Por Rodrigo Andrade, socio y co-fundador en Moovmedia Group

Una marca que no analiza datos, prácticamente va a ciegas. Y es que hoy día la data permite saber cómo se comportan los clientes, qué quieren, en qué momento y cómo lo buscan.

Ahora hablaremos de tres disciplinas que aportan un gran valor para esta toma de decisiones, y que día a día adquieren más protagonismo dentro de los programas de transformación digital:  el Big Data,  Business Intelligence y Business Analytics.

Si bien todos ellos extraen información de utilidad y recopilan datos, tienen diferencias. Es por eso que a continuación vamos a explicar cada uno y sus principales características.

Big Data (BD)

El BD se ha convertido en un término popular para describir el crecimiento exponencial, la disponibilidad y el uso de información.  Permite recoger, almacenar y gestionar grandes conjuntos de datos estructurados, semiestructurados o no estructurados, a través de un conjunto de tecnologías y algoritmos. 

Si bien no existe consenso sobre la definición de Big Data, sí podemos decir que hay consenso en la fuerza disruptiva que suponen los grandes volúmenes de datos, y la necesidad de capturarlos, almacenarlos y analizarlos. 

Las dificultades más comunes en la gestión de estos grandes volúmenes de datos, se centran en la recolección y el almacenamiento. La información recopilada puede ser obtenida de variadas fuentes como registros web, identificación por radiofrecuencia, GPS,  redes de sensores, redes sociales, documentos de ​​Internet, búsquedas en Internet, registros de llamadas, astronomía, ciencias atmosféricas, biología, genómica, física nuclear, experimentos bioquímicos, registros médicos, investigación científica, vigilancia militar, archivos de fotografías, archivos de video, eCommerce, etc. 

Para entender el Big Data, es fundamental conocer las  “V” que lo definen: volumen, variedad y velocidad. Y además de estas tres, algunos agregan otras “v” como veracidad, variabilidad y valor.

Volumen: es uno de los rasgos más obvios del BD. 

Variedad: hoy la data viene en todo tipo de formatos.

Velocidad: refiriéndose a la velocidad en que la información se genera hoy día y que tan rápido la procesamos.  Quizás ésta es la característica que menos se considera a la hora de hablar de Big Data.

Veracidad: algo fundamental para tener resultados reales es tomar en cuenta data exacta, de calidad y confiable.

Variabilidad: además del volumen y rapidez de la información, hay que considerar que la información puede ser inconsistente con momentos peaks. 

Valor: a través del BD, las marcas pueden ofrecer propuestas más adaptadas al ecosistema de sus clientes, al no sólo analizar las propias capacidades y necesidades, sino que también lo que ocurre en el entorno.

Business Intelligence (BI) y Business Analytics

En palabras simples, la “inteligencia empresarial” o Business Intelligence traduce datos a información, e información en conocimiento. Esto, a través de un conjunto de estrategias, aplicaciones, datos, productos, tecnologías y arquitectura técnica, enfocadas a la administración y conocimiento del medio donde está la organización.

El BI transforma datos de aquellos sistemas transaccionales e información desestructurada en información estructurada, brindando condiciones y herramientas para realizar un análisis de datos de calidad.

Ahora bien, el concepto de Business Intelligence puede parecer muy similar al de Business Analytics, ya que ambos comparten el mismo principio: aprovechar de la mejor manera la información con el fin de tomar mejores decisiones. A pesar de esto, tienen pequeñas diferencias en cuanto a 4 conceptos claves: qué datos analizan, dónde se almacenan, qué hacen con la información y qué variable estudia cada uno.

La principal característica del Business Analytics es que se enfoca hacia el futuro y facilita la creación de una visión basada en modelos predictivos, que influyen en la toma de nuevos caminos y estrategias.

BD / BI /BA : Cuáles son sus diferencias

Big Data: Estructuración, obtención, almacenamiento de grandes volúmenes de datos provenientes desde el entorno (ejemplo Redes Sociales).

Business Intelligence: Estructuración, obtención, almacenamiento de grandes volúmenes de datos, internos de las organizaciones (ejemplo sistemas Transaccionales, ERP).

Business Analytics: Modelos predictivos, estadísticos, que permiten realizar análisis de negocios sobre una o ambas disciplinas anteriores (capa de entendimiento y aplicación de algoritmos y reporting de los datos anteriores).

Nuestra experiencia

En Forma, una de nuestras empresas en Moovmedia Group, tenemos un área de BI y Advanced Analytics que se dedica exclusivamente a analizar data recolectada a partir de las distintas fuentes de información de nuestros clientes. El primer paso es consolidar y estandarizar dichas fuentes, utilizando técnicas de BI que permitan centralizar los datos, por ejemplo en Data Warehouse.

Dentro de los inputs que nos entregan nuestros clientes están los registros históricos de ventas, los maestros de cliente y producto, los comportamientos dentro de los sitios a través de Google Analytics, gestión de leads en CRMs, etc. Por medio de técnicas que combinan el análisis del pasado, que luego reflejamos en dashboards automatizados, generamos modelos predictivos que nos ayudan a predecir comportamientos que nos permitan aumentar las ventas.

Además, en Moov®, y bajo la lógica del Growth Marketing, proponemos un variado set de acciones creativas y digitales que testeamos a partir de todos los modelos de análisis generados. Al tener la información estructurada y automatizada, la evaluación y medición de las acciones y sus resultados se vuelve visibles para los distintos equipos de marketing, comerciales y gerencias.

Estos modelos los hemos aplicado exitosamente con clientes como Santa Rita, Mitsubishi, Finning, Bupa, entre otros.