Millones de transacciones realizadas en un negocio de retail se registran en metabases de datos para acercar el vendedor a los gustos y sentimientos del cliente en la experiencia de compra, lo que se puede traducir en una oferta de productos y servicios más específica. La descrita es una de las ventajas de usar big data en las empresas.
Esa tecnología de la revolución 4.0 permite analizar grandes cantidades de datos (como edad, sexo, frecuencia de compra o productos más adquiridos) para convertirlos en información clave en la toma de decisiones.
Así, unas 12 mil millones de transacciones se pueden calcular con un algoritmo, con un minímo margen de error. También existe el concepto de smart data que se basa en la calidad de los datos, en lugar de los volúmenes, para generar valor agregado.
“Es la utilización de información más específica la cual proviene de la big data, la smart data se fundamenta más en el análisis de la información y la búsqueda de la utilización en la toma de decisiones, utilizando fórmulas matemáticas para el procesamiento”, afirmó el decano de la Facultad de Ciencias Administrativas y Económicas de la Universidad CES, Óscar Berrío.
Así, en el fondo, el smart data son datos específicos para entender fenómenos, más segmentados y más útiles. “Es un factor de competitividad”, agregó Berrío.
En el país, solamente un 22,9 % de las compañías la implementa en sus servicios y procesos, según la Encuesta de Opinión Industrial Conjunta de mayo de 2016 de la Asociación Nacional de Empresarios de Colombia (Andi).
Esa cifra podría atribuirse a la falta de transformación digital de las firmas, especialmente de las pymes, mencionó Sonia Ardila, organizadora de Meetup Big Data Colombia, que con más de 3 mil afiliados es la comunidad más grande de este tipo en América Latina.
“Sin datos no hay big data. Todavía hay muchos procesos manuales. Si no se sistematizan, no se pueden rastrear, ni analizar”, agregó. En todo caso, al tratarse de una empresa que maneje volúmenes pequeños, también puede hacer small data, siempre que cuenten con datos digitalizados.
De otro lado, bajo el big data se pueden analizar tanto datos estructurados (en filas y columnas) como no estructurados (comentarios en redes sociales) —ver Informe—.
