El Big Da­ta ba­jo la lu­pa.

El es­cán­da­lo de Fa­ce­book, ge­ne­ra­do por la fil­tra­ción de 87 mi­llo­nes de da­tos, pu­so en el cen­tro de la es­ce­na el aná­li­sis ma­si­vo de in­for­ma­ción. Qué opor­tu­ni­da­des ofre­ce es­ta tec­no­lo­gía.

Pymes - - PYMES - Por José Ma­ría La­mor­te

Des­de que se su­po que la con­sul­to­ra Cam­brid­ge Analy­ti­ca to­mó de for­ma in­de­bi­da los da­tos de mi­llo­nes de usua­rios de Fa­ce­book que, se es­ti­ma, fue­ron usa­dos pa­ra la cam­pa­ña del ac­tual presidente de Es­ta­dos Uni­dos, Do­nald Trump, to­dos los fo­cos se po­sa­ron so­bre el aná­li­sis ma­si­vo de da­tos o el Big Da­ta, co­mo se co­no­ce ac­tual­men­te a es­ta dis­ci­pli­na.

Sin em­bar­go, el pro­ce­sa­mien­to y al­ma­ce­na­mien­to de gran­des vo­lú­me­nes de da­tos no es al­go re­cien­te.

De he­cho, es­ta tec­no­lo­gía –tam­bién de­sig­na­da co­mo la cuar­ta re­vo­lu­ción in­dus­trial– es el co­ra­zón del ne­go­cio de em­pre­sas co­mo Goo­gle, Ama­zon o Uber, y se con­vir­tió en una he­rra­mien­ta muy im­por­tan­te pa­ra el pro­ce­so de to­ma de de­ci­sio­nes.

¿Por qué? Es sim­ple: per­mi­te de­tec­tar, ana­li­zar y al­ma­ce­nar una enor­me can­ti­dad de da­tos (es­truc­tu­ra­dos y no es­truc­tu­ra­dos) de for­ma efi­cien­te y muy rá­pi­da, y ex­traer in­for­ma­ción de to­do ti­po que pue­de fa­ci­li­tar la to­ma de de­ci­sio­nes en di­ver­sas áreas em­pre­sa­ria­les.

Es­te pro­ce­so de­ri­va en la ob­ten­ción de una ven­ta­ja com­pe­ti­ti­va en el mercado, pa­ra la em­pre­sa que lo rea­li­za, ya sea pa­ra de­tec­tar opor­tu­ni- da­des de ne­go­cio, fi­de­li­zar clien­tes u op­ti­mi­zar el stock.

CA­SOS LO­CA­LES

La dis­ci­pli­na es­tá en pleno au­ge en la Argentina y en el Ins­ti­tu­to Tec­no­ló­gi­co de Bue­nos Ai­res (ITBA) hay al­gu­nos em­pren­di­mien­tos re­la­cio­na­dos con el te­ma.

Uno de ellos es Spec­tro, que ofre­ce so­lu­cio­nes de in­te­li­gen­cia de mercado y ne­go­cio pa­ra el re­tail, es de­cir, co­mer­cios y tien­das. La he­rra­mien­ta tie­ne un cos­to úni­co de im­ple­men­ta­ción y lue­go se pa­ga por un ser­vi­cio en fun­ción de la in­for­ma­ción re­ci­bi­da. Por su par­te, He­ro­lens se tra­ta de una pla­ta­for­ma tec­no­ló­gi­ca de mar­ke­ting y pu­bli­ci­dad di­gi­tal que, a par­tir de dis­tin­tos ti­pos de da­tos y va­ria­bles –al­gu­nos in­he­ren­tes al usua­rio, otros es­ta­ble­ci­dos por el clien­te y por el con­tex­to–, desa­rro­lla pie­zas per­so­na­li­za­das y di­ná­mi­cas.

