Big data y analítica de datos: la guía para empresas

Las empresas generan más datos que nunca: ventas, clientes, operaciones, web, sensores. Pero acumular datos no sirve de nada si no se convierten en decisiones. La diferencia entre las empresas que crecen y las que se estancan está, cada vez más, en su capacidad de entender y aprovechar sus datos. El big data y la analítica de datos son las disciplinas que convierten esa montaña de información en conocimiento accionable: qué funciona, qué falla, qué va a pasar y qué conviene hacer.

En esta guía explicamos qué es el big data, qué tipos de analítica existen, qué arquitectura hace falta y cómo dar los primeros pasos para que los datos dejen de ser un coste y pasen a ser una ventaja competitiva.

Qué es el big data

El big data se refiere a conjuntos de datos tan grandes, rápidos o variados que las herramientas tradicionales no pueden gestionarlos. Se suele describir con las tres uves: volumen (mucha cantidad), velocidad (se generan en tiempo real) y variedad (datos estructurados y no estructurados, de muchas fuentes). Pero el tamaño es lo de menos: lo importante no es tener muchos datos, sino tener la capacidad de integrarlos, procesarlos y extraer valor de ellos para tomar mejores decisiones.

Los tipos de analítica

No toda la analítica responde a la misma pregunta. Entender los cuatro niveles ayuda a saber qué se puede lograr:

• Descriptiva: qué ha pasado (informes y cuadros de mando).
• Diagnóstica: por qué ha pasado (análisis de causas).
• Predictiva: qué va a pasar (modelos que anticipan el futuro).
• Prescriptiva: qué conviene hacer (recomendaciones de acción).

Del dato disperso a la decisión

El gran problema de la mayoría de las empresas no es la falta de datos, sino que están dispersos en silos que no se hablan: el CRM por un lado, la contabilidad por otro, la web aparte. Para aprovecharlos hay que integrarlos en un lugar común, limpiarlos y darles una estructura coherente. Solo entonces se pueden cruzar (por ejemplo, ventas con marketing y con soporte) para descubrir patrones que, vistos por separado, permanecen invisibles. Esa integración es el primer paso de cualquier estrategia de datos seria.

La arquitectura de datos

Convertir datos en valor requiere una arquitectura: una canalización (pipeline) que recoge los datos de las fuentes, los transforma y los almacena en un repositorio central (un data warehouse o un data lake), desde donde las herramientas de analítica y de inteligencia artificial los consumen. Una buena arquitectura es la que garantiza que los datos lleguen limpios, actualizados y fiables a quien los necesita. Sin ese cimiento, los cuadros de mando muestran cifras en las que nadie confía.

Cómo empezar con datos

No hace falta montarlo todo de golpe ni ser una gran corporación. Lo sensato es empezar por una pregunta de negocio concreta y valiosa (por ejemplo, qué clientes se van a ir, o qué productos son realmente rentables), integrar los datos necesarios para responderla y construir desde ahí. Empezar pequeño, demostrar valor y ampliar es mucho más eficaz que un gran proyecto de datos que tarda años y nunca se usa. Las siguientes piezas de este cluster profundizan en business intelligence, almacén de datos y analítica predictiva.

En AxiomTech ayudamos a empresas a convertir sus datos en decisiones: integración, arquitectura de datos, cuadros de mando y modelos predictivos. Si sientes que tienes muchos datos pero pocas respuestas, cuéntanos tu caso.