Tendencias y Big Data en las empresas: RRSS, 'dark data'...

Desde predecir brotes de gripe o focos de epidemias hasta detectar grandes atascos, descubrir fraudes a aseguradoras o transacciones fraudulentas. Cada vez más compañías utilizan el Big Data con diferentes fines: personalizar productos, diseñar servicios de atención al cliente, conocer tendencias del mercado o generar oportunidades de venta cruzada… El negocio de los datos sigue creciendo, aunque aún no ha liberado todo su potencial. Entre sus desafíos está el dark data: toda la información aún sin procesar.

El Big Data nos rodea. Desde un trending topic personalizado según tus preferencias, una programación de televisión a la carta, publicidad en tu email que coincide con tus búsquedas en Google o recomendaciones de unos grandes almacenes para que adquieras ese objeto que te interesaba. Todo tiene sus cimientos en el Big Data.

Pero ¿a qué nos referimos exactamente cuando hablamos de esto? En palabras de Javier Piqueras, arquitecto Big Data de Indizen, es el “procesamiento de grandes volúmenes de información resolviendo el problema de las ‘4 Vs’ (Velocidad, Variedad, Volumen y Veracidad) y que se compone de un conjunto de paradigmas y tecnologías que nos permiten explotar el valor implícito en los datos”. Para sacar partido a la información, su compañía emplea casos como “la aplicación de algoritmos contra el blanqueo de capitales, análisis de patrones para brindar productos a medida o uso de datos para la detección temprana de enfermedades crónicas”, entre otras cuestiones.

En un mundo en el que vivimos abrumados por las cantidades ingentes de información generada a diario, el mayor desafío viene de la mano del análisis y extracción de dichos datos para procesarlos. Entre las tendencias que viviremos en un futuro próximo se encuentra el auge del procesamiento de dark data, es decir, de todos aquellos datos que aún no se han utilizado, por cuestiones de volumen, falta de información sobre su procedencia o metadata incompleta.

Muchas compañías almacenan estos datos sin procesar con la esperanza de sacar valor de ella en el futuro, aunque esto suponga un aumento de costes e incluso pueda implicar riesgos de seguridad, señala IBM en su blog, en el que recomiendan herramientas de código abierto para extraer dark data, como Dark Vision, DeepDive o Snorkel.

“En la sociedad en la que vivimos cada vez se genera más información y el problema que tenemos es que las técnicas de la informática tradicional no son capaces de digerir esa gran cantidad de datos, por lo que han surgido técnicas que tratan de poder procesarlo”, afirma Eduardo Lafuente, manager fraud & risk analytics de Treelogic, empresa que utiliza el Big Data, entre otras cuestiones, para detectar el fraude en el sector banca y seguros. “Estas técnicas cogen esas fuentes de datos que pueden ser heterogéneas y estar desestructuradas y darles un sentido”, añade.

El poder de las REDES SOCIALES

El poder de las REDES SOCIALES“Actualmente, más del 85% de las grandes organizaciones están usando Big Data como estrategia dentro de sus procesos de transformación digital. A día de hoy es un factor común en corporaciones de todos los sectores, pero se inició en el sector financiero y telco”, afirma Piqueras.

Y en este escenario, el papel que las redes sociales tienen en el Big Data es particularmente relevante. Son grandes fuentes: en ellas los usuarios publican de forma voluntaria sus datos en lo que se considera un servicio a priori “gratuito”. Somos receptores, pero también generadores. “Imaginaos la cantidad ingente de información y los beneficios que puede generar una red social como Facebook vendiendo nuestros datos con más de 2.200 millones de usuarios activos al mes”, indica.

Lo cierto es que las redes sociales constituyen una más de las herramientas que progresivamente más empresas -y no solo las grandes- están empleando para conocer los perfiles de los consumidores y personalizar sus productos y servicios para mejorar -y espiar- la experiencia de los clientes.

Uno de los ejemplos más conocidos sobre el uso de datos extraídos de redes sociales para personalizar servicios es el de la aerolínea KLM. Esta compañía investigó en internet a los usuarios que iban a viajar con ellos para hacerles un regalo personalizado una vez estuvieran en el aeropuerto antes de subirse al avión. La sorpresa de los viajeros al recibir sus obsequios no pudo ser mayor.