Las mejores aplicaciones de Big Data

5 posibilidades destacan puesto que colocan al negocio en una posición de ventaja.

El negocio alrededor de los Big Data es impresionante si se piensa como mercado. De acuerdo con estimaciones de IDC, los ingresos mundiales de los segmentos de Big Data y analítica de negocios juntos crecerán más del 50% en cuatro años: su valor pasará de los $122,000 millones de dólares con que cerró el año pasado, a $187,000 millones hacia 2019.

El boom de este segmento tiene su razón de ser en que las empresas están conscientes de lo complicado que se está volviendo el manejar la interminable y creciente cantidad de datos que provienen a diario de fuentes externas e internas, en muy variados formatos. Pero más allá de eso, están visualizando la increíble mina de oportunidades que se abre ante sí al “jugar” con la enorme cantidad de datos a su disposición.

De acuerdo con Zuney Rojas, gerente regional para Plataformas de Archivos y Objetos de Dell-EMC, los datos no estructurados (es decir, los que vienen de nuevas fuentes como el social media, GPS, el video, el Internet de los Datos, o IoT, etcétera) son los que están presentando el mayor auge de crecimiento. “IDC estima que cada cuatro años los datos no estructurados crecen 400%”, señala.

Esto, por supuesto, lo aprovechan tanto los proveedores como los consultores, integradores, ISVs y demás participantes de la industria IT, que están saliendo al mercado con soluciones de interés para los clientes empresariales. Con todo, los verdaderos beneficiados son estos últimos, pues al hacer uso de estas tecnologías incrementan sus oportunidades de negocio, mejoran sus operaciones, optimizan la toma de decisiones y mucho más. En otras palabras, escondido en este gran cúmulo de bits y bytes existen grandes oportunidades para las empresas que saben cómo sacar el mayor provecho a los datos.

Para realizar este artículo, Boletín de la Computación charló en exclusiva con ejecutivos de Dell-EMC, Oracle, SAS y Cognitiva (socio de IBM, que está lanzando la plataforma Watson en español para México y Latinoamérica). Todos ellos participan de las diferentes aplicaciones de Big Data que están dominando actualmente el mercado y el interés de los clientes empresariales. A continuación, una selección de las aportaciones que estos grandes de las TI hacen en las cinco principales aplicaciones de los Big Data.

1. Analítica
El que los datos estén ahí, a la mano de las empresas, no sirve de mucho si éstas no son capaces de tomar mejores decisiones, optimizar la operación y reducir sus riesgos. En otras palabras, hay que contextualizar los datos para alimentar un mejor análisis.

En la era del Big Data, extraer inteligencia representa sin duda una enorme oportunidad de mercado, pero al tratarse de enormes volúmenes de datos, estructurados y no estructurados, tener éxito en su análisis significa un reto mayúsculo.

Para ejemplificar la aplicación de la analítica de Big Data, vale la pena mencionar el caso de Watson for Oncology, una de las principales banderas de IBM en el sector salud. La plataforma ha sido entrenada en diversos tipos de cáncer y recibe todo tipo de información (tratamientos, datos de pacientes, condiciones médicas, estudios de laboratorio, características geográficas, etcétera) que analiza, correlaciona e infiere para hacer sugerencias sobre caminos alternativos de atención de los diferentes casos en particular. “Hasta ahora, se ha logrado un 70% más asertividad en los diagnósticos”, refiere Jaime Godard, gerente general de Cognitiva, quien agrega que actualmente en México se está corriendo una prueba piloto de esta aplicación.

2. Predictibilidad
El empleo de técnicas en torno a los Big Data se quedaría corto si sólo se enfocara en el análisis de situaciones problemáticas existentes. El aprovechamiento de los grandes volúmenes de datos para predecir, para anticiparse a los acontecimientos o valorar futuras tendencias, brinda igualmente un enorme valor a los negocios y a las entidades gubernamentales.

Un ejemplo es el de la policía de Londres, que con tecnología de manejo de datos que valora la actividad delictiva adecúa la actuación de sus elementos con base en tendencias encontradas. La instancia predice, con 68% de probabilidad, cuáles zonas concretas producirán más de cinco crímenes al mes, así que pone mayor énfasis de vigila en éstas.

En otro ámbito totalmente distinto, la predictibilidad de los Big Data también está dando frutos, literalmente. “IBM compró información de The Weather Channel, la cual se estudia, desde una base de datos, para obtener comportamientos y tendencias que ayudan al sector de la agricultura –explica Godard–, pues se cuenta con análisis predictivos de los tipos de sembradíos más adecuados por producto, considerando lluvias, fertilidad, etcétera.”

