilidad las tendencias, las variables y los valores atípicos.

Minería de Datos

Por otro lado, la técnica de minería de datos, más allá de analizar en profundidad los datos en cuestión, se encarga de identificar los patrones que se encuentran en ellos. Se trata de una táctica de análisis en las que se combinan aspectos relacionados con la tecnología, estadística y el aprendizaje automático. Debido a esto, se emplea con mucha frecuencia cuando se necesitan realizar clasificaciones, patrones, clústeres, entre otros.

Análisis Descriptivo

Las compañías también pueden recurrir al análisis descriptivo cuando quieren responder preguntas de acciones que han sucedido en el pasado. En este caso, se parte de datos obtenidos en un período de tiempo en concreto para evaluar cómo se han generado y qué tipo de resultados han dado. De esa manera, se puede conocer, por ejemplo, si el impacto de una campaña publicitaria ha tenido un efecto positivo o negativo, así como también se puede medir el impacto de un producto que ya ha salido a la venta.

Análisis Predictivo: Anticipando el Futuro

Si lo que se busca es anteponerse a los hechos, en vez de analizar escenarios que ya han sucedido, se tiene que trabajar con el análisis predictivo. Se trata de una técnica en la que se emplean algoritmos matemáticos que permiten predecir futuras tendencias fundamentadas en datos históricos correspondientes al sector laboral al que pertenece tu empresa. Por lo tanto, es una táctica de análisis que puedes emplear para tomar mejores decisiones cuyos resultados serán visibles en el futuro cercano o lejano.

El análisis predictivo ofrece información valiosa a los líderes empresariales, ya que puede proponer resultados probables basados en los modelos estadísticos y en los datos históricos. Para realizar las predicciones este modelo de análisis predictivo utiliza los datos actuales y los del pasado de una compañía. Muchas veces usan una combinación de estadísticas, matemáticas y de Machine Learning.

Datos Utilizados en el Análisis Predictivo

Los datos que se utilizan para realizar el análisis predictivo son los datos internos operativos, los demográficos y las transacciones comerciales. Dentro de los datos propios de la compañía se encuentran los históricos. Con esta información se pueden identificar patrones de repetición y tendencias. Además, se consideran la información sobre el comportamiento del cliente (como sus hábitos de consumo) y datos externos a la empresa (como informes económicos, datos del mercado y tendencias del mercado internacional).

Pasos para Realizar un Análisis Predictivo

Para implementar un análisis predictivo de manera efectiva, se siguen una serie de pasos clave:

1. Definir la pregunta o el problema: Se debe indicar claramente la temática que el análisis predictivo debe resolver.
2. Preprocesar los datos: Se debe “limpiar” la base de datos para dejar solamente la información de valor para la temática a resolver.
3. Seleccionar un modelo de análisis: Aquí se define el algoritmo de análisis predictivo más apropiado.
4. Evaluar el modelo: Para evaluar al modelo se deben utilizar datos de prueba.
5. La implementación del modelo: Una vez que terminó la etapa de testeo se puede proceder a la integración del modelo predictivo en el sistema de la empresa.

Aplicaciones del Análisis Predictivo en el Ámbito Empresarial

El modelo de análisis predictivo puede ser utilizado para resolver problemáticas de distintas áreas dentro de una empresa, ofreciendo perspectivas futuras valiosas.

Análisis Predictivo en Marketing

El análisis predictivo en marketing es una herramienta poderosa para anticipar el comportamiento del consumidor. También es útil para personalizar las campañas de marketing y proponer productos a medida de las necesidades del cliente. Puede proyectar el comportamiento de compra y las necesidades del cliente. Los modelos predictivos pueden segmentar a los clientes en relación a sus preferencias y hábitos de consumo. Esto facilita la generación de experiencias positivas y de interés para cada perfil. Adaptar los productos o servicios a cada individuo tiene como consecuencia la fidelización del cliente.

Además, permite realizar un análisis del abandono de clientes, lo que implica que puede predecir quiénes son los clientes en riesgo de abandonar una compra o una suscripción. De la misma manera que pueden anticiparse al abandono de un cliente, pueden identificar su nivel de insatisfacción con respecto a un producto. La aplicación práctica de estos modelos predictivos se puede ver en las empresas de telecomunicaciones o de servicios de internet.

Análisis Predictivo en Finanzas

El análisis predictivo en finanzas es clave para poder identificar incidencias y riesgos de manera eficiente. A su vez, puede realizar correcciones, optimizar las operaciones y la gestión productiva de las herramientas tecnológicas. También detecta oportunidades, tendencias ocultas y guía en la toma de decisiones. Las empresas del sector bancario, financiero y de seguros utilizan este modelo para evaluar, analizar y anticipar las posibilidades tanto de éxito como de fracaso de una operación.

Algunas compañías de seguros utilizan el análisis predictivo para anticiparse a eventos meteorológicos que puedan desencadenar situaciones extremas. En definitiva, el análisis predictivo en finanzas evalúa escenarios posibles y sus consecuencias. Este proceso requiere de una serie de datos para poder construir los escenarios posibles, evaluar los resultados para comprender cuáles son los riesgos implicados y las oportunidades asociadas.

