Big Data, Data Science o Data Analytics: ¿Cuál elijo para mi negocio?

Los datos digitales están en todas partes, nos rodean, lo inundan todo y crecen a un ritmo vertiginoso cada día. De hecho, se estima que para el año 2020 se llegará a crear aproximadamente 1,7 megabytes de nueva información por segundo para cada ser humano del planeta.

Saber hacer una correcta lectura e interpretación de la cantidad de datos que recibimos cada día en nuestro negocio resulta vital, tanto para satisfacer las demandas y deseos de nuestros clientes, como para garantizar el éxito empresarial, aumentando nuestros índices de productividad y rentabilidad.

Pero, ¿en qué herramientas debemos apoyarnos para sacar una mayor rentabilidad a los datos y mejorar los resultados de nuestra organización? Términos como el Big Data, Data Science o el Data Analitycs son la clave.

Qué son y en qué se diferencian. Definiciones

Lo cierto, es que en los últimos años hemos oído hablar mucho de estas tres herramientas pero ¿sabemos realmente qué son y para qué sirven?

1. Big Data

Son una ingente cantidad de datos, activos de información estructurados y no estructurados, que no se pueden capturar, almacenar ni procesar eficazmente con las aplicaciones o herramientas tradicionales existentes en el entorno empresarial, debido al gran volumen, variabilidad o complejidad y velocidad de crecimiento de los mismos. La interpretación o análisis que se haga de dichos datos permitirá obtener nuevas ideas que conduzcan a mejores decisiones, estrategias de negocio y a una mayor automatización de procesos.

2. Data Science

Es la ciencia que estudia los datos. Parte del concepto Big Data y se refiere al conjunto de técnicas y teorías combinadas (estadística, matemáticas, programación, resolución de problemas, etc,) con las que se pretende extraer e interpretar la información relevante, útil y de valor de los datos no estructurados. Es decir, hace un análisis inteligente de los grandes datos, obtenidos desde múltiples fuentes para mejorar los procesos productivos de las diferentes áreas de negocio.

3. Data Analytics

Es la ciencia que examina los datos en crudo con el objetivo de sacar conclusiones útiles sobre dicha información. A través de un proceso algorítmico, la herramienta encuentra correlaciones significativas entre sí, que permiten verificar o refutar teorías y modelos ya existentes.

Aplicaciones reales de negocio

Sin duda, son infinitas las ventajas y oportunidades que brindan las herramientas de análisis de datos en todo tipo de sectores y negocios. Os presentamos sólo algunas:

• Con Big Data. Bancos minoristas, de inversión, compañías aseguradoras, de tarjetas de crédito o de gestión patrimonial, entre otros, se utiliza sobre todo en servicios financieros como el análisis de clientes, de cumplimiento, de fraudes o analítica operacional. En el área de la comunicación se usa generalmente para obtener nuevos suscriptores, retener a los clientes y expandirse. También en la venta al por menor su aplicación es eficaz porque a través de los datos obtenidos de weblogs, redes sociales, tarjetas de crédito y los programas de fidelidad, permite entender y atender mejor al cliente.
• Con Data Science. Se utiliza sobre todo en los motores de búsqueda, como Google, para ofrecer al usuario que consulta, los mejores y más completos resultados, en tan sólo milésimas de segundo. Otro uso muy extendido es en los sistemas de recomendación o sugerencias, facilitando la búsqueda de productos relevantes a partir de miles de millones de artículos disponibles y seleccionándolos en base a la experiencia y los resultados de búsquedas anteriores del usuario. Muchas empresas los utilizan para promocionar sus productos.
• Con Data Analitycs. Los sectores que más se benefician de sus ventajas son: el sanitario, al poder mejorar la calidad de atención médica al paciente ahorrando costes; el de viajes, por ser capaz de optimizar la experiencia de compra del cliente a través del móvil, weblog y el análisis de datos de redes sociales; las empresas de juego y las energéticas para administrar mejor la energía, a través del control y monitoreo de los dispositivos de Red, los equipos o las interrupciones de servicio.

Conclusión

Para hacer un buen uso de los datos y poder aplicar a nuestro modelo de negocio de forma eficiente, alguna de las tres herramientas de análisis que hemos visto, es fundamental contar con el apoyo de ingenieros y consultores especializados en Big Data, Data Scientist o Analist, que sepan entender y sacar beneficio a esos datos.

Por lo tanto, entre los requisitos que se exigen a estos perfiles profesionales destacan:

• Formación multidisciplinar. Preferiblemente en ciencias estadísticas, matemáticas, programación y lenguajes de codificación informáticos (SAS, R, Python, Java, Perl, C/C++. SQL).
• Experiencia en bases de datos.
• Altas habilidades analíticas y creativas. Para saber explorar, descubrir, descifrar, tratar y gestionar toda aquella información de valor que arroja la gran amalgama de datos desestructurados y darles forma.
• Descubrir nuevas tendencias de negocio, estrategias o innovaciones. El objetivo, ser más competitivos dentro de nuestro sector.