La py­me Au­ra­vant uti­li­za el Big Da­ta pa­ra brin­dar ser­vi­cios de agri­cul­tu­ra de pre­ci­sión al mercado agro­pe­cua­rio. Se ocu­pan de ana­li­zar imá­ge­nes aé­reas to­ma­das des­de un dron o un sa­té­li­te pa­ra ob­te­ner in­for­ma­ción que per­mi­ta ad­mi­nis­trar la do­sis jus­ta de fer­ti­li­zan­tes, eva­luan­do las ne­ce­si­da­des reales del cul­ti­vo en ca­da mo­men­to. Tam­bién se pue­de apli­car el Big Da­ta al ne­go­cio in­mo­bi­lia­rio. Es el ca­so de Tok­ko Bro­ker, que se ba­sa en gran­des vo­lú­me­nes de da­tos pa­ra en­tre­cru­zar ofer­ta y de­man­da de in­mue­bles y op­ti­mi­zar el pro­ce­so de cie­rre de ope­ra­cio­nes.

Las pla­ta­for­mas mó­vi­les son un am­bien­te ideal pa­ra el uso de Big Da­ta. Hay mu­chas re­co­no­ci­das ac­tual­men­te, y tam­bién hay otras que pre­ten­den dar­le un gi­ro a sus ser­vi­cios. Por ejem­plo Re­ser­vaTurno, una apli­ca­ción que per­mi­te a los usua­rios bus­car una pe­lu­que­ría o un cen­tro de es­té­ti­ca por nom­bre del co­mer­cio, por ubi­ca­ción geo­grá­fi­ca o por ru­bro. Tie­ne una ver­sión web y apli­ca­ción mó­vil. Otro ejem­plo es Clinc!, una pla­ta­for­ma on li­ne de m-com­mer­ce des­ti­na­da a co­mer­cios que, a par­tir de dis­tin­tos da­tos, de­ter­mi­na cuál es la me­jor op­ción pa­ra in­cre­men­tar las ven­tas a tra­vés de ce­lu­la­res.

ÁREAS DE ME­JO­RA

Pa­ra An­to­nio Ca­ta­le, di­rec­tor de Ser­vi­ces & So­lu­tions de Ri­coh La­tin Ame­ri­ca, “las tec­no­lo­gías de Big Da­ta pa­san de ser un sim­ple con­cep­to a ser un te­ma de dis­cu­sión en el mo­men­to en que las em­pre­sas se plan­tean vol­ver efi­cien­te la in­for­ma­ción que acu­mu­lan. En 2018, las so­lu­cio­nes de ma­ne­jo de da­tos y los sis­te­mas ana­lí­ti­cos avan­za­dos ten­drán un cre­ci­mien­to ex­po­nen­cial pa­ra au­men­tar la com­pe­ti­ti­vi­dad de las em­pre­sas me­dian­te la con­ver­sión de da­tos en in­for­ma­ción que fa­ci­li­ta la to­ma de de­ci­sio­nes”.

Ha­ce unos me­ses, Ri­coh reali­zó un es­tu­dio pa­ra ana­li­zar en qué ru­bros de ne­go­cio se pue­de apro­ve­char me­jor el po­ten­cial del Big Da­ta. En Lo­gís­ti­ca, gra­cias al GPS, ya se avan­zó mu­cho y

se es­ti­ma que en los pró­xi­mos años se­rá el seg­men­to de Sa­lud el que más lo apro­ve­che de­bi­do a la gran can­ti­dad de in­for­ma­ción que ma­ne­ja: ac­tual­men­te exis­te un vo­lu­men es­ti­ma­do de 50 pe­taby­tes de da­tos en el ám­bi­to de la aten­ción mé­di­ca. Y se es­pe­ra que au­men­te 50 ve­ces en dos años. “El po­ten­cial de uti­li­zar el aná­li­sis de da­tos pa­ra avan­zar en la aten­ción per­so­na­li­za­da, me­jo­rar los re­sul­ta­dos de los pa­cien­tes y evi­tar cos­tos in­ne­ce­sa­rios es in­men­so. Y en el área de pa­gos y co­bran­zas, op­ti­mi­zar los pro­ce­sos con ba­se en la in­for­ma­ción ana­li­za­da po­dría ha­cer ga­nar mu­cho di­ne­ro a una em­pre­sa”, di­ce el in­for­me.

