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Columnas de opinión

¿Es el Big Data una herramienta exclusiva para las grandes empresas?

Por: Marcos Isasi, profesor de la Universidad ESAN

Esan, Marcos Isasi

[28/04/2015] Uno de los mejores ejemplos de la revolución de Big Data relata a una famosa cadena de supermercados que utilizó algoritmos de búsquedas e identificación de patrones en sus millones de registros, para conocer lo que les gusta a sus clientes y lo que necesitan en el momento adecuado, y así enviarles cupones de descuentos que los hagan felices. El resultado fue que se hicieron extremadamente buenos en ello. Lo primero que hicieron fue entregar a cada cliente un código único relacionado a su tarjeta de crédito; con esto, empezaron a registrar todas sus compras (fecha, artículo, cantidad, descripción: talla, color, marca).

Luego, realizando minería de datos, lo primero que lograron identificar fue nacimientos de bebés mucho antes que sus clientes empiecen a comprar pañales. Los estadistas continuaron analizando la información y descubrieron otro patrón aún más interesante, las mujeres embarazadas en su segundo trimestre incrementaban el consumo de lociones sin aroma.

También detectaron el incremento de consumo de calcio, magnesio y zinc en sus primeras 20 semanas de embarazo. Finalmente, llegaron de esta forma, a detectar 25 productos que se encontraban estrechamente relacionados y lograron, además, tener un alto índice de predicción de fechas de embarazos con tal precisión, que les permitía enviar cupones de descuento con la debida anticipación.

Resumiendo todo lo anterior a un ejemplo, tuvieron un cliente que en el mes de marzo compró loción de cocoa, además compró un bolso grande, compró también suplementos de magnesio, zinc, y también una alfombra azul (así como los otros 20 productos relacionados).

Los resultados predijeron con 87% de probabilidad de certeza, que dicho cliente se encontraba embarazada y que, por si fuera poco, su fecha de parto sería a finales de agosto. Como consecuencia, la cadena de tiendas envió cupones de descuento de artículos de bebés a dicho cliente. Su padre, al enterarse que recibía ofertas de este tipo, fue a una de las tiendas a quejarse por tratar de incentivar a su hija a que quede embarazada encontrándose ella aún en la secundaria. Unos días después el padre de familia recibió una llamada telefónica de la cadena de tiendas ofreciendo disculpas por el incidente reportado; sin embargo, el padre de familia respondió que era él quien debía disculparse pues efectivamente su hija se encontraba embarazada y además comentó, que la fecha del nacimiento de su nieto sería en agosto.

Otros buenos ejemplos los han desarrollado empresas de venta de seguros vehiculares quienes realizan cobros extras cuando las madres llevan a sus hijos al nido. Sensores ubicados en los asientos de los bebés se activan enviando dicha información a la compañía de seguros, permitiendo vender productos más específicos y personalizados.

En Japón, la industria automovilística se encuentra diseñando mecanismos de identificación de posturas en los asientos de los conductores, que a través de cientos de sensores pueden revelar la presencia de un conductor no autorizado con mucha precisión. Con esta tecnología, además de evitar robos, se pueden prevenir accidentes de tránsito al detectar posturas de cansancio y emitir alertas al conductor.

Queda demostrado con los ejemplos mencionados, que Big Data es una revolución que ha transformado y sigue transformando a las empresas que se arriesgan por utilizar esta tecnología.

Cumplir el rutilante objetivo de transformar información en servicios personalizados; identificar patrones y tendencias, con el fin de predecir eventos futuros; está ahora al alcance de medianas y pequeñas empresas, ya que otras tecnologías disruptivas como cloud y redes sociales las han puesto al alcance de todos.

Para citar algunas de estas tecnologías, Facebook se encuentra como principal representante de las redes sociales, Canopy Labs fue diseñada para predecir el comportamiento de clientes y tendencias de ventas, InsightSquared analiza ventas y el proceso de ventas para vaticinar las futuras ventas con la ayuda de Google Analytics. También se tienen a Qualtrics y Radius, entre otros.

A pesar de estas propuestas tecnológicas, seguirá siendo un reto enfrentar la incertidumbre y la aversión al cambio; será difícil responder preguntas como ¿qué productos desarrollar?, ¿cómo hacerlo rentable?, ¿quién en la empresa debe gestionarlo?

El primer paso para que las pequeñas empresas dejen de usar las hojas de cálculo para la toma de decisiones relevantes, es mirar a las tecnologías de información (TI) en toda su dimensión. Hasta hace poco tiempo las empresas sólo miraban la letra "T, relacionada al hardware, porque era lo físico y era lo más fácil de gestionar; sin embargo, es tiempo de cambiar el rumbo y trabajar en la letra "I de Información, la cual es más difícil de manejar pero que es la más importante, la que dicen, transformará a toda la humanidad.

CIO, Perú

Marcos Isasi es profesor de la carrera de Ingeniería de Tecnologías de Información y Sistemas de la Universidad ESAN.