Cómo convertir los datos de Analytics en acciones: Big Data y Analytics

Hoy más que nunca, la analítica de datos nos muestra el camino para determinar las mejores operaciones. Hay quienes lo llaman “actalytics” (conjugación de los términos “action” y “analytics”) ya que, de lo que se trata, en realidad, es de convertir los datos en acciones reales. Pero, ¿cómo puede una empresa extraer el máximo partido al analytics, qué mitos conviene desterrar en torno a ese concepto y qué recomendaciones podemos adoptar? Sólo en la redes sociales existen hoy más de 2 mil millones de usuarios que generan cada día un billón de contenidos en Facebook, y más de 500 millones de tuits en twitter. Y es que en España somos grandes usuarios de smartphones, ya que ocupamos el primer lugar de Europa por cuota de penetración, con más de un 82% de mercado; la gran mayoría de estos dispositivos cuentan con conexión a internet y con numerosas aplicaciones de todo tipo. Igualmente, el alcance de los llamados “wereables” (dispositivos “ponibles”) no cesa de crecer: la consultora Gartner prevé que en 2020 coexistan nada menos que 30 mil millones de dispositivos conectados a la red. Sin apenas darnos cuenta, todos y cada uno de nosotros vamos dejando un rastro de información a nuestro paso que queda registrado en la red digital. Nos rodean todo tipo de tecnologías sensoras y captoras de datos (desde cookies a sondas de id), y esto no ha hecho nada más que empezar. La generación de datos va a crecer todavía más. En suma, las organizaciones necesitan entender a sus clientes para conservarlos y seguir siendo competentes en un entorno digital en el que la voz cantante la tienen, ahora y para siempre, los clientes, gracias a las redes sociales. Ante este intrincado panorama, las estrategias de marketing tradicional ya no sirven. La solución pasa por conocer a ese nuevo consumidor. En un mercado ultracompetitivo, donde se generan más de 2,5 trillones de bytes de datos al día, el analytics será fundamental para averiguar las mejores estrategias y garantizar la rentabilidad empresarial. Ello implica el uso de Big Data y el Analytics, contemplando desde la recopilación de datos, su análisis y gestión hasta la procesamiento en data intelligence, una información de gran valor que ejercerá como guía para tomar las decisiones más acertadas en el momento preciso.

“Actalytics”

Hablamos de eficacia y eficiencia a la hora de procesar y entender cientos de miles de datos en forma de columnas, filas, combinaciones y múltiples variables y formatos, porcentajes, sesiones…, etc, etc. Por eso, ¿Cómo diferenciar lo importante de lo que no lo es? Es aquí donde interviene el analytics, lo que podríamos llamar como la compresión e interpretación de datos en el mundo digital en que vivimos, o, comprender para actuar. El analytics le proporciona al márketing una visión global de los consumidores, ya que contempla la gestión, la medición y el análisis de todos los procesos con el fin de obtener la máxima eficacia de cada acción, optimizar los resultados y asegurar el “ROI” (“Return On Investment”, Retorno de la Inversión).

Las múltiples dimensiones del Big Data y la Analítica

El gran manejo de datos al que todas las compañías se ven abocadas genera un incomparable valor en múltiples sectores. La Big Data Value Association, http://www.bdva.eu entidad cuyo objetivo es impulsar el valor de la investigación, desarrollo e innovación del Big Data en Europa, sitúa este fenómeno mundial en varias dimensiones:

• Datos: Hay una amplia gama de tipos y fuentes de datos: datos estructurados y no estructurados, datos multilingües, datos generados por máquinas y sensores, datos estáticos y datos en movimiento. El valor se agrega por el pre-procesamiento, validación y garantía de la integridad y exactitud de los datos.
• Habilidades: Con el fin de aprovechar el potencial del valor de los datos, un desafío clave es garantizar la disponibilidad de personas altamente cualificadas con un excelente dominio de las mejores prácticas y tecnologías en la entrega de grandes volúmenes de datos dentro de las aplicaciones y soluciones. Habrá la necesidad de científicos e ingenieros con experiencia en análisis, estadística, aprendizaje automático, minería de datos y gestión y análisis de datos. Tendrán que ser combinados con otros expertos con la capacidad de aplicar estos conocimientos para la generación de valor.
• Legal: El aumento de la importancia de los datos intensificará el debate sobre la propiedad de los datos y su uso, la seguridad y la responsabilidad.
• Técnica: Aspectos clave tales como el análisis en tiempo real, escalabilidad en el procesamiento de datos, nuevas y ricas interfaces de usuario y vinculación de datos, información y contenido; debe avanzarse para abrir nuevas oportunidades y para mantener o desarrollar ventajas competitivas. La interoperabilidad de los conjuntos de datos y soluciones basadas en datos, así como los enfoques analíticos, son esenciales para una amplia adopción entre sectores
• Aplicaciones: Desarrollo y validación de aplicaciones y soluciones novedosas en los ecosistemas que proporcionan la base para la creación de de datos de valor para las empresas.
• Negocio: El uso más eficiente del Big Data, análisis y compresión de datos como activo tiene un gran potencial para la economía y la sociedad.

Algunos mitos

El 73% de las compañías encuestadas por Gartner afirmaba que había invertido en Big Data o tenía pensado hacerlo, sólo un 13% había implementado soluciones reales en este campo. Quizá por desconocimiento de todo lo que el Big Data y el analytics implican, también se han extendido algunos mitos que hoy podemos desmentir:

• No es barato. Los costes de un buen analizador de datos no son caros, en relación a los benecifios obtenidos.
• La cantidad de fuentes de datos hacen complicada su gestión. En realidad, las implementaciones analíticas se simplifican.
• Los pequeños flujos de datos apenas tienen importancia. No considerarlos puede causar impactos negativos en el conjunto.
• No influye en la mejora de toma de decisiones. Se ha demostrado que las empresas que lo aplican elevan su productividad y elevan sus beneficios.

Recomendaciones

Con el objetivo de extraer el máximo rendimiento al analytics, consideramos que toda organización empresarial debería poner en marcha, al menos, estas tres acciones:

• Usar una variedad equilibrada de técnicas analíticas. Para atender diferentes necesidades, tales como contemplar lo realizado hasta el momento, estudiar el presente y predecir los comportamientos futuros.
• Valorar las capacidades analíticas. ¿qué capacidades de análisis e interpretación de datos tiene su empresa? ¿hay insuficiencias?
• Actuar sobre lo aprendido. Identificar los canales, ajustar las estrategias a las necesidades y optimizar los procesos. Así:
  • Tener un objetivo claro.
  • Planificar.
  • Integrar.
  • Ser realista.
  • Ser multifuncional.

Para finalizar, el Big Data y el Analytics van a ser grandes impulsores de creación de empleo durante los próximos años. Así pues, el dominio de la gestión, interpretación y análisis de datos serán cruciales para el éxito de la competencia de mercado. Sólo la combinación de datos, la tecnología y el talento humano dan como resultado un servicio de marketing online que aporte el máximo valor y rentabilidad.

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