El es­tu­dio ase­gu­ra que “en Edu­ca­ción, una so­lu­ción pa­ra ana­li­zar los da­tos de uni­ver­si­da­des pú­bli­cas y pri­va­das per­mi­ti­ría, por ejem­plo, crear una ba­se de da­tos con in­for­ma­ción cuan­ti­ta­ti­va so­bre el ren­di­mien­to de los es­tu­dian­tes y las cla­ses. Y al ana­li­zar los da­tos a lo lar­go del tiem­po, se po­drían de­ter­mi­nar ten­den­cias y en­con­trar opor­tu­ni­da­des pa­ra me­jo­rar el di­se­ño de los exá­me­nes. Ade­más, los pro­fe­so­res po­drían iden­ti­fi­car pre­gun­tas que es­tén mal re­dac­ta­das o ver cuá­les son las más y las me­nos acer­ta­das por los es­tu­dian­tes. Así se po­dría ajus­tar el plan de es­tu­dios”.

Otra área que se be­ne­fi­cia con la apli­ca­ción de he­rra­mien­tas de Big Da­ta es Re­cur­sos Hu­ma­nos. “Hay un gran po­ten­cial de acción que va des­de me­jo­rar o en­ri­que­cer los cua­dros de man­do, has­ta pre­de­cir com­por­ta­mien­tos o ac­cio­nes en fun­ción de los es­ce­na­rios que se ge­ne­ran a dia­rio. Por ejem­plo, con­tras­tar la ca­li­dad di­rec­ti­va de los ge­ren­tes y ana­li­zar la re­la­ción con el lo­gro de re­sul­ta­dos di­fe­ren­cia­les, o pre­de­cir

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las ne­ce­si­da­des de re­clu­ta­mien­to en una em­pre­sa con al­ta es­ta­cio­na­li­dad, ro­ta­ción y au­sen­tis­mo”, ex­pli­ca el in­for­me.

Pe­ro, tal vez, el seg­men­to que ma­yor ex­pec­ta­ti­va ofre­ce es el re­tail. El re­to se ba­sa en com­bi­nar las tec­no­lo­gías, pa­ra ofre­cer om­ni­ca­na­li­dad. La in­te­gra­ción de ca­na­les co­mo la aten­ción al clien­te, la in­ter­ac­ción en en­tor­nos mó­vi­les, la ven­ta on li­ne, la tec­no­lo­gía en pun­to de ven­ta y el co­no­ci­mien­to del clien­te son los ejes es­tra­té­gi­cos. Aquí los po­si­bles es­ce­na­rios van des­de crear una red de sis­te­mas au­dio­vi­sua­les con con­te­ni­dos ac­tua­li­za­dos has­ta desa­rro­llar una apli­ca­ción de re­co­no­ci­mien­to fa­cial que per­mi­ta ajus­tar el men­sa­je di­fun­di­do en la pan­ta­lla a los con­su­mi­do­res que tran­si­tan por allí, in­ter­ac­tuan­do con ellos e in­cre­men­tan­do, por tan­to, el ra­tio de con­ver­sión en ca­da pun­to de ven­ta.

El Big Da­ta pro­me­te sa­car­le el ma­yor pro­ve­cho po­si­ble a los da­tos que de­jen los con­su­mi­do­res, pe­ro el ob­je­ti­vo si­gue sien­do el mis­mo: lo­grar que el clien­te per­ci­ba a la mar­ca co­mo más cer­ca­na y preo­cu­pa­da por sus in­tere­ses. El desafío, des­pués del ca­so Fa­ce­book, es con­ge­niar es­to sin cru­zar el límite de la pri­va­ci­dad.

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