Los nuevos retos del Big Data

La Inteligencia Artificial en tiempo real es la siguiente frontera del Big Data, según se puso de manifiesto en la cuarta edición de Big Data, celebrada en Madrid los pasados 15 y 16 de octubre. Además, el análisis y gestión de grandes volúmenes de datos conlleva la necesidad de ajustar un servicio, un contenido o un producto a niveles de personalización jamás vistos hasta ahora. Se abre así una nueva era de la hiper-personalización y la hiper-segmentación.

"Almacenar datos no tiene valor. Lo que realmente aporta valor es la capacidad que tengan las empresas para analizar toda la información que reciben de toda suerte de canales y fuentes de información y aplicar ese conocimiento en tiempo real a la operativa de sus negocios", explicó Óscar Méndez, presidente de Big Data Spain. "Una vez que se obtiene la inteligencia de los datos, es fundamental acercarnos al cliente de una forma hiper-personalizada: tenemos que saber qué quiere, dónde lo quiere, cuándo lo quiere, mediante qué dispositivo nos podemos poner en contacto para informarle… El contexto privado y público ha pasado a ser clave a la hora de contactar con nuestros clientes".

Según diferentes estudios, el 20% de los clientes generan el 80% de la facturación y un cliente satisfecho hablará de nosotros al menos a tres personas, pero uno insatisfecho lo hará a no menos de doce, por lo que es necesario conocer muy bien a nuestros clientes. "La personalización ha dejado de ser importante, ahora entra en juego la hiper-personalización y sólo el Big Data, con las herramientas de analítica adecuadas, puede ayudarnos", advirtió Méndez.

Se estima que existe un desfase de tres años en el uso y aplicación de Big Data entre las empresas estadounidenses y las europeas. Mientras que en el Viejo Continente una organización grande puede estar gestionando entre 20 y 100 terabytes de datos, en Estados Unidos hay ejemplos de empresas que están analizando hasta 15 petabytes de información.

Precisamente la necesidad de sacar valor a ese ingente volumen de datos que se va a incrementar de forma exponencial con el desarrollo del Internet de las cosas (IoT) es lo que favorecerá el uso de máquinas de algoritmos de autoaprendizaje y el empleo de sistemas basados en inteligencia artificial. Ya no tiene sentido sólo almacenar la información, sino que se ha vuelto necesario saber durante cuánto tiempo es necesario almacenarla y, sobre todo, cómo se puede rentabilizar todo ese contenido.

Los algoritmos de autoaprendizaje y el empleo de inteligencia artificial favorecerán un mayor conocimiento del Deep Big Data. El aprendizaje profundo en grandes volúmenes de datos permitirá tener un entendimiento más conciso del pasado y de patrones para hacer predicciones bastantes fiables.

Otra tendencia destacada durante Big Data Spain que ya está ocurriendo y que será más notable en los próximos años es la sectorialización del Big Data más allá de los departamentos de marketing y empresas de consumo, en sectores como la salud, la bioinformática, la agricultura o el turismo entre muchos otros sectores.