La ciencia de encontrar perlas en el Big Data

Big Data
Image caption Todas las acciones que uno hace en internet generan algún tipo de información.

Si usted está buscando pareja en internet, ¿sabía que hay una forma de completar su perfil que puede maximizar las posibilidades de que lo contacten?

O, si usted provee un servicio de ayuda para computadores, ¿sabía que a los clientes les importa más lo rápido que los atienda que si les arregla el problema?

Estos son algunas de las perlas encontradas por los genios de la información, que pasan sus días escarbando el océano de los datos.

Hay un creciente número de compañías que ofrecen como servicio recolectar enormes cantidades de datos y analizarlos, con la promesa de darles a los negocios información que los ponga en ventaja frente a la competencia.

Desde los términos de búsqueda más usados por la gente hasta los videos que descargan, desde los mensajes que mandan por las redes sociales hasta los artículos que recomiendan. La información que se genera en internet es mucho más útil de lo que parece.

Es el campo de lo que en inglés se ha denominado como Big Data, y en español se traduce como grandes datos.

"Para que algo sea Big Data tiene que, obviamente, tener un gran volumen", explica Yvonne Genovese, analista de Gartner, una firma de investigación tecnológica.

"Pero también tiene que tener variedad: incluye fotos, video y texto, no solo números".

"Y también hay velocidad; se genera rápidamente".

Perlas útiles

Image caption Bloomreach utiliza algoritmos sofisticados para explorar los datos.

El Big Data fue un problema para los negocios en el pasado porque es costoso de guardar y, para que sea útil, requiere muchos conocimientos sobre informática.

Pero con el tiempo se ha vuelto más barato guardar el Big Data y han aparecido recursos de computación que permiten que el análisis de los datos no sea un reto financiero.

Pero un problema se mantiene, dice Genovese: "¿Cómo conseguir perlas útiles a partir del Big Data?"

La respuesta, dice, se obtiene desarrollando complejas fórmulas matemáticas o algoritmos diseñados específicamente para ese objetivo: analizar datos.

Necesitan constante mantenimiento a medida que se produce la información. Y resulta que desarrollarlos y mantenerlos es una tarea significativamente difícil; una que sigue siendo cuestión de especialistas.

"Antes existían compañías que proveían correos electrónicos y otra información, porque recolectarla era muy difícil", dice David Feinleib, director de la consultora de tecnología The Big Data Group.

"Ahora el Big Data está libremente disponible en internet, pero desarrollar los algoritmos es difícil".

Un ejemplo de compañía que ofrece este servicio es Bloomreach, cuya sede es en California.

En palabras simples, la compañía analiza el Big Data para entender el lenguaje que usan los clientes para buscar las cosas que necesitan comprar.

Después se asegura que las páginas de sus clientes usen las palabras correctas y se estructuran de una manera que el consumidor encuentre con facilidad lo que busca.

La compañía obtiene la mayor cantidad de la información que necesita de internet, usando servicios de depósito que alquila de Amazon, la famosa tienda de ventas en internet.

El fin del SEO

"Uno se imagina que puede contratar un experto en Optimización de motores de búsqueda (SEO, por sus siglas en inglés), pero eso no tiene la misma efectividad que tiene usar algoritmos", dice Mike Relich, jefe de información de la marca de ropa Guess, uno de los clientes de Bloomreach.

"En moda, el léxico usado por los compradores en los buscadores cambiar rápidamente", explica.

Puede ser "impresos de animales" un día y "jeans impresos" el otro.

Eso quiere decir que cualquier cambio que hace un consultor de SEO probablemente se volverá obsoleto antes de que sea publicado en la página del cliente, añade.

Pero como Bloomreach tiene la capacidad de analizar el Big Data en tiempo real -tan pronto es recolectado- la página de Guess puede ser actualizada automáticamente según los descubrimientos que se hayan hecho en cualquier momento.

¿Saturación?

Una cosa que es importante tener en cuenta desde el punto de vista empresarial es cómo pueden las empresas que ofrecen análisis de Big Data dar un servicio que signifique una ventaja competitiva para sus clientes.

Después de todo, los grandes volúmenes de datos de internet son ahora una mercancía al alcance de todos.

Y si los competidores pueden utilizar los mismos servicios, parecería que todos podrían encontrar las mismas perlas.

Pero Yvonne Genovese sostiene que ese no es el caso, en absoluto.

"No hay que olvidar que cada empresa está buscando algo diferente", dice.

"El mar de grandes volúmenes de datos es tan rico que miles de empresas pueden acceder a él y encontrar algo diferente que beneficia su negocio".

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