Jueves 16 de enero del 2025

El término big data ha estado en la mira de los líderes empresariales durante más de una década, y no es para menos. A medida que la cantidad de datos generados por las empresas, consumidores y dispositivos sigue aumentando a un ritmo acelerado, el valor potencial de aprovechar esa información se ha vuelto incuestionable.

Sin embargo, big data por sí solo no genera valor, es en la capacidad de analizarlo y predecir patrones, comportamientos y resultados futuros en el que las organizaciones encuentran un diferencial competitivo, al entrar en juego el análisis predictivo, y en el que se convierte en una herramienta clave que permite transformar los datos en decisiones estratégicas y operativas bien informadas.

¿Pero qué es big data? El término hace referencia a grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados, que crecen continuamente, se distinguen no solo por la cantidad de información, sino también por su variedad y velocidad de generación. “Los datos provienen de múltiples fuentes como transacciones comerciales, redes sociales, dispositivos IoT (sensores industriales) y más. La verdadera dificultad para las empresas no radica en recolectar estos datos, sino en procesarlos, analizarlos y aprovechar su potencial para mejorar sus operaciones y crear valor”, asegura Alejandra Mendoza, Socia de Inteligencia Artificial y Data de Deloitte Spanish Latin America.

Para entender el impacto real de big data en el mundo empresarial, se deben tener en cuenta las conocidas «tres V» que lo definen:

• Volumen: se refiere a la cantidad masiva de datos que se generan a cada segundo. Las empresas manejan terabytes y petabytes de información, provenientes de fuentes tan diversas como interacciones de clientes, dispositivos conectados y sistemas internos.
• Velocidad: la rapidez con la que los datos son generados y procesados es crucial. En muchos casos, los datos deben ser analizados casi en tiempo real para que las empresas puedan reaccionar rápidamente a eventos y comportamientos emergentes.
• Variedad: los datos no estructurados, como correos electrónicos, videos, publicaciones en redes sociales, además de los datos estructurados como transacciones y bases de datos, componen el ecosistema de big data.

El rol del análisis predictivo en las organizaciones

Utiliza técnicas estadísticas como algoritmos de machine learning e inteligencia artificial para predecir eventos futuros basándose en datos históricos. La premisa es sencilla: los patrones del pasado pueden revelar mucho sobre el futuro, si bien esto puede parecer simple, el análisis predictivo es extremadamente poderoso cuando se aplica correctamente. En un entorno empresarial competitivo, donde cada ventaja ofrece a las empresas la capacidad de:

• Anticipar las necesidades de los clientes: a través del análisis de grandes volúmenes de datos, las empresas pueden predecir qué productos o servicios atraerán a los clientes en el futuro, lo que permite personalizar ofertas y optimizar campañas de mercadeo.
• Potenciar la cadena de suministro: al revisar los patrones históricos de demanda y datos en tiempo real, las compañías pueden ajustar sus operaciones logísticas para evitar rupturas de stock o acumulación innecesaria de inventarios.
• Mejorar la toma de decisiones estratégicas: el análisis predictivo faculta a los líderes empresariales para definir aspectos claves de manera informada, basada en hechos y proyecciones, con el fin de minimizar el riesgo de errores costosos.
• Predecir el comportamiento del mercado: ante la volatilidad, la capacidad de anticipar tendencias o cambios bruscos en la demanda puede ser la diferencia entre el éxito y el fracaso. Las compañías que adoptan el análisis predictivo pueden prever movimientos del mercado y ajustar sus estrategias de manera proactiva.
• Prevenir riesgos: en sectores como el financiero o el asegurador, el análisis predictivo puede ayudar a identificar posibles riesgos o fraudes antes de que ocurran, lo que les permite a las organizaciones implementar medidas de mitigación de manera proactiva.

Casos de uso en sectores clave

“El impacto de la inteligencia de datos y el análisis predictivo no se limita a un solo sector. Empresas de diversas industrias ya están viendo los beneficios tangibles de aplicar estas tecnologías a sus operaciones”, complementa Mendoza.

Sector financiero: en este caso es vital para la evaluación de riesgos, la detección de fraudes y la personalización de servicios. Bancos y compañías de seguros utilizan algoritmos para analizar los datos históricos de los clientes y predecir la probabilidad de incumplimientos de pago, evaluar el riesgo de inversión y detectar actividades sospechosas. De esta manera, se pueden tomar decisiones más rápidas y precisas sobre la concesión de créditos, la fijación de precios de pólizas de seguros y la gestión de riesgos financieros.

