24 ENE 2018

Los Big Data, aplicaciones de valor: de Google Flu a Facebook hasta la ciudad inteligente

Los Big Data son grandes cantidades de datos que pueden ser analizados, trabajados y explotados para tener una mayor comprensión de los fenómenos que se está estudiando. Los Big Data son fundamentales para las actividades de Marketing en cada sector porque permiten analizar informaciones antes no disponibles.

Para comprender la magnitud del fenómeno, es suficiente pensar en como ha cambiado la caracterización de los usuarios expuestos a la publicidad: en pasado la publicidad de un producto a través de un anuncio se estrenaba asociada a un específico programa de televisión. El único dato que se podía sacar de la difusión del anuncio era el número de los espectadores, pero no se podía saber cuantos de estos pertenecieran al target del producto. Hoy, con la publicidad en internet, se logran tener informaciones en detalle sobre el número de los usuarios y también sus características.

Está claro que los Big Data son, literalmente, una mina de informaciones que, elaboradas en la manera adecuada, pueden abastecer una ventaja competitiva. Otro ejemplo que transmite en seguida el valor del análisis de los Big Data es lo de Google Fu. Google mostró su capacidad de prever la difusión de las influencias estacionales, con respecto a la Organización Mundial de la Salud, basándose solo en el análisis (estadística) de las búsquedas hechas por los usuarios.

Existen diferentes tipologías de Big Data que dependen de la recogida y de los análisis aplicables a los datos, que son muchisímas. Un ejemplo clásico son los datos de las redes sociales que crecen a una velocidad vertiginosa. Basándose en los datos del 2017, en las redes sociales cada minuto se crean más o menos 41.000 publicaciones en Instagram, más o menos 350.000 nuevos tweet en Twitter y casi 900.000 accesos a Facebook. Teniendo en cuenta solo Facebook, cuyos activos son las informaciones que los usuarios ceden gratuitamente, se tiene una idea de la magnitud de los vólumenes de informaciones y de los Big Data. Solo compartiendo una foto del plato de espagueti comido a la hora del almuerzo, el usuario le está diciendo a la red social donde se encuentra, con quien, que está haciendo y cuales son sus preferencias gastronómicas.

Las redes sociales generan grandes vólumenes de datos, pero también lo hacen los proveedores de la red. Los gigantes del web son los que tienen el mayor patrimonio mundial en términos de Big Data: Amazon ahora ya conoce las preferencias de los usuarios tan bien que va a lanzar un servicio que entrega la mercancia a la que el usuario puede estar interesado, basándose en las compras que hizo en pasado, al almácen más cerca a su dirección para que cuando el usuario realmente ordene este producto, pueda llegarle rápido a su casa.

Facebook y Google explotan las informaciones que tienen de sus usuarios para proponerles publicidades ad hoc: si se busca un objecto en Amazon y luego se decide no comprarlo, con mucha probabilidad en los días siguientes aparecerá ese objecto, o productos similares, en las publicidades de los sitios visitados. Así como pasa para las redes sociales o para los grandes de la red, también las pequeñas y medianas empresas pueden coleccionar grandes cantidades de datos que se refieren a las actividades cotidianas. Lo que suele faltar a menudo en los contextos pequeños, es la capacidad de hacer Inteligencia Empresarial a partir de estos datos.

Otro ejemplo de la aplicación de los Big Data es el caso de Netflix que decidió producir la serie de televisión House of Cards basándose en las informaciones presentes en su propia base de datos que se referían a las preferencias de los clientes con respecto al alquiler de peliculas.

Un caso de aplicación futurista de los Big Data es la relación entre los Big Data y el paradigma de las ciudades inteligentes. La idea de la ciudad inteligente gira en torno a los datos: el principio es el mismo de la Inteligencia Empresarial, es decir coleccionar datos para convertirlos en informaciones que pueden ser usadas para planear las decisiones, en este caso decisiones relativas a la ciudad.

Un ejemplo sencillo: ahora ya todos usamos el navegador para desplazarnos y elegir el recorrido más corto. Imaginemos que miles de personas usen el navegador en el mismo momento, cada una con un destino diferente, podría ocurrir que estos miles recorridos diferentes pasen todos por una misma calle, con el riesgo de congestionarla: un sistema de gestión del tráfico para las ciudades inteligentes podría sugerir recorridos diferentes a cada uno, para que todos puedan llegar antes.

Elaborado por Lucia D’Adamo, en colaboración con Luigi Laura, supervisado por Marco Pirrone