Hacer una estrategia a partir de datos no es tan simple como parece, pero es muy productivo cuando se logra, sobre todo si pensamos en las capacidades que brinda el Big Data apoyado con analítica avanzada e Inteligencia Artificial (IA). Los grandes corporativos ya lo están haciendo, sobre todo aquellas que ya han adoptado estrategias digitales y más aún, las que ya lo hicieron. ¡Qué aprender de ellos?
Lo primero a tomar en cuenta es que las empresas se enfrentan en la actualidad a una cantidad abrumadora de datos que, si se gestionan y analizan adecuadamente, pueden se pueden traducir en recursos estratégicos por demás valiosos.
Es cierto que el Big Data y la inteligencia artificial (IA) son herramientas cruciales que permiten a las organizaciones no solo gestionar esta vasta cantidad de información, sino también aprovecharla para tomar decisiones más informadas y estratégicas; pero es aconsejable hacerlo con una estructura de planeación adecuada y orientada al valor de cada negocio, de lo contrario, todo puede ser infructuoso.
Cuando se adquieren capacidades de Big Data, se accede a conjuntos de datos que son demasiado grandes y complejos para ser procesados con herramientas tradicionales. Y ese es muchas veces el problema, es como querer pintar una casa con un pincel.
Podemos reducir estas grandes tecnologías de almacenamiento a tres características fundamentales: El volumen, que considera una enorme cantidad de datos generados; la variedad, que tiene que ver con los diferentes tipos de información (estructurados, semi-estructurados y no estructurados), y la velocidad, que alude a la rapidez con la que estos datos se generan y deben ser procesados.
Usos reales
La gestión eficiente de estos datos implica contar con infraestructuras tecnológicas robustas y herramientas avanzadas que aseguren la calidad y accesibilidad de la información.
Es por ello que un análisis de Big Data permite a las empresas identificar tendencias y patrones que de otro modo pasarían desapercibidos. Esto es fundamental para mejorar la toma de decisiones. Por ejemplo, Walmart utiliza Big Data para optimizar su cadena de suministro. Al analizar datos sobre ventas, patrones de compra y tendencias del mercado, el gigante del retail puede prever la demanda de productos y ajustar sus niveles de inventario en tiempo real. Esta capacidad no solo reduce costos operativos, sino que también mejora la satisfacción del cliente al garantizar la disponibilidad de productos.
La inteligencia artificial, por otro lado, se centra en la capacidad de las máquinas para imitar funciones cognitivas humanas como el aprendizaje y la resolución de problemas. Los algoritmos de IA, especialmente los de aprendizaje automático (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning), juegan un papel crucial en el análisis de Big Data. Estos algoritmos permiten a las máquinas aprender de los datos, mejorar sus predicciones y tomar decisiones basadas en la información disponible.
Otro ejemplo, esta vez de un nativo digital, es Netflix, que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para personalizar las recomendaciones de contenido a sus usuarios, es por ello que esta plataforma prácticamente sabe qué queremos ver. Al analizar los datos de visualización, preferencias y comportamientos de los usuarios, Netflix puede ofrecer sugerencias precisas, una capacidad que aumenta el tiempo de visualización y la retención de los suscriptores. Los KPIs (Key Performance Indicators) clave aquí incluyen la tasa de retención de suscriptores y el tiempo medio de visualización, que son fundamentales para el éxito del modelo de este modelo de negocio.
General Electric (GE), por su parte, utiliza IA y Big Data en su plataforma Predix para llevar a cabo un análisis predictivo en la industria manufacturera y energética. La plataforma analiza datos de sensores en equipos industriales para predecir fallos y optimizar el mantenimiento. Esta capacidad de mantenimiento predictivo mejora la eficiencia operativa y reduce los tiempos de inactividad. Los indicadores relevantes incluyen el tiempo de inactividad de los equipos y los costos de mantenimiento.
Cuestión de estrategia
Bueno, para llegar al punto que al alcanzado las empresas citadas, se tiene que empezar con la adopción de una estrategia bien definida que incluye la integración y gestión eficiente de datos, el cumplimiento de regulaciones de privacidad y seguridad, y la capacitación continua de su personal.
La integración de datos de múltiples fuentes requiere una infraestructura tecnológica adecuada que garantice la calidad y precisión de la información, en donde la privacidad y la seguridad de los datos no deben ser subestimados. Las empresas deben incorporar medidas de seguridad y cumplir con normativas de protección de datos para evitar brechas de seguridad y proteger la información sensible.
La adopción de Big Data e IA implica un cambio cultural. Esto considera crear una cultura orientada a la toma de decisiones basada en datos, donde los empleados comprendan y valoren el uso de estas tecnologías. Y por ello es tan importante la capacitación continua y la formación especializada en análisis de datos y tecnologías de IA con un sentido estratégico.