La explotaci\u00f3n y procesamiento de la informaci\u00f3n ha sido tradicionalmente, sobre todo desde aparici\u00f3n de los ordenadores, a mediados del siglo pasado, uno de los campos que m\u00e1s ha evolucionado en las \u00faltimas d\u00e9cadas. Sin embargo, atendiendo a las \u00faltimas tendencias, parece que estamos a\u00fan en una etapa incipiente y que lo mejor est\u00e1 por llegar. En los \u00faltimos dos a\u00f1os, el termino Big Data ha sido uno de los t\u00e9rminos m\u00e1s buscados a nivel empresarial en Google, ha recibido millones de tweets y las principales consultoras hacen predicciones de crecimiento de dobles d\u00edgitos para los pr\u00f3ximos a\u00f1os. Como cabr\u00eda esperar ante tan optimista panorama, centenares de empresas se han creado en el \u00faltimo a\u00f1o relacionadas con el Big Data y se estima que grandes corporaciones como Oracle, Microsoft, IBM y SAP han gastado m\u00e1s de 15.000 millones de d\u00f3lares en la adquisici\u00f3n de empresas relacionadas con la explotaci\u00f3n de datos masivos.<\/p>\n
\u00bfY por qu\u00e9 es importante el Big Data? Principalmente porque las grandes empresas de Internet han conseguido monetizar su actividad a trav\u00e9s de la explotaci\u00f3n de datos masivos que dejan los millones de usuarios que utilizan diariamente sus servicios. Esta monetizaci\u00f3n se ha plasmado en una cotizaci\u00f3n burs\u00e1til superior en la actualidad -sea su PER singular o no- a la de otras grandes empresas de otros sectores m\u00e1s maduros (el valor burs\u00e1til de Google est\u00e1 pr\u00f3ximo a los 350 Bn\u20ac, o el de Facebook 115 Bn\u20ac, por poner dos ejemplos, comparado con los 71 Bn\u20ac de Inditex). Actualmente Google gestiona m\u00e1s de 20.000 Terabytes al d\u00eda, en Facebook se insertan m\u00e1s de 3 mill millones de comentarios al d\u00eda, los 800 millones de usuarios de Youtube suben una hora de v\u00eddeo cada segundo, o diariamente se escriben 400 millones de tweets, por citar algunos ejemplos significativos.<\/p>\n
Se estima que m\u00e1s del 90% de la informaci\u00f3n existente hoy en d\u00eda es digital, y por tanto, m\u00e1s f\u00e1cilmente procesable mediante algoritmos que la informaci\u00f3n anal\u00f3gica. Sin embargo, y es ah\u00ed donde radica el reto, solamente un porcentaje muy bajo de la informaci\u00f3n digital esta perfectamente estructurada. Las t\u00e9cnicas tradicionales de explotaci\u00f3n de la informaci\u00f3n han estado fundamentalmente basadas en la explotaci\u00f3n de informaci\u00f3n perfectamente estructurada. Los modelos de predicci\u00f3n estad\u00edstica o de propensi\u00f3n al consumo (por citar dos ejemplos) han estado hasta hace muy poco tiempo basados en la construcci\u00f3n de una muestra de datos perfecta y la estimaci\u00f3n de correlaciones a partir de esta muestra para la mayor\u00eda de los sectores y empresas. Solamente en algunos campos cient\u00edficos, como la astronom\u00eda o la inteligencia artificial se utilizaban masivamente otras t\u00e9cnicas mas difusas, basadas en datos menos precisos.<\/p>\n
Sin embargo, desde hace unos a\u00f1os, con tan ingente cantidad de informaci\u00f3n digital no estructurada, cuya monetizaci\u00f3n y puesta en valor es viable, seg\u00fan han mostrado ya multitud de empresas en Internet, la explotaci\u00f3n de datos masivos, mediante t\u00e9cnicas diferentes a las tradicionales, parece una clara v\u00eda de crecimiento y ventaja competitiva, tanto para las grandes empresas, como para las start-ups. Por eso todo el mundo habla del Big Data.<\/p>\n
Sin embargo, es evidente que la explotaci\u00f3n de la informaci\u00f3n (combinando la informaci\u00f3n interna con la informaci\u00f3n externa) es un enorme reto para la mayor\u00eda de empresas, ya que permitir\u00e1 conocer mejor al cliente y su comportamiento.<\/p>\n
La mayor\u00eda de empresas o start-ups tecnol\u00f3gicas que operan en Internet ya se han puesto manos a la obra, y existen muchos ejemplos de empresas recientes, como Snapchat (que ha rechazado una oferta de 3Bn\u20ac de Facebook) y la espa\u00f1ola BigML. Por otro lado, las grandes corporaciones tecnol\u00f3gicas, como IBM, han mostrado p\u00fablicamente una clara apuesta por el mundo del Big Data como una de las principales fuentes de ingresos a futuro.<\/p>\n
El reto es significativamente relevante para empresas de sectores m\u00e1s tradicionales, pero que manejan cantidades enormes de informaci\u00f3n, como las empresas de telecomunicaciones o las entidades financieras, y que hasta la fecha, a pesar de sus desarrollos, parecen en una posici\u00f3n m\u00e1s retrasada.<\/p>\n
Las entidades financieras, por ejemplo, han sido hist\u00f3ricamente las compa\u00f1\u00edas que m\u00e1s y mejor informaci\u00f3n han tenido de sus clientes (ingresos, comportamiento financiero, datos familiares, aversi\u00f3n al riesgo, etc) y que mayor n\u00famero de modelos estad\u00edsticos han desarrollado, bien por exigencias regulatorias (modelos de seguimiento del riesgo) o bien para optimizar ingresos (propensi\u00f3n al consumo en campa\u00f1as de ventas de tarjetas de cr\u00e9dito).<\/p>\n
Sin embargo la mayor\u00eda de estos modelos han sido construidos mediante t\u00e9cnicas tradicionales y el grado de optimizaci\u00f3n y conocimiento de los clientes, a d\u00eda de hoy, parece muy b\u00e1sico comparado con otras empresas tecnol\u00f3gicas como Google.<\/p>\n
Basta citar por ejemplo, que en Espa\u00f1a se realizan al a\u00f1o m\u00e1s de 3 mil millones de operaciones con tarjetas (entre retiradas de efectivo y compras) y su explotaci\u00f3n actual es muy b\u00e1sica.<\/p>\n
En los \u00faltimos tiempos est\u00e1n surgiendo empresas que optimizan la explotaci\u00f3n de la informaci\u00f3n financiera de los clientes, como Zest Finance y grandes entidades financieras como BBVA est\u00e1n destinando importantes esfuerzos por mejorar sus capacidades en la explotaci\u00f3n de datos masivos.<\/p>\n
Quiz\u00e1s el mundo del Big Data sea una burbuja, es posible que no sea todo tan sencillo como auguraban, por ejemplo, las predicciones de Google Flu Trends sobre la gripe y que la realidad futura sea menos optimista que algunas de las previsiones. Pero lo que no parece un burbuja en ning\u00fan caso, es que existen nuevas t\u00e9cnicas para conocer mejor a los clientes, y que un conocimiento mejor de los clientes genera mayores ingresos. Parece, por tanto, una buena apuesta.<\/p>\n
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