Entendiendo el Big Data a través de cerveza y pañales


Según Kevin Leahy, director general de Soluciones para Centros de Datos de Dimension Data, el uso de los grandes datos reside en la capacidad para identificar los patrones de información básica; también llamada minería de datos. “El principio de la cerveza y pañales explica que las empresas utilizan técnicas de minería de datos para descubrir patrones en otras formas de comportamiento de los clientes. Por ejemplo, en el sector de los servicios financieros, los bancos y las organizaciones de seguros utilizan el Big Data para identificar fraudes. Se trata de detectar patrones que indiquen la probabilidad de transacciones fraudulentas”.

Leahy cita otro ejemplo en el mundo de las telecomunicaciones. “Un gran operador de telefonía móvil de los Estados Unidos, llamémosle X Telecom, sufría una significativa pérdida de clientes. Mediante el uso de herramientas tradicionales de análisis de datos y procesos datos, la organización fue capaz de cuantificar la cantidad de pérdida de clientes con bastante precisión, pero no las razones por las cuales estaba sucediendo”.

“Esta empresa buscó un grupo de científicos de datos – otra nueva palabra de moda – para identificar la causa subyacente de la pérdida de clientes. A través de volúmenes de datos no estructurados que X Telecom había capturado todos los días y un conjunto avanzado de algoritmos, fueron capaces de proporcionar algunas ideas interesantes”.

“Cada vez que una persona cambia su plan de renta a un proveedor de la competencia, cinco amigos lo siguen de cerca, lo que a su vez significa que cada uno de esos cinco amigos tendrían otros cinco amigos que saldrían de la red… en otras palabras, un efecto de bola de nieve”.

“Este comportamiento fue impulsado por una oferta en paquete de empresas de telefonía móvil, que ofrecían llamadas gratuitas y mensajes de texto a cinco amigos. X Telecom rápidamente tomó medidas mediante la introducción de una contraoferta: cada vez que uno de sus clientes cambiaran de proveedor, inmediatamente se enviaría una oferta a sus cinco amigos seleccionados, proporcionándoles una oferta atractiva para renovar sus planes X Telecom. A través de esto, se redujo el abandono de clientes en más de 65%”.

Si bien los datos no estructurados no pueden ser fácilmente convertidos en inteligencia procesable por bases de datos tradicionales, estos ejemplos confirman que las herramientas que recolectan conocimientos e ideas se están desarrollando rápidamente. Prowse dice: “Rápidamente avanzan técnicas de inteligencia artificial, como el procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de patrones y aprendizaje automático. Estas tecnologías de inteligencia artificial pueden ser aplicadas en muchos campos. Por ejemplo, la búsqueda de Google y la publicidad comercial y sus autos robot experimentales – que han navegado miles de kilómetros de carreteras de California – utilizan un conjunto de herramientas de inteligencia artificial que analizan grandes cantidades de datos y permitir la toma de decisiones al instante”.

Estos desarrollos están marcando el comienzo de grandes oportunidades para las empresas. A su vez, los directores de TI están bajo una creciente presión para proporcionar las herramientas y procesos necesarios para que una estrategia de Big Data facilite el aprovechamiento de las oportunidades de mercado y / o prevenir el daño a la reputación.

Leahy señala que a pesar de toda la publicidad alrededor del Big Data, las organizaciones no necesitan grandes inversiones en infraestructura y recursos para comenzar. “Las organizaciones pueden iniciar con la instalación de una plataforma simple y de bajo costo para recopilar los datos y, a partir de ahí, empezar a identificar los patrones útiles que los llevarían a resultados casi inmediatos si se toma acción. Una pequeña inversión en una plataforma puede ser financiada a partir de los beneficios obtenidos por su uso. Esto es posible a través de todos los sectores empresariales en donde una amplia gama de patrones pueden ser relevantes. Estos podrían incluir patrones de control de calidad en la fabricación, patrones de readmisión de pacientes en hospitales, patrones de reservaciones y cancelaciones de viajes y mucho más”, concluye el directivo.

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