Herramientas Destacadas para el Análisis de Big Data

Para facilitar el proceso de análisis en cada una de sus etapas, puedes recurrir a herramientas tecnológicas que te facilitan el trabajo y que, en algunos casos, automatizan los procesos. En esta era tecnológica se han creado un sinfín de herramientas para el análisis del Big Data y entre las más recomendadas se encuentran:

Apache Hadoop

Sin lugar a dudas, uno de los programas para el análisis de Big Data más utilizados de la actualidad es Apache Hadoop, un software de código abierto que tiene soporte para trabajar con macrodatos. Además, su característica escalable te permitirá utilizarlo primero con un servidor y luego, en caso de ser necesario, lo podrás asociar a miles de máquinas. Cabe destacar que también es una plataforma que admite el procesamiento de datos de diversos formatos y que tiene un alto nivel de compatibilidad con otros programas.

Airflow

Airflow también se presenta como un programa de código abierto en el que se pueden gestionar y analizar una enorme cantidad de datos. Todo esto es posible porque se encuentra capacitada para organizar complejos flujos de trabajo y para procesar a la vez diversas cadenas de datos. Gracias a esto, se presenta como una herramienta muy dinámica de utilizar con una interfaz simple de entender para los usuarios. Por lo tanto, aprender a trabajar con ella te tomará poco tiempo.

Cloudera

Si quieres trabajar con una herramienta completa que te permita gestionar, organizar y analizar los datos, Cloudera es otra de las opciones que tienes que tener en consideración, ya que es un programa en el que se integran varias tecnologías de procesamiento, para que goces de diversas opciones de análisis a la hora de trabajar con ella. Además, es una plataforma que puede ser utilizada sin problema a nivel empresarial porque tiene un alto nivel de seguridad, por lo que la protección de los datos está garantizada.

Kafka

En caso de que busques una herramienta que permita la escalabilidad y tenga un alto nivel de rendimiento, entonces puedes trabajar con Kafka. Este es un programa que puede manejar el flujo de datos masivos de manera eficiente y lo mejor de todo es que también puede hacerlo en tiempo real. Por lo tanto, es una opción a la que puedes recurrir si necesitas visualizar los datos en poco tiempo.

RapidMiner

Para finalizar, si buscas una herramienta que te permita analizar datos a gran escala y que trabaje con la técnica de minería de datos, RapidMiner es la opción ideal para ti. Su funcionamiento es escalable y cuenta con una amplia variedad de funciones para que el análisis de los datos se alinee con tus objetivos empresariales. Gracias a sus diversas opciones, podrás utilizarla en todo momento y visualizar informes finales con resultados que serán muy precisos.

Cómo Elegir la Herramienta de Análisis Correcta

Es normal que, ante la existencia de tantas herramientas, tengas dudas sobre cómo elegir la mejor para tu proyecto o empresa, ya que cada una cuenta con características muy específicas. Por ello, algunos de los factores a tener en cuenta para elegir la mejor herramienta son:

Volumen de Datos Aceptados

El primer aspecto a tener en consideración al elegir una herramienta con la que trabajar es su capacidad de volumen de datos, ya que necesitas una opción en la que puedas procesar todos los datos que genera tu empresa. Por supuesto, primero tienes que tener en cuenta el porcentaje de datos que se generan en tu compañía y luego comenzar a buscar programas que se adapten a ese volumen. De esa manera, te asegurarás de que la herramienta no tendrá problema al lidiar con tus datos, por muchos o pocos que sean.

Capacidad de Integración

En la mayoría de los casos, este tipo de herramientas son compatibles con otros programas o sistemas. Esto es importante tenerlo en cuenta porque si lo puedes integrar con tu base de datos, podrás automatizar mucho mejor todo el proceso de análisis. Así que, procura encontrar una herramienta que sea compatible también con las demás herramientas digitales que se utilizan en la empresa.

Tipos de Análisis Disponibles

Por último, verifica cuáles son los tipos de análisis que la herramienta que quieres elegir es capaz de hacer, para que evalúes si te servirá o no. Ten en cuenta cuáles son las técnicas de análisis que más sueles utilizar a nivel empresarial para que busques de forma directa aquellos los programas que trabajan con ellas. Bien sea que busques un software que sea capaz de analizar datos en tiempo real o que se centre en las técnicas de análisis descriptivas.

Beneficios Estratégicos del Big Data en la Empresa

Se dará cuenta de que la analítica de alto rendimiento le permitirá hacer cosas que nunca antes había pensado, probablemente, y entre otras razones, porque los volúmenes de datos eran demasiado grandes. Hay varios usos interesantes y efectivos para big data. Su valor yace en la innovación empresarial que los conocimientos sobre big data pueden ayudar a generar.

Con el acceso a estos datos, las empresas pueden tomar decisiones más asertivas y estratégicas para alcanzar sus objetivos de negocio. El Big Data con la minería de datos contribuye en la elaboración de nuevos productos, perfeccionar los existentes, la generación de campañas de marketing, y en la planificación productiva y comercial de una empresa. Los datos estructurados y semiestructurados que analiza el Big Data permiten revelar nuevas oportunidades, explorar ideas inesperadas y predecir tendencias del mercado a futuro. También pueden recomendar propuestas para mejorar la interacción con el cliente al igual que las acciones post venta que se pueden realizar.

Para maximizar estos beneficios, es importante promover en la empresa una cultura de datos: esto implica el cuidado de los datos, verificar que no se generen duplicados y no dejar información vacía.