Aplicaciones del big data que revolucionarán el futuro

El big data ha pasado en pocos años de ser una innovación fascinante y prometedora a incorporarse al día a día de empresas y organizaciones en todo el mundo. Sin embargo, todavía queda mucho por hacer en lo que se refiere a su implementación práctica en las empresas. El verdadero potencial de esta tecnología solo se pondrá de manifiesto cuando las distintas aplicaciones del big data sean una realidad en el día a día de la gestión y toma de decisiones.

Si quieres formar parte de este proceso y aportar tu talento al mundo profesional, una buena formación en big data puede ser tu mejor tarjeta de presentación.

Cuatro aplicaciones del big data que revolucionarán el futuro

El proceso de big data consiste en la obtención, clasificación, gestión y análisis de grandes volúmenes de datos, en todo tipo de sectores.

Tanto la tipología de los datos que analiza como sus posibles aplicaciones prácticas son muy diversas. En este sentido, los tipos de datos pueden encuadrarse en tres grandes categorías:

• Datos estructurados, que provienen de fuentes donde los metadatos están perfectamente definidos. Por ejemplo: tablas de Excel, bases de datos o fichas estandarizadas.
• Datos semiestructurados, es decir, fuentes o documentos que internamente tienen cierto nivel de organización y jerarquía, aunque no siguen una estructura estandarizada.
• Datos no estructurados, que son los que no encajan en ninguna de las anteriores categorías. Es el caso de las fotos, vídeos, archivos de audio o cualquier otro tipo de datos similares (que no siguen un esquema predefinido).

En cuanto a las posibles utilidades o aplicaciones del big data, por lo general, estas se centran en los siguientes enfoques:

• Identificar y clasificar los datos, sea cual sea su tipo (texto, audio, información gráfica o visual, etc.).
• Descubrir asociaciones o interacciones entre los datos.
• Predecir probabilidades.
• Descubrir demandas ocultas.
• Sintetizar la información.

En cualquier caso, si pasamos de lo general a lo específico, podemos citar cuatro importantes aplicaciones del big data en la actualidad:

1. Personalización y transparencia hacia el consumidor

Aunque todavía queda mucho por hacer, el ámbito del marketing y las relaciones con clientes y consumidores es uno de los que ha experimentado una mayor aplicación práctica del big data en los últimos años

En este sentido, según el informe Analytics Comes of Age de McKinsey, los últimos avances en análisis de big data e inteligencia artificial (IA) permiten utilizar los datos en tiempo real de forma que puedan beneficiar tanto al cliente como a la empresa.

Entre otras cuestiones, las aplicaciones del big data permitirán:

• Un conocimiento más profundo de clientes y usuarios, lo que facilitará la hipersegmentación con actualizaciones en tiempo real.
• Hacer recomendaciones de compra personalizadas con un menor margen de error. 
• Mejorar el impacto de acciones publicitarias.

Por otra parte, como señala el informe Share to Gain del World Economic Forum, de 2020, aplicar el big data permite a las empresas verificar la procedencia de productos y materias primas, lo que posibilita posible una mejor trazabilidad.

2. Salud

Sin duda, en una sociedad cada vez más envejecida y con una esperanza de vida creciente, este tipo de herramientas tienen mucho que aportar.

Según un informe de Big Data Value Association (BDVA), las aplicaciones de big data en el campo de la salud, que están apoyadas en soluciones analíticas y de inteligencia artificial, permitirán:

• Mejorar la prevención de patologías.
• Facilitar cambios en los estilos de vida dirigidos hacia hábitos más saludables.
• Detectar patologías de forma temprana, especialmente las de tipo crónico.
• Facilitar el diseño y la aplicación de tratamientos personalizados, lo que conducirá a una medicina más precisa.

También en el campo de la investigación médica, las aplicaciones del big data son bastante amplias. Basta pensar en la utilidad de las herramientas analíticas para tareas como la secuenciación de genoma o la exploración de relaciones entre conjuntos de datos.

3. Modelos de negocio más eficientes y automatizados

Según el estudio mencionado de McKinsey:

• La progresiva incorporación de herramientas de inteligencia artificial (como el machine learning) a las aplicaciones del big data posibilita grandes avances en la automatización de procesos.
• El big data también permite una mayor eficiencia en la detección de las necesidades del consumidor, a partir de un conjunto amplio de datos aislados.
• Se estima que las herramientas de análisis de big data podrían impulsar un crecimiento del 20% en la productividad durante los próximos años.
• En el ámbito de la fabricación, el big data y la analítica en tiempo real permiten un mejor control de materias primas e inventario, la mejora de procesos de elaboración, la reducción de costes gracias al mantenimiento predictivo y una mejora en los controles de calidad.

Un ejemplo de mejora de procesos mediante la aplicación del big data es el caso de Walmart.

4. Sostenibilidad e igualdad 

Según el informe Smart Cities de McKinsey, el big data puede tener importantes aplicaciones en el ámbito de la sostenibilidad, mejorando diversos indicadores de calidad de vida entre un 10% y un 30%. En este sentido, podemos mencionar las siguientes aplicaciones:

• En el ámbito de la seguridad, puede utilizarse, entre otras muchas opciones, para la predicción de conflictos, para sistemas de alerta temprana y vigilancia, para gestión de multitudes en emergencias.
• En el sector energético, puede aplicarse para diseñar sistemas de automatización en edificios, control de consumo o mejoras en el alumbrado público.
• En cuanto a movilidad, nos encontramos con aplicaciones como el control de transporte público en tiempo real, señales inteligentes o servicios de transporte compartido (car sharing, bike sharing, etc.).
• En las aplicaciones en salud pública, podemos mencionar el control de la calidad del aire o la gestión de alertas sanitarias.
• Otros ámbitos relevantes son la gestión del suministro de agua, de residuos, o de vivienda.

Por otra parte, también desde la Organización de Naciones Unidas se han destacado las aplicaciones del big data en relación con la detección de desigualdades, la evaluación del bienestar y la intervención temprana en grupos vulnerables.

De este modo, el big data podría convertirse en una valiosa herramienta para alcanzar algunos de los objetivos mundiales en materia de igualdad y desarrollo sostenible.

Claves para incorporar el big data a la toma de decisiones

• Para incorporar plenamente el big data a la toma de decisiones, según el estudio Role of Big Data in Decision Making, deben cuidarse todas las etapas del proceso:
• Desarrollar las fuentes de datos, es decir, disponer de una adecuada infraestructura de recogida de información dentro de la empresa u organización.
• Habilitar el minado de datos, de modo que puedan descubrirse patrones en los datos mediante herramientas estadísticas y tecnológicas.
• Analítica de datos. En esta fase central, se lleva a cabo el análisis de los datos recopilados, de acuerdo con los procedimientos diseñados previamente. En este punto, la captación de talento adecuado permitirá a las organizaciones aprovechar todo el potencial de los datos para transformarlos en información útil para la siguiente etapa del proceso.
• Toma de decisiones. Finalmente, el big data cobra todo su sentido cuando la información sirve de base para la toma de decisiones en el día a día de la organización. De este modo, entre muchas otras aplicaciones, permitirá una mejor segmentación de los clientes, una gestión de inventarios más eficiente o una previsión de la demanda más acertada.

En este sentido, la incorporación de talento joven, unida a una mejor formación en este campo, pueden ser factores clave para una mejor aplicación del big data.

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