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Tu empresa puede ser m谩s efectiva gracias al Big Data

El uso de esta tecnolog铆a todav铆a causa inquietud en muchas empresas. Por ello mostramos algunos ejemplos de c贸mo se est谩 usando el Big data en nuestro propio mercado

Diariamente, los individuos generamos una gran cantidad de datos que las empresas pueden utilizar para mejorar la relaci贸n que los clientes tienen con sus productos y/o servicios. El objetivo 煤ltimo del Big Data es convertir todos esos datos en informaci贸n que faciliten la toma de decisiones en tiempo real. Por eso, el Big data es sobre todo una oportunidad de negocio. Muchas compa帽铆as ya lo usan para entender a sus clientes y para gestionar su organizaci贸n pero 驴qu茅 pasa con el resto de empresas?

Todas las que operan en el mundo digital deber铆an tener incrustado en su ADN la necesidad de gestionar y analizar en tiempo real las grandes cantidades de datos que ata帽en a su negocio. Pero desgraciadamente esto no siempre es as铆, y muchos afrontan esta disyuntiva con temor, como comenta Enrique Serrano, director general de Tin谩mica (empresa dedicada al big data y business intelligence) en Expansi贸n. 鈥淟as compa帽铆as est谩n probando y algunas est谩n dando palos de ciego por temor a equivocarse e invertir millones de euros sin garant铆a de 茅xito. Equivocarse cuesta millones de euros y hay mucho miedo a tomar la decisi贸n incorrecta. El 60% de los proyectos de big data est谩n fracasando porque no est谩n siendo valientes, pero hay que asumir esos riesgos. Es inevitable, aunque d茅 un poco de v茅rtigo. Es hacia donde va el mercado. Hay empresas que han formado la estructura de big data, implementado toda la tecnolog铆a, los datos que obtienen son a tiempo real, pero las decisiones las adoptan comit茅s de direcci贸n que se re煤nen una vez al mes. El error es seguir actuando como una empresa tradicional cuando la tecnolog铆a ya nos permite adoptar decisiones en el momento鈥.

Un mundo de ventajas

As铆 las cosas, todos los expertos coinciden en que el Big Data es el futuro y que todo lo que no se haga ahora pasar谩 factura en la cuenta de resultados de las empresas. Y es que las ventajas que esta tecnolog铆a puede reportarles no son algo balad铆.

Firmas de la talla de Google, Facebook y Amazon deben buena parte de su 茅xito a las virtudes del Big Data. De hecho, aunque no est谩 claro qu茅 fue antes (si el huevo o la gallina), el an谩lisis de datos masivos se ha convertido en el eje central de su modelo de negocio. El an谩lisis que hacen de la informaci贸n recogida de sus clientes les permite 鈥渢argetizar鈥 de tal manera que son capaces de lanzar un mensaje publicitario relevante a cada persona en un momento determinado u ofrecerle un producto que, en un alto porcentaje de probabilidad, ser谩 interesante para 茅l. 鈥淟a clave est谩 en conectar puntos, patrones y hacerlo de modo que el cliente sienta que lo que le ofreces solo est谩 disponible en ese momento, en tiempo real, y para 茅l鈥, cuenta, en ABC, Fernando Meco, director de Alianzas de SAS Espa帽a (compa帽铆a especializada en soluciones para empresas).

As铆, la posibilidad de gestionar y analizar en tiempo real grandes cantidades de datos provenientes de distintas fuentes sirve para que las empresas est茅n en condiciones de tomar decisiones con m谩s agilidad. Lo que antes necesitaba de horas, o incluso d铆as, ahora puede realizarse en segundos. Por ejemplo, un hipermercado puede recabar al instante informaci贸n de lo que est谩 vendiendo en ese momento cada una de sus tiendas. Con estos datos tienen en su mano la posibilidad de cambiar sobre la marcha y de forma autom谩tica el precio de venta de un art铆culo del que haya un exceso de stock o variar el destino de un cami贸n de reparto para suministrar a un determinado establecimiento que est谩 a punto de quedarse sin existencias. 鈥淟o importante es que siempre se analice o aplicar anal铆tica para saber qu茅 queremos responder, qu茅 buscamos o, incluso, encontrar cosas que no sab铆amos鈥, explica Meco.

Nos hemos venido informando frecuentemente sobre el Big Data, incluso hemos aportado las claves fundamentales para no tener miedo a los proyectos de este tipo, pero seguro que les parecer谩 interesante que hablemos de algunos ejemplos de empresas que operan en nuestro pa铆s y que han mejorado su estrategia de negocio gracias al uso de la tecnolog铆a de an谩lisis de datos masivos.

Sector comercio y servicios

El caso de eBay es paradigm谩tico de c贸mo el Big Data y sus posibilidades de operaci贸n en tiempo real son fundamentales para los negocios digitales. Seg煤n Expansi贸n, en esta plataforma se vende un par de zapatillas cada seis segundos. Esto supone un ingente mar de transacciones pero la tecnolog铆a de este gigante (provista por Oracle) del ecomerce est谩 capacitada para detectar al instante si hay un pico en la demanda de un determinado modelo de zapatilla. Si esto ocurre, el sistema avisa autom谩ticamente a los vendedores de este producto para que puedan aprovisionarse de stock con el fin de afrontar las ventas que est谩n por venir.

