¿Qué es Big Data? Explicación para Dummies
¿Recordáis aquellos programas que se dedicaban a rebuscar en la basura de los famosos?
Pues básicamente, eso es lo que hace el Big Data: perfilar y obtener conocimiento sobre las personas en base al rastro de datos que dejan en forma de “basura” digital cada vez que navegan o interactúan con las marcas. Y si en el mundo físico cada vez acumulamos más basura; en nuestra actividad online esos desperdicios se multiplican exponencialmente; en forma de datos estructurados, y sobre todo en metadatos, que ahora el Big Data nos permite procesar.
¿Qué ha cambiado para que ahora hablemos de la revolución del Big Data?
De algún modo, no es para tanto. La realidad es que llevamos décadas trabajando datos con objetivos de negocio y Business Intelligence, la novedad que aporta el Big Data, debido a nuevas herramientas y metodologías, es que este procesamiento de datos se puede hacer sobre un mayor Volumen de información; a una mayor Velocidad (en muchos caso online) y sobre una gran Variedad de Datos. Estas serían las 3 V primigenias del Big Data, han sido completadas por nuevos “gurus” con otras como Veracidad y Valor. Que son atributos, a mi modo de ver, no necesarios para hablar de Big Data, sino deseables; como lo serían en la política o en la historia.
Y todo esto ¿Para qué?
De igual modo, es en la aplicación práctica donde se le debe dar sentido a cualquier proyecto de Big Data, sino simplemente será un gasto en tecnología y energía. Hay ejemplos prácticos de Big Data fabulosos. Aplicaciones de Big Data en forma de ahorro costes, como los millones que se ha ahorrado Ford analizando el punto de saturación de su publicidad. En forma de mejor servicio, como Netflix que acierta mucho más que tus mejores amigos sobre que nuevas series o películas te van a gustar. Hasta aplicaciones de Big Data en proyectos de Smart Cities, como Vancouver que ha conseguido reducir los robos en un 24% basando su despliegue policial en un análisis de datos criminales.
Céntrate en el Smart Data más que en el Big Data
En cualquier caso, la mayor parte de los datos que podremos acumular no nos servirán para nada, pero a través del análisis y su corelación con datos comportamentales podremos descubrir algunas gemas ocultas entre toda esta basura. Estas gemas para nosotros serán los insights, información que nos corelaciona el comportamiento de nuestros usuario con datos que nos permitirán predecir su comportamiento y personalizar nuestros servicios para cada usuario.
A nivel práctico, mi consejo es no ponerse a correr sin saber gatear. Es preferible comenzar por objetivos concretos que sean mejorables y poner en marcha pruebas de concepto que nos permitan identificar problemáticas y áreas de mejora. Una apuesta estratégica e inversión de un proyecto de Big Data debe centrarse, no en la tecnología, ni en la acumulación de datos, sino en la resolución de una problemática de negocio o en la mejora del customer journey para nuestros usuarios.
Gerardo Raído
Chief Digital Officer en DataCentric
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