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¿Cómo funciona el Big Data y por qué es una de las claves para el éxito en marketing?



A cada minuto que pasa, miles de usuarios generan una cantidad inconmensurable de datos en Internet. Los mismos son de gran utilidad para los profesionales de la mercadotecnia, ya que les permite desarrollar estrategias de marketing mucho más efectivas. Estos datos, se caracterizan por su gigantesco volumen, estructuras y complejidad de procesamiento, y son conocidos como Big Data.


Si bien es difícil alojar este concepto dentro de una sola definición, este conjunto de datos o combinaciones, tienen a las 3V como característica esencial:


  • Volumen: Se trata de macrodatos, por que son grandes volúmenes de estos que se encuentran estructurados, y que pueden ser históricos de interacciones de una página web con miles de visitas diarias, accesos a aplicaciones de smartphones, inicios de sesión, y demás. La forma más común de analizar estos datos es en petabytes, que hace referencia a 1.000 terabytes, o al espacio que ocuparían aproximadamente unos 4.000 celulares de alta gama.


  • Variedad: Estas estructuras poseen una enorme variedad de archivos, y de esa diversidad es que parte su complejidad. No es igual el análisis de información basada en texto, que la de imágenes u otros contenidos multimedia.


  • Velocidad: Al tratarse de una cantidad de datos tan extensa, es preciso que los mismo se transmitan en tiempo récord a la nube para disponer de ellos. El mundo actual exige que la manera de acceder a los datos sea rápida y no represente muchas complicaciones.


Además, algunos expertos consideran que a estas 3 características principales, se le pueden agregar otras 2 categorías de “V”. La primera hace referencia a la veracidad, ya que este proceso ayuda a filtrar lo que es real, de aquello que no lo es. Sin embargo, esto muchas veces dependerá de una mirada minuciosa de la información. Que muchas fuentes repliquen una información no quiere decir que esta sea necesariamente verdadera.


Por otro lado, también le agrega valor a una empresa, y es que a través del análisis de tanta cantidad de información, se debe poder generar insights valiosos para los gestores que aprovecharán este caudal de conocimiento.


¿Por qué es importante el Big Data?


La utilización del Big Data trae consigo una gran cantidad de ventajas para las empresas, cómo puede ser la dirección de negocios de mayor rentabilidad basados en datos, así cómo también transacciones más eficientes.


Una de las principales razones está relacionada con que aporta una mayor certeza a la hora de tomar decisiones. Al tener la información disponible en tiempo real, es posible llevar a cabo una estrategia de marketing que analice los precedentes para determinar en base a la experiencia. De esta manera, se ofrece un panorama mucho más claro para elegir.


Gracias a la recopilación de información, también es posible medir el desempeño de los productos o servicios actuales, y además otorgan la posibilidad a la empresa de abrirse paso en nuevos canales de negocio. Las interacciones con los clientes almacenadas en estas bases de datos, pueden ayudar a que lo que la marca ofrece se convierta en la solución a un determinado problema que no era contemplado anteriormente.


El hecho de que se requiere almacenar grandes cantidades de datos dentro de la nube, hace que este trabajo pueda ser costoso. Por suerte, existe la posibilidad de tercerizar el servicio a empresas dedicadas a la industria, lo que permite reducir estos costos.






¿Qué es lo que se puede conseguir con una estrategia que incluya el Big Data?


Para entender el funcionamiento del Big Data por completo, es necesario comprender cuales son los tipos principales de análisis a los que se puede llegar, y que se pueden incluir en una estrategia de marketing efectiva.


  • Análisis predictivo: Conocido en inglés como Data Science, este análisis se realiza para obtener una predicción sobre posibilidades y oportunidades a futuro, basándose en los patrones encontrados dentro de los macrodatos.


  • Análisis prescriptivo: El propósito de este análisis es la presentación de posibles consecuencias que cada acción puede generar para el negocio. De esta manera, se achica el margen de error, y las empresas pueden optar por las estrategias más adecuadas, que produzcan más y mejores resultados.


  • Análisis descriptivo: Tiene como objetivo aportar información acerca de la situación actual de la empresa por medio del análisis de datos históricos. Así contribuye a todas las decisiones que deban tomarse en tiempo real.


  • Análisis diagnóstico: En este caso, se realiza un análisis de los resultados y la evolución de determinadas acciones. Así, es factible inferir en ajustes a las estrategias que ya se estaban aplicando.




Los desafíos de la calidad de datos en el Big Data


Anteriormente mencionamos la cuestión de la veracidad de los macrodatos una vez que se someten al análisis. El Big Data tiene su lado positivo, pero también puede provocar que las empresas tengan problemas para extraer datos reales y de alta calidad, ya que se trata de un conjunto de información masiva, cambiante y muy complicada.


La variedad de fuentes aparece casi cómo la principal problemática a la hora de pensar una estrategia de marketing exitosa. La dificultad de integrar estructuras tan complejas que pueden ir desde los datos de Internet y móviles, pasando por aquellos datos sectoriales que son recopilados por empresas especializadas, hasta los datos experimentales, es muy grande. Si nos metemos más profundo, vamos a descubrir que en realidad estos datos estructurados, tan solo hacen referencia al 20% de la información total y existen muchos más cómo documentos, vídeos, audios, software u hojas de cálculo entre otros.


El problema del volúmen enorme, que ya hace que todo esto sea difícil de recolectar, se ve aún más perjudicado con la volatilidad de la información. Los datos cambian rápidamente y su validez puede ser muy corta. La solución a este problema es un poder de procesamiento muy alto.


Por último, es necesario comprender que el análisis de datos que se recogen de la web en realidad no lleva tantos años, y por esto mismo, la investigación sobre la calidad de los mismos ha comenzado hace poco y no existen estándares de calidad de datos unificados. Lo más preocupante en este caso, es que se trata de una parte fundamental, ya que si se trata de información errónea, es muy sencillo incurrir en errores estratégicos que pueden traer consecuencias negativas para un negocio.






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