Como decimos, el caso de eBay es clave, pero quiz谩 a los empresarios patrios les interese m谩s conocer ejemplos de organizaciones m谩s peque帽as y con menos recursos que han mejorado tanto su operativa como sus resultados gracias al Big Data. Es el caso de Globalia, uno de los grupos tur铆sticos m谩s potentes de Espa帽a con marcas como Air Europa, Halc贸n Viajes y Travelplan. Esta firma dispone de un sistema, tambi茅n proporcionado por Oracle, que le posibilita cambiar autom谩ticamente los precios de las habitaciones de sus hoteles en tiempo real en funci贸n de variables preestablecidas. De esta manera, la empresa puede ofrecer diferentes precios en las tarifas de los hoteles dependiendo de la demanda y de otros factores seg煤n les interese primar la obtenci贸n de un alto volumen de reservas o lograr un amplio margen de beneficio en una determinada venta.

Otro buen ejemplo que tenemos muy cerca de nosotros es el que afecta a la cadena de hipermercados Carrefour. Esta firma ha implementado en su organizaci贸n un sistema pensado para incrementar la periodicidad de las visitas a sus centros y el volumen de la cesta de la compra que realizan sus clientes. El proyecto se estructura a trav茅s del an谩lisis de los datos de compra de sus usuarios y el ofrecimiento de descuentos que caducan en d铆as concretos con el fin de que acudan nuevamente al hipermercado y compren m谩s productos gracias a este reclamo.

Sector alimentaci贸n

En el sector de la alimentaci贸n tambi茅n tenemos interesantes demostraciones de c贸mo el uso del Big Data ha mejorado los negocios. Por ejemplo tenemos el caso de Berlys, un fabricante navarro de pan y boller铆a que ha implantado tecnolog铆a de software de SAP para mejorar su operativa. Gracias a ello, sus procesos de almacenaje han mejorado en un 10%, gracias al empleo de la eficiencia de los almacenes autom谩ticos, en los que se trabaja con algoritmos que deciden c贸mo debe llevarse a cabo la colocaci贸n de los productos. Adem谩s, la adopci贸n de tecnolog铆a de datos masivos les ha permitido reducir el tiempo que dedican al proceso de facturaci贸n en, nada menos, un 78%. Sin duda una mejora notable.

Otra firma que ha recurrido al Big Data buscando ser m谩s 谩gil es Codorn铆u. Este conocido fabricante de cava ha implantado una base de datos en tiempo real con tecnolog铆a de la firma SAP buscando ganar agilidad en el an谩lisis de la informaci贸n de negocio que recibe. Esto le permite analizar al instante todos los datos relevantes que genera su negocio, por ejemplo los referidos a la ventas de sus distintas variedades de cava, y con ellos tomar decisiones destinadas a mejorar su competitividad.

Sector financiero y seguros

Hemos dejado para el final el sector m谩s relacionado directamente con el dinero ya que es uno de los que nos brindan m谩s casos de las posibilidades del Big Data. Tenemos por ejemplo el de una de las entidades bancarias nacionales m谩s importantes, Caixabank.

La firma catalana est谩 implementado una infraestructura multicanal enfocada al cliente y que permite manejar informaci贸n en tiempo real. Gracias a ello, la empresa analiza los datos que configuran la huella digital de sus usuarios (por ejemplo, los datos sobre pagos con tarjeta) y les puede ofrecer una oferta comercial personalizada. As铆, el sistema puede saber si a un usuario le gusta acudir a un determinado tipo de restaurantes y contactar con 茅stos para que ofrezcan a los clientes promociones especiales. Incluso, combinado con la geolocalizaci贸n, la entidad puede avisar a los restaurantes de ese tipo de una zona concreta de que el cliente va a viajar all铆, si detecta un pago con la tarjeta en una autopista de peaje que lleva a un determinado lugar.

Muy relacionada con esto tenemos otro firma del sector que es un buen ejemplo de las ventajas del Big Data. Redsys, empresa especializada en medios de pago, usa tecnolog铆a de IBM para analizar pr谩cticamente en tiempo real la ingente cantidad de datos que se generan en las operaciones realizadas con sus tarjetas de cr茅dito. Estos datos se analizan desde distintos puntos de vista, tanto para detectar en qu茅 tipo de comercios se realizan m谩s pagos con tarjeta como para identificar posibles cargos err贸neos. Gracias a ello, la empresa tiene la posibilidad de conocer de forma mucho m谩s cercana aspectos como la calidad de sus servicios y detectar posibles fraudes.

Por 煤ltimo, tenemos el ejemplo de Mapfre, conocida compa帽铆a de seguros que ha recurrido al an谩lisis masivo de datos como una herramienta para abordar distintos niveles de su negocio, entre ellos el siempre escurridizo tema del an谩lisis de riesgos. Claro que la aseguradora tambi茅n emplea este tipo de tecnolog铆as, en este caso tambi茅n proporcionadas por IBM, para tareas como la planificaci贸n, el an谩lisis de sus niveles de servicio, la construcci贸n de modelos predictivos y el an谩lisis de reclamaciones.

Cinco claves para no tener miedo a los proyectos de Big Data

Con esto terminamos esperando que todos estos ejemplos os sean de utilidad y sirvan para dejar claro que las empresas pueden ser m谩s efectivas gracias al uso del Big Data.

Fuente: http://www.ticbeat.com/

Tu empresa puede ser m谩s efectiva gracias al Big Data
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Esta nota/art韈ulo ha sido originalmente publicado por www.caracasdigital.com, el 02 de Agosto de 2016..

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