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Big Data: el futuro es móvil

Big data es el término que se usa para hablar de los grandes volúmenes de datos, un mercado que se ha multiplicado por cinco en el último lustro, pasando de 3.2 billones de Dólares americanos en 2010 a 16.9 billones en 2015. Su tamaño es quizás el atributo más llamativo aunque, lo verdaderamente relevante, es su grandiosidad en lo que respecta a las posibilidades que ofrece esta amalgama de información, estructurada o no.

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También toma unas dimensiones nada desdeñables el desafío que big data plantea a las organizaciones a la hora de enfrentarse a su procesamiento. La mayoría de las empresas cuentan con herramientas analíticas, más o menos avanzadas según su madurez tecnológica y, todas sin excepción disponen de sus bases de datos, repletas de miles, millones de bytes, listos para ser utilizados en la generación de valor. Pero adentrarse en este mar de datos para obtener un conocimiento a la altura de servir de guía a las más complejas decisiones empresariales, en condiciones de minimización del riesgo, es una cosa muy distinta. No todos están a la altura.

Precisamente por ello, cada vez con mayor frecuencia, los negocios invierten en software que les permita lograr ese poder, el de controlar la información y dotar a los datos de un sentido lógico, contextualizándolos.

Los servicios de tecnología web cerraron 2014 con resultados impactantes y, en este año, se espera que las cifras continúen ascendiendo a la vez que las empresas ven satisfecha su demanda en cuanto a:

  • Velocidad.
  • Autoservicio.
  • Accesibilidad.
  • Capacidad.
  • Ahorro.

Exigencias a las que hay que sumar una, quizás la más importante y última en llegar a este grupo de atributos que configuran una nueva realidad empresarial. Se trata de la movilidad. La dependencia móvil de los usuarios se incrementa, de forma que se espera que, para el próximo año, el 61% del tráfico esté generado a partir de dispositivos móviles.

Movilidad, big data e inteligencia empresarial: ¿problema u oportunidad?

La movilidad da un nuevo impulso a big data, cuya fuerza parecía desvanecerse débilmente por lo manido del término (del que se obtienen más de 776 millones de resultados mediante una búsqueda a través de Google). Esta libertad que procuran los móviles, permite una conexión ubicua y permanente, haciendo desaparecer los límites y maximizando el confort y la usabilidad para el individuo que protagoniza esta interacción. En base a ella:

  • Se calcula que en los últimos dos años se han generado más datos que en toda la historia de la humanidad.
  • El internet de las cosas multiplicará exponencialmente esta velocidad al permitir la conexión a internet de objetos cotidianos.
  • Los teléfonos móviles son sólo un ejemplo de estos objetos productores de datos y son usados por más de 5 billones de personas en el mundo.

Pero ¿es realmente positivo el disponer de tanta información? Esta explosión de datos resulta beneficiosa en la medida en que se tiene capacidad suficiente para:

  • Conocer las necesidades de negocio y las metas a alcanzar.
  • Establecer prioridades, identificando los datos y fuentes de información relevantes y capaces de aportar visión y diferenciándolos de los que sólo actúan como interferencia, alejando del núcleo, de lo esencial.
  • Contar con las herramientas tecnológicas y el talento adecuado, para detectar las oportunidades y aprovecharlas.

El factor humano, el expertise que se ha de añadir a la ecuación big data para que el resultado sea de éxito, está claro: analistas de negocio, estadistas, profesionales de TI con experiencia en el área y, por supuesto, los más buscados, los científicos de datos; configuran el panorama de los equipos que guiarán a la organización en el proceso analítico hasta llegar a donde se desee, y se pueda, avanzar.

La parte tecnológica es donde radica la mayor dificultad. Una complejidad que tiene que ver con la elección. Hay mucho donde elegir:

  • Business Intelligence
  • Analítica descriptiva
  • Analítica predictiva
  • Analítica prescriptiva
  • Machine learning

Desde soluciones de inteligencia empresarial que sólo se basan en los registros históricos (una alternativa ya obsoleta), hasta opciones que permiten una actualización en tiempo real de los datos procedentes de la web. Desde software que permite un conocimiento exhaustivo de la realidad, al que hace posible conocer las alternativas futuras más idóneas para el negocio. Desde la tecnología que requiere del apoyo humano, de cualquiera de los profesionales citados en líneas precedentes, a la que es capaz de llevar a cabo un aprendizaje automático.

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Del volumen al contexto: herramientas visuales de análisis móvil

Teniendo en cuenta que el tráfico web móvil sobrepasa ya este año en volumen al tráfico web tradicional, está claro que el futuro del big data recaerá en el análisis de datos móviles, precisamente en lo que se centra Google Analytics, una de las herramientas que, pese a ser de las más conocidas del mercado, no aporta datos suficientes, al limitarse a ilustrar sobre métricas objetivas como:

  • Número de usuarios
  • Número de visitas
  • Segmentación geográfica
  • Minutos de permanencia en la página

Y es que todos estos datos carecen de utilidad si no se puede averiguar el porqué que hay detrás. Sin un apropiado conocimiento de las causas, los planteamientos estratégicos que se construyan a partir de la información extraída de la web serán superficiales y poco consistentes.

Para lograr la contextualización necesaria ha surgido un nuevo tipo de herramientas. Son las herramientas visuales de análisis móvil, que permiten adquirir una perspectiva global y ganar una certera comprensión de la experiencia usuaria al visitar una determinada web o aplicación desde su terminal.

Este tipo de soluciones permiten:

  • Capturar todas las acciones que hace un usuario en la web: primer acceso, navegación, puntos de interés o lugar de abandono.
  • Generar un mapa de calor de la interacción realizada con la propia marca: que muestre dónde se ha empleado más tiempo, qué partes del sitio corporativo no resultaron tan interesantes o cuáles motivaron una acción por parte del usuario.
  • Detectar los puntos débiles: los que le impulsaron a abandonar la web e ir a la de la competencia, los que le provocaron hacer una nueva búsqueda en internet o los que dificultaron su navegación, por ejemplo, los problemas técnicos o el hallazgo de áreas poco intuitivas para la navegación.

El objetivo de las herramientas visuales de análisis móvil es contribuir a optimizar la propia web para:

  • Mejorar la experiencia usuaria
  • Dar una imagen de empresa o de marca más depurada
  • Fomentar la permanencia de usuarios en el sitio corporativo
  • Multiplicar la tasa de captación de nuevos leads

En la siguiente imagen, se puede ver como un usuario resuelve un problema técnico que aparece al acceder a una app desde su cuenta de Facebook. Gracias a la herramienta visuales de analítica móvil adecuada, es posible experimentar un conocimiento lógico que exponga secuencialmente todos los eventos que se han producido desde la primera interacción del usuario con la web. Con una herramienta tradicional tan solo se conocería que se ha perdido un usuario, al ignorarse el momento en que sucedió, qué había acontecido justo antes de que tomase esta decisión o a dónde se dirigió a continuación.

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Como se puede apreciar en la imagen, el mapa de calor muestra el comportamiento del usuario reflejando que:

  • Muchos usuarios optaron por deslizar la pantalla.
  • La acción no hallaba respuesta, al no corresponder a ninguna función específica.
  • Los usuarios quedaban insatisfechos o desorientados, ya que su intención era saltarse ese paso