El ‘big data’ se dedica a simplificar

En el último año he asistido a muchos eventos de big data y lo más sorprendente era la cara de los asistentes al finalizar las conferencias: entusiasmo, angustia y confusión.

El sector del big data crece a un ritmo del 40% anual según la Comisión Europea (CE). Eso se tradujo en una inversión por parte de las compañías de 1.600 millones de dólares en 2015, tan solo en analítica de redes sociales, según la consultora Markets & Markets. En España, el sector registra un crecimiento anual del 30%, de acuerdo a los datos del ISDI (Instituto Superior para el Desarrollo de Internet).

Pero la realidad es que el big data significa para las empresas destinar recursos a acumular y a mantener datos en servidores refrigerados, sin tener muy claro cuál es su destino o si llegarán a usarse en algún momento. No se trata de llenar un pajar de paja, sino de saber para qué necesitamos la aguja, encontrarla y usarla. El error de base es creer que el big data empieza por los datos, cuando en realidad debe comenzar siempre con los objetivos. A pesar de que se mencionan constantemente, la realidad es que muchas empresas carecen de objetivos claros.

Vivimos en una etapa de la historia determinada por el cambio. En este contexto, la planificación estratégica es uno de los retos más difíciles de abordar. Se imponen estructuras y profesionales flexibles capaces de asumir el cambio sin perder de vista el objetivo final. Para ello necesitamos tener clara la información que necesitamos y cuándo se convierte en conocimiento que nos ayuda a tomar las decisiones correctas, las que nos aproximen a lograr nuestros objetivos. Esa es la misión del big data, transformar datos en conocimiento, mientras que la labor de los profesionales que lo usan debe ser transformar conocimiento en decisiones.

¿Cómo se usa de verdad esta área? Tenemos muchos ejemplos: compañías financieras que compran empresas de previsión meteorológica para conocer el estado de las cosechas y así poner precio al cereal; middleware que enlaza bases de datos de pozos petrolíferos para regular la producción de crudo y evitar una caída en los precios; dispositivos que estudian nuestros recorridos en el supermercado y que calculan de forma automática los productos con mejor distribución. Google fue una de las compañías pioneras en la generación del concepto de big data, reforzando su capacidad de aprender día tras día cómo construimos nuestras búsquedas, detectando qué esperamos como resultado e identificando los contenidos relevantes, en base a toda la información almacenada y el desarrollo de algoritmos punteros.

Podemos adornarlo como queramos pero, en esencia, se trata de simplificar la información para tomar decisiones de manera ágil. Significa entender cómo cada una de nuestras inversiones en tiempo, en personal, en contenidos, en publicidad, en eventos y patrocinios o en visibilidad nos ha generado negocio en relación a la competencia. Significa entender dónde estamos y la rentabilidad de nuestros esfuerzos para alejarnos del pelotón y ponernos en cabeza.

En España existe una polarización del mercado. De un lado están las startups digitales con estructuras pequeñas de personal y con talento, que en muchas ocasiones se ha formado fuera. Son las más rápidas en adaptarse a los cambios y anticiparse a las tendencias. Además, curiosamente, suelen proliferar fuera de Madrid, donde las grandes multinacionales están mucho más presentes y absorben rápidamente en sus plantillas a cualquier profesional que empiece a destacar por su talento.

De otro lado están las grandes multinacionales, auténticas estructuras económicas que están abordando de manera acelerada su digitalización y empujando el big data por necesidad. En este proceso, la competitividad y la innovación pasan necesariamente por la capacidad de extraer conclusiones relevantes de la información disponible.

No es casualidad que todos los rankings de profesiones con más demanda estén protagonizados por analistas y científicos de datos. Como tampoco es casualidad que aparezcan dobles titulaciones con matemáticas y programación, sociología e innovación o filología e informática.

Las empresas deben apoyarse en expertos que apliquen los conocimientos y la experiencia en el tratamiento de datos y en el procesamiento de la información a los contenidos que se generan en la red: imágenes, vídeos, conversaciones. Aplicando el big data a la netnografía, generando conocimiento para los departamentos de comunicación y de marketing.

El objetivo es simplificar el procesamiento del media (earned, paid, own); saber qué emociones han generado nuestros mensajes en los usuarios, qué atributos son esenciales para cada producto de nuestro mercado, quiénes son los que inician las conversaciones y qué mensajes son los que contribuyen a generar negocio.

La falta de relevancia en la comunicación está penalizando a las empresas. Competimos por la atención del consumidor y solo contamos con una oportunidad para emitir un mensaje que conecte con él. El big data nos ayuda a entender cuándo, cómo y hasta qué punto conseguimos conectar y nos proporciona el conocimiento necesario para tomar decisiones que nos acerquen a ese objetivo.

David Cascant es country manager de Acceso para España.