El peligro de la abundancia de datos en el Big Data

El término Big Data ha dejado de ser exclusivo de los tecnólogos para pasar a estar en boca de todos. Cantidades ingentes de información, inimaginables […]

El término Big Data ha dejado de ser exclusivo de los tecnólogos para pasar a estar en boca de todos. Cantidades ingentes de información, inimaginables hace solo diez años, fluyen por Internet y las empresas de todo tipo (nuevas y tradicionales, grandes y pequeñas) luchan por conseguir y controlar su propio trocito de Big Data. Para ello, se procesan todos los clics que hacemos cada vez que visitamos una web, con el objetivo de llegar a conocer nuestro perfil de cliente y se analizan millones de conversaciones para crear algoritmos que sean capaces de tener una conversación con nuestros clientes.

Sin embargo, a veces se pierde la perspectiva y el objetivo final. No se trata de recoger datos porque sí, como si quisiéramos tenerlos todos para completar una gran colección, y acabar llegando a la conclusión de que no tenemos la capacidad de procesarlos. El secreto no es tener muchos datos, sino tener los datos correctos y apropiados.

Hay varios casos de startups que se han convertido rápidamente en grandes empresas usando sabiamente el Big Data. Un ejemplo es Uber, que usa los datos que recoge la aplicación que tienen instalada tanto sus clientes como sus conductores para conocer de antemano los desplazamientos de millones de personas. Sin embargo, los datos que recoge Uber en realidad son muy concretos: quién necesita un taxi y dónde se ubican los conductores. Nada más. Con eso han revolucionado toda una industria.

Es decir, lo importante es obtener los datos útiles para nuestro negocio, aquellos que nos permitan alcanzar alguna ventaja frente a la competencia. No importa si son muchos o pocos, es decir, si necesitamos un Big Data o nos vale con un Small Data. Lo que importa es identificar la información clave para nuestro negocio y eliminar la superflua.

¿Y cuál es esa información clave? Evidentemente, cada negocio tiene sus peculiaridades, pero sí podemos hacernos algunas preguntas generales que nos ayudarán a identificar esos datos útiles que necesitamos obtener.

La primera pregunta sería: ¿qué es lo que nos puede llevar a malgastar nuestros recursos? Hacer un uso eficiente de los recursos es la clave del éxito de cualquier empresa, porque permite reducir costes sin impactar en el servicio final que presta a sus clientes. Y la mayoría de los negocios infrautilizan de alguna manera sus recursos. Un ejemplo muy gráfico: en las floristerías, aproximadamente el 50% de sus existencias (flores) se estropean antes de poder ser vendidas. En ese negocio, comprar flores que luego no se van a poder vender inmediatamente es un desastre. Así que predecir con la máxima exactitud la demanda es fundamental, analizando históricos de ventas y nuevas tendencias. Probablemente un cliente hace un pedido similar siempre en las mismas fechas: aniversarios, cumpleaños, San Valentín… luego con no demasiados datos (el cliente X compra las flores Y en la fecha Z), es posible tener una idea aproximada de la demanda de flores de los próximos meses y, por tanto, intentar adecuar las existencias a ella.

Después, es importante identificar y separar las decisiones que puedan ser tomadas en función de los datos de aquellas para las que es mejor confiar totalmente en la intuición. Aquí, decisiones sobre precios o volumen de stock son susceptibles de ser automatizadas de algún modo, ya que no son tan dependientes de factores emocionales como pueda ser el contenido de un anuncio o de una campaña de marketing. Así pues, busquemos datos que nos ayuden en la automatización de esas decisiones.

Y, por último, cuando tengamos claro cuál es la información clave para mejorar la eficiencia de nuestro negocio y qué tipo de decisiones podríamos automatizar para mejorar esa eficiencia, es el momento de buscar los datos que nos permitan hacerlo. En el caso de Uber, el dato clave era conocer la ubicación de clientes y conductores, la manera de obtenerlo es una aplicación descargada en los móviles. Para la floristería, el secreto para predecir la demanda puede estar en tener presencia online y disponer de una ficha completa de cada cliente con fechas de nacimiento, de aniversario, con su tipo de flor preferida, etc. Para un servicio de asistencia técnica, predecir cuándo un aparato puede comenzar a fallar es crucial. Disponer de algún dispositivo que pueda monitorizar el estado de ese aparato y avisar cuando comience a fallar puede ser la clave del éxito.

Se trata, por tanto, de buscar justo los datos que necesitamos y no otros. A veces, un Small Data como puede ser una encuesta a una muestra de nuestros clientes será de gran ayuda para identificar sus necesidades y los puntos de mejora de nuestro servicio. Y entonces es cuando el Big Data, (que no tiene que ser necesariamente demasiado “big”), nos proporcionará la información necesaria para tomar las decisiones correctas.

 

Foto: pixabay

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