En México, destaca de igual forma el caso de una empresa de telecomunicaciones, cliente de Dell-EMC, que mejoró en 70% la satisfacción de sus clientes y bajó sus costos operativos en 40% a través de analizar el comportamiento de los equipos de su oferta, enfocado a predecir fallas o necesidad de mantenimiento con anticipación.

3. Mayor seguridad
Los Big Data también permiten establecer mecanismos para localizar anomalías y prevenir ataques. Con la gestión y análisis adecuado, cantidades masivas de datos internos y externos ayudan a conocer posibles relaciones ocultas, detectar patrones de conducta y, al final, proteger la seguridad de la empresa, tanto lógica como física.

Un ejemplo lo da Oracle, que para detección de eventos y anomalías acaba de presentar, durante su reciente Oracle Open World, un producto llamado Security Monitoring and Analytics, que forma parte de la suite Oracle Management Cloud. Según explica Jorge Gálvez, gerente de Consultoría de Ventas de la empresa del Oráculo, “lo que hace es analizar algoritmos de datos para identificar patrones fuera de lo común y detectar intrusiones en los sistemas”.

SAS es también otra firma de TI que aprovecha la analítica de Big Data para este fin. “Si la información está almacenada, es preciso saber cómo procesarla. Con base en modelos de seguridad de análisis de patrones o tendencias podemos tener una mayor seguridad”, indica Iván López, experto de Gestión de Datos para SAS Latinoamérica.

Pero la seguridad no solamente es lógica, sino también física. En este sentido, destaca el ejemplo de Dell-EMC: “Tenemos un caso en penales en el cual el análisis de información que se tiene almacenada por sus soluciones de video-vigilancia les ha ayudado a incrementar mucho su seguridad”, señala Rojas, quien añade que de igual forma en los casinos se puede hacer predictibilidad de los datos en video para conocer qué perfiles de personas suelen apostar, por ejemplo.

4. Visión 360 del cliente
Ésta es una de las aplicaciones que están marcando tendencia de cara al futuro, pues las organizaciones que están obteniendo, considerando y analizando datos de fuentes internas y externas proveniente de sus clientes y prospectos, están logrando conseguir un verdadero conocimiento acerca del cliente. El objetivo es comprender su comportamiento y predecir sus acciones futuras.

Con el uso de tecnologías enfocadas a esta aplicación de los Big Data, T-Mobile redujo su número de portabilidad hasta en 50% gracias a que analiza datos de quejas y conversaciones en redes sociales de sus clientes, lo cual lo llevó a conocer a cada cliente al grado de asignarle un valor individual en función de sus expectativas de negocio y permanencia, para poder enviarle ofertas especiales específicas con tal de brindarle algo a su gusto antes de que el cliente optara por abandonar la compañía.

Oracle es una de las compañías de TI con una oferta que integra la identidad digital (en redes sociales) de los clientes de una empresa. “Si un cliente se queja del servicio de una empresa cliente nuestra, ellos lo pueden asociar con nombre y apellido, cotejando con su base de datos de clientes”, comenta Gálvez, quien explica que uno de sus clientes, conglomerado con varias líneas de negocio, “ha podido con estas soluciones implementar programas de lealtad a lo largo de todas sus marcas y ha incrementado la venta cruzada entre 60 y 70% con respecto a marcas del mismo grupo, además de que tiene mayor fidelidad de parte de sus clientes”.

López, de SAS, también platica sobre el caso de una tienda de retail en Estados Unidos que a través de la explotación de los Big Data enfocados en el cliente está logrando hacer campañas verdaderamente personalizadas. “Está rebasando la segmentación de clientes. La tienda mapea lo que cada cliente en particular busca en el web, lo que revisa en la app, la frecuencia con la que acude a la tienda física o pasa cerca de ésta, y qué pasillos ha visitado cuando entra, y con todo esto le hace una oferta específica según sus gustos y hábitos –explica el entrevistado–. No es presentar ofertas porque sí; es hacer un análisis del cliente y de su comportamiento basado en su historial.”

5. Visibilidad de operaciones en tiempo real
Gracias a los Big Data, las organizaciones también pueden tener visibilidad en tiempo real de sus operaciones y las transacciones realizadas, monitorear su infraestructura end-to-end para evitar posibles problemas antes de que ocurran. En otras palabras, los Big Data permiten tomarle el pulso al negocio en todo momento.

Godard explica que Cognitiva está actualmente trabajando en un proyecto de reducir inventarios muertos en una empresa de retail. Esto se logra al analizar a fondo comportamientos estacionales y regionales de los productos que manejan, lo cual se realiza en tiempo real. “Watson está encima del comportamiento de los inventarios, analizando su cambio geográficamente y en el tiempo, para sugerir mínimos y máximos personalizados. Se hace una revisión de comportamientos históricos, orientados a predecir dónde y cuándo los clientes van a comprar”, señala Godard.