Retail y comercio electrónico: les permite a las empresas optimizar la experiencia del cliente mediante recomendaciones personalizadas. Plataformas de comercio electrónico como Amazon han perfeccionado sus motores de recomendación mediante la utilización de big data al analizar el historial de compras, patrones de navegación y reseñas de productos para predecir qué artículos pueden interesar a un cliente en particular. Además, los retailers pueden prever la demanda de productos y ajustar su cadena de suministro en consecuencia.

Salud:  mediante el análisis de datos del paciente como su historial médico se pueden identificar patrones que ayuden a pronosticar el riesgo de enfermedades como el cáncer o enfermedades cardiovasculares. Además, las organizaciones del sector pueden prever la ocupación hospitalaria, mejorar la eficiencia operativa y personalizar los tratamientos para cada paciente.

Manufactura: mejora significativamente la eficiencia en la manufactura. A través de sensores en máquinas y procesos productivos, las empresas pueden monitorizar el rendimiento en tiempo real y predecir cuándo ocurrirán fallos en los equipos. Esta capacidad permite realizar mantenimientos preventivos antes de que las averías detengan la producción, lo que reduce tiempos de inactividad y costos operativos.

¿Cómo implementar big data y análisis predictivo en una empresa?

Si bien los beneficios de aplicarlas son claros, su puesta en funcionamiento requiere una estrategia bien pensada y una inversión en tecnología y talento. Estos son algunos pasos claves que las compañías deben seguir para integrar estas capacidades en sus operaciones:

1. Definir la estrategia de negocio: antes de ejecutar cualquier solución de éstas, es crucial que las organizaciones definan claramente qué problemas quieren resolver o qué oportunidades desean aprovechar. Esto permitirá que los esfuerzos se centren en los resultados empresariales específicos.
2. Seleccionar las herramientas y tecnologías adecuadas: existen muchas plataformas de big data y análisis predictivo disponibles en el mercado. Las empresas deben elegir las soluciones que mejor se adapten a sus necesidades y capacidades internas, considerando factores como el volumen de datos, la infraestructura existente y la complejidad del análisis requerido.
3. Contratar talento especializado: para aprovechar al máximo el análisis predictivo, las empresas necesitan contar con profesionales capacitados en ciencia de datos, estadística y machine learning. Este equipo debe ser capaz de trabajar con grandes volúmenes de datos y desarrollar modelos predictivos precisos.
4. Mejorar la calidad de los datos: ningún análisis predictivo será efectivo si los datos subyacentes son incompletos o de baja calidad. Las empresas deben invertir en procesos de limpieza, integración y gestión de datos para asegurarse de que están trabajando con información confiable.
5. Adoptar una cultura basada en datos: para maximizar el impacto de big data y análisis predictivo, es esencial que toda la organización adopte una mentalidad orientada a los mismos. Esto implica capacitar a los empleados, promover la toma de decisiones basada en ellos y asegurar que los líderes ejecutivos respalden esta visión.

El futuro del análisis predictivo en los negocios

A medida que la tecnología evoluciona y los volúmenes de datos continúan creciendo, el análisis predictivo será una herramienta cada vez más indispensable en el arsenal de cualquier empresa que desee competir en el siglo XXI. Las organizaciones que adopten de manera efectiva el análisis predictivo no solo podrán reaccionar más rápidamente a los cambios del mercado, sino que también estarán mejor posicionadas para anticiparse a las necesidades futuras de los clientes y tomar decisiones más acertadas.

“En definitiva, big data y el análisis predictivo no son solo herramientas para mejorar las operaciones internas, sino que están redefiniendo cómo las empresas interactúan con sus clientes, optimizan sus cadenas de suministro y gestionan el riesgo. Las organizaciones que inviertan en estas tecnologías hoy estarán a la vanguardia de la innovación mañana y estarán preparadas para liderar en un mundo cada vez más impulsado por los datos”, agrega Mendoza.

En conclusión, el potencial del big data y el análisis predictivo es inmenso, pero su éxito depende de la capacidad de las empresas para implementar estas herramientas de manera efectiva. Con la estrategia adecuada, el talento adecuado y el compromiso con la calidad de los datos, las organizaciones pueden transformar los datos en su recurso más valioso, impulsando el crecimiento y asegurando su relevancia en un entorno empresarial en constante evolución.