Claves para emprender un proyecto de Big Data

Un proyecto de inteligencia de negocios representa todo un desafío para la gran mayoría de las empresas Argentinas. Si nos enfocamos en la dificultad de acceder y recuperar la información en variadas fuentes de datos, un proyecto de bigdata implicará un esfuerzo significativamente mayor.

¿Qué consideraciones debemos tomar en cuenta en un proyecto de big data que no necesariamente se requieren en un proyecto de business intelligence?

Todo proyecto de gestión de información para la toma de decisiones que implique recuperar datos claves de diferentes fuentes (propias y externas, estructuradas y no estructuradas) tendrá como objetivo central el análisis de la información. Este análisis implica que la persona designada para la toma de decisiones o decision-maker debe contar con herramientas lo suficientemente potentes como para llegar rápidamente a comprender, con gran profundidad y amplitud de detalles, lo que ocurre con su negocio, sobre todo si este se desarrolla en un contexto altamente competitivo, donde cada evento puede ser alterado por la influencia de un número significativo de variables.

Por ejemplo: el dueño de una ferretería que vende sus productos en diferentes locales, tanto a minoristas como a pequeñas constructoras, puede tener una gran variedad de productos pero una cantidad muy limitada de clientes. Entonces es muy probable que sólo centre su análisis en el comportamiento de las ventas por rubro en sus locales. Sin embargo el dueño de una cadena de supermercados, que vende en muchos locales miles de productos, clasificados en diferentes categorías, a miles de clientes segmentados por una gran variedad de criterios, se enfrentará a un escenario mucho más complejo. Por lo tanto, en el caso de la ferretería bastaría quizás con implementar un sistema de inteligencia de negocios, pero en el caso del supermercado, donde hay que enfrentarse en poco tiempo a una gran cantidad de variables y, en consecuencia, desarrollar un análisis mucho más riguroso, la única opción es implementar un sistema de bigdata.

Otro aspecto a considerar es la necesidad de contar con información no estructurada. Un proyecto de inteligencia de negocios necesita recuperar información de fuentes estructuradas como bases de datos, hojas de cálculo, cuadros de reportes externos, etc. Pero para el 99% de las organizaciones esa información durante la pandemia resultó insuficiente para el análisis y han tenido que recurrir a otras fuentes, muchas de ellas no estructuradas, como el contenido de redes sociales o social media content.

Las opiniones obtenidas de redes sociales y las publicaciones de otras empresas del sector contienen diseños, frases y palabras claves que pueden aportar conocimiento sobre preferencias, tendencias e inquietudes de personas que queremos atraer a nuestro negocio. Sin embargo, esta información no está organizada en tablas estructuradas (con información del cliente, edad, ingresos, etc.). Asimismo, contienen mensajes que deben ser interpretados y llevados a una representación estructurada, que resulta muy difícil de implementar.

Big data nos dice que hoy no existen limitaciones en cuanto al gran volumen de información que podamos adquirir.

Si para la mayor parte de los proyectos de inteligencia de negocios resulta arduo y tedioso acceder a fuentes estructuradas, con mayor razón lo será para bigdata que requiere además fuentes no estructuradas. Esta tarea demandará un gran esfuerzo de desarrollo y la participación de profesionales muy especializados. Sólo se justificará cuando la información estructurada no baste para enriquecer el análisis.

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