Cuando la diferenciación y la reputación empresarial son lo importante: Cuide la marca de su empresa con análisis de Big Data predictivos y en tiempo real

"Hay que saber distinguirse para no extinguirse: Para mejorar la experiencia del cliente y cuidar la marca de su empresa, una de las vías es apostar por Big Data".

Cuando la diferenciación y la reputación empresarial son lo importante: Cuide la marca de su empresa con análisis de Big Data predictivos y en tiempo real.

¿Necesita su empresa tecnología Big Data? Ésta es la típica pregunta que se están haciendo muchos directivos y emprendedores. “Si mi empresa va mal soy como un zombie, más muerto que vivo, la única solución es intentar reinventarse: hay que saber distinguirse para no extinguirse”. Y, en la actualidad, la transformación pasa por Big Data.

Este consejo de Óscar Méndez, CEO de Stratio, también sirve para las empresas líderes, ya que ellas tienen que cuidar su marca y lo pueden hacer mejorando la experiencia de cliente. “Esto solo se consigue con análisis de Big Data en tiempo real y con análisis predictivos".

Ron Raffesperger, CTO Data Center Solutions en Huawei, señala que el primer paso es identificar en qué áreas puede aportarte valor el uso de tecnología Big Data. Esto resulta esencial para poder implementar un proyecto de negocio, planteando unos objetivos y creando un modelo de análisis para identificar las necesidades de datos y las búsquedas que debemos hacer.

Para adentrarse en el mundo data lo primero es definir: ¿qué es Big Data?...“es una nueva manera de tratar los datos, una tecnología capaz de extraer y aportar valor adicional a los datos”.


El valor es la “V” más importante de compendio volumen, velocidad, variedad, valor y veracidad, que tradicionalmente conceptualizan Big Data. “Los datos generan valor y el valor genera dinero”.

Y este retorno de inversión, que es lo que más preocupa a las empresas, se puede encontrar “siguiendo el dinero” y el dinero, en estos momentos, lo tienen tus clientes. Por ello, resulta fundamental conocer todos los datos posibles de tus clientes para identificar cuáles generan más beneficio, con qué productos y cuándo.

Raffesperger recomienda establecer “una estrategia 360 grados en torno al cliente: realizar una clasificación sobre sus preferencias, sus hábitos para poder conocer sus periodos más activos”. Es el único modo de conseguir extraer un valor real de los datos.

Es la interacción de las estrategias de experiencia de cliente y Big Data: interpretar “el viaje que hace uno de nuestros clientes en su interacción con nuestra empresa”. Para poder escribir este viaje no solo hay que conseguir todos los datos del cliente, sino también integrarlos con las predicciones y el tiempo real para mejorar esta interacción entre datos internos y externos.

Según Raffesperger, la empresa debe conocer todos los touchpoitns de cada cliente –es decir, las interacciones en este viaje- en tiempo real, en todos los canales y cualquier localización. Las herramientas que propone el responsable de Huawei se centra en el micromarketing, porque de este modo se puede mejorar la eficiencia de la promoción.

Análisis para conocer a los clientes.

En este sentido, resultan fundamentales estos análisis cruzados de datos, porque son los que permiten a las empresas tomar “mejores decisiones, más rápido y de forma automatizada”, con lo que se aumenta la operatividad de la compañía.

“Tenemos que conocer a los clientes mejor que sus propios familiares, no es personalización es hiperpersonalización: No solo hay que saber lo qué quiere, sino cuándo y cómo lo querrá”.

Al mismo tiempo es recomendable recurrir también a datos públicos porque “aportan muchísimo valor y enriquecen el contenido de los clientes”. De hecho, Méndez, el CEO de Stratio ha vaticinado que en el futuro las empresas tendrán que intercambiar sus datos para generar mayor valor de ellos.

Para conseguir este objetivo las tecnologías anteriores no son suficientes, hay que despertar y participar en la tecnología Data, porque es lo que nos permitirá hacer cosas hasta ahora imposibles.

En este sentido, Méndez señala que las empresas digitales están ganando esta carrera porque son “más ágiles, rápidas y manejan los datos desde el principio”, algo que les está costando más a las empresas tradicionales que tienen que pasar por procesos de transformación.

¿Qué tecnología se debe usar?.

Es el momento del análisis de datos en tiempo real y por ello, en la actualidad, se está apostando por los procesos de aprendizaje automático para obtener, a partir de algoritmos predictivos, el verdadero valor de los datos. “Hay que intentar combinar el análisis en tiempo real con los datos predictivos futuro”.

“Estamos en la generación del ahora, es decir, pedimos que los sistemas de Big Data nos contesten de forma interactiva, en menos de 40 segundos, por lo que necesitas millones de nodos en cientos de servidores”.

Las herramientas de Big Data son necesarias para identificar el potencial de un escenario de negocio y demostrar el valor del mismo antes de su lanzamiento al mercado. Mientras en un proceso tradicional se tardaría entre 12 y 24 meses en demostrar este valor, con Big Data se reduce hasta los tres meses. Es una tecnología clave para ganar en competitividad.

Por ello, en opinión de Méndez, “para obtener lo mejor de Big Data tienes que cambiar la mentalidad e incorporar los cluster de Big Data, en los que los ordenadores no comparten nada porque se quitan elementos redundantes”. Se trata de utilizar commodity hardware, con un precio de terabyte reducido.

Tanto Méndez como Raffesperger han recomendado el uso de procesamiento spark de código de abierto con bases de datos NoSQL. “Es muy sencilla de utilizar y es lo que se debería emplear si empieza en Big Data”, aconseja Méndez, mientras que Raffesperger destaca su adaptación a los algoritmos de aprendizaje automático.


Fuente: Innovation Center BBVA