El Big Data, o la revolución de los datos masivos, será una de las estrellas de 2015 en el mundo de los negocios. Con el avance imparable de las tecnologías ligadas al manejo y análisis de datos, la germinación de nuevos modelos de negocio o la alteración de los ya existentes está a la orden del día. En este post hemos recopilado algunas de las predicciones que expertos como Bernard Marr han realizado sobre este campo. ¿Puede tu empresa beneficiarse de las herramientas de Big Data?
Generar un mercado global de 125.000 millones de dólares
“Big Data is the new sexy”, podrían decir sin problemas los reclutadores profesionales. La revolución de los datos masivos moverá en 2015 cerca de 125.000 millones de dólares, de acuerdo a estimaciones de IDC. El mercado de creación de software de visualización de datos -ese que tanto gusta imaginar en las películas de ciencia ficción- crecerá más del doble que cualquier otro relacionado con Business Intelligence, por ejemplo.
Hace unos años, en 2011 –antes del boom-, la consultora McKinsey estimaba que para 2018 habría 4 millones de puestos de trabajo relacionados con el análisis masivo de datos, sólo en Estados Unidos. El salario medio, de acuerdo a las proyecciones de Glassdoor, está en torno a los 115.000 dólares. El Gobierno británico, por venirnos más cerca, anunció en febrero un gasto de 73 millones de libras en proyectos para impulsar el Big Data, con miras a la creación de 58.000 puestos de trabajo en 2017. Como por ejemplo, el primer Centro de Investigación de Big Data Urbano, que se ubicará en Glasgow. Por lo que, si estás buscando una carrera, esta puede ser la tuya; o si esperas construir un negocio con herramientas de Big Data, ten en cuenta que contratar a un profesional no será barato, pero sí lucrativo.
Marketing más potente que nunca
Es de sobras conocida la anécdota sobre el ejecutivo que decía saber que un 50% de su presupuesto de marketing le funcionaba, pero que no podía decir cuál de las dos mitades era la que lo hacía. En los últimos años, el desarrollo de la analítica web y el marketing digital propiciaron que fuera posible determinar con facilidad cuál era cuál. Sería estupendo conocer de antemano cuál es el contenido que será más favorable para el visitante de tu web, y presentárselo de forma prioritaria para facilitar lo que los profesionales llaman “la conversión”. Es decir, que se descargue un documento, que lea un post, que realice una solicitud de información, o que compre en tu tienda online.
¿Qué significa esto? Que, si conocemos de antemano QUIÉN nos visita, y lo emparejamos automáticamente con el contenido que más le interesa, el coste por lead disminuye. Para compañías de más de 1000 personas – de acuerdo a datos de Hubspot- por ejemplo, el coste de un lead derivado de inbound marketing (marketing de atracción) se cifraba en 27$ de media, frente a los 45$ de otras técnicas. Las herramientas de Big Data, bien aplicadas, podrían suponer rizar el rizo y optimizar resultados.
Pagar con tu cara
Dentro de muy poco será posible salir de una tienda con algún producto habiéndoselo llevado “por la cara”, pero quizás no como se entendía el concepto hasta ahora. El desarrollo de bases de datos de reconocimiento facial, empleadas actualmente para el control de fronteras, se expandirán posiblemente al comercio. La Academia China de Ciencias anunció en septiembre que había desarrollado una herramienta de Big Data que permitirá autorizar pagos con tecnología de este tipo. Con lo que se acabaron las excusas tipo “me he dejado la cartera en casa” o “no me funciona la tarjeta”. La revolución de los datos masivos ligará tu cuenta corriente y ese seductor perfil que te mira todos los días desde el espejo.
Optimizar procesos y costes industriales
En muchos sectores de la industria–como el de componentes de automoción o el farmacéutico, por ejemplo-, los procesos de producción implican que una parte de los productos resulta dañada o se pierde en el proceso de transformación. Lo que se traduce, como bien saben los contables, jefes de proyecto y directores comerciales, en dinero que se evapora. Números que entran después en los cálculos de coste, precio de comercialización y beneficio.
¿Qué puede hacer una herramienta de Big Data para mejorar esta situación? Elemental, querido Watson: encontrar cuáles son las condiciones en las que es más frecuente la pérdida de materiales y limitarlas al máximo. Algo como lo que hizo en 2014 la multinacional farmacéutica Merck, creando un “lago de datos” para sus vacunas con Hadoop, lo que le ha permitido reducir las pérdidas en el proceso de elaboración. Seguro que barato no les ha salido, pero también que les ha evitado pérdidas mayores a largo plazo.
