“ Big Data “o cómo reinventar un modelo de negocio

El análisis de grandes cantidades de información plantea oportunidades aún inimaginables para las empresas. El futuro ya está aquí.

Big Data. Es el concepto tecnológico del momento. Un término inmaduro, para el que aún no hay una traducción clara (¿grandes datos?, ¿datos masivos?) y que no siempre se emplea de forma correcta. ¿Qué es verdaderamente el big data? “ Se trata de hacer cosas a partir del análisis de inmensas cantidades de información, que simplemente no son posibles con volúmenes más pequeños”, resume Kenneth Cukier, data editor de The Economist y autor de Big Data la Revolución de los datos Masivos.

Pongamos un ejemplo. Farecast es una empresa estadounidense fundada en 2003 que, a partir de miles de millones de registros, era capaz de calcular la probabilidad de que un billete de avión subiera o bajara de precio, y estimara el mejor momento para comprar. En 2009 Microsoft pagó más de 100 millones de dólares por esta compañía. “La tecnología de predicción de precios es aplicable no sólo a los billetes de avión, también a las habitaciones del hotel y a muchos otros productos y servicios. Sólo evaluando esa cantidad tan enorme de datos es posible estimar probabilidades de acierto”, recordó Cukier el pasado jueves, conferenciante estrella de IX jornada anual de antiguos alumnos de Madrid.

El caso de Farecast marcó un precedente. “Nunca antes la información publicada por las aerolíneas se había vuelto en contra de su modelo de negocio” apuntó este experto.

Hoy, un paradigma empresarial puede desaparecer casi de la noche a la mañana.

Y, sin embargo, el big data plantea más oportunidades que riesgos. La oportunidad, por ejemplo, de que un hospital ahorre tiempo y dinero estimando la probabilidad de que un paciente empeore. De que una compañía petrolífera encuentre nuevos pozos e incremente su producción. De que una organización detecte si un empleado con gran potencial cambiará de empresa en los próximos dos años. O de que una app muy popular pueda comercializar con información agregada de los hábitos de consumo de sus usuarios.

Cruce de datos

En ocasiones, la correlación de datos permite descubrir patrones de comportamiento. El gigante estadounidense Walmart estableció, cruzando su base de datos de ventas con información meteorológica, que sus cereales Kellogg´s Pop Tarts se vendían más los días de tormenta, y decidió colocarlos en la última estantería de las tiendas e instar así a los clientes a recorrer todo el establecimiento.

Las oportunidades de negocio, además se hacen más atractivas a medida que la inversión necesaria para hacer big data se reduce. Iberdrola es un caso en España de cómo la reducción del coste de las nuevas tecnologías está haciendo posible el análisis de patrones de consumo de sus clientes y el lanzamiento de tarifas segmentadas. A más largo plazo la eléctrica se dirige hacia un servicio cada vez más personalizado.

“En poco más de un año, el coste de las tecnologías de almacenamiento cloud se ha reducido en un 85%” recalca José Luis Sancho, director de Accenture Gigital. “Los beneficios son tan grandes que muy pronto no habrá dispositivos sin sensores para la monitorización en tiempo real “, vaticina Daniel Carreño, presidente de General Electric España y Portugal.

Aquí entran en juego otros conceptos, como el Internet de las Cosas, la Industria 4.0 y las ciudades inteligentes o Smart cities, basadas en la incorporación de sensores en semáforos, transporte público o farolas. Siemens por ejemplo, ha puesto en marcha un proyecto piloto en Berlín para registrar las plazas de aparcamiento disponibles y contribuir así a reducir la contaminación de la ciudad.

Inteligencia Artificial

Otro concepto en auge es el de machine learning, que forma parte dela inteligencia artificial. Los aspiradores inteligentes de Roomba, por ejemplo, memorizan la distribución de una habitación aprenden por sí solos cualquier posible cambio. El buscador de Google es capaz de anticipar una búsqueda con solo incorporar las primeras letras. Y Telefónica se ha asociado con BigML para desarrollar un algoritmo capaz de predecir en qué start up merece la pena invertir.

Por supuesto, la máquina no siempre acierta. Es aquí donde entra el raciocinio humano y el sentido común. En cualquier caso, con el paso del tiempo, a medida que la muestra para analizar aumenta , los algoritmos se vuelven más exactos.
El big data plantea asimismo importantes retos en cuanto a la privacidad de las personas. “Se puede saber mucho del estado económico o de salud de alguien cruzando simplemente sus búsquedas en Google”. Comentan fuentes de una compañía de publicidad programática.

En esta información no nos extenderemos exponiendo algunas de las previsiones de crecimiento del big data que estiman las grandes firmas de análisis. En primer lugar, porque las cifras son tan grandes, que resulta difícil hacerse una idea de la magnitud real de la cuestión. Pero, sobre todo, porque la rapidez con la que evoluciona el mundo hace muy probable que esas estimaciones se queden cortas. Baste subrayar que “el cambio está ya aquí, y no hay vuelta atrás” concluye Cukier.

Fuente: Expansión_Economía Digital 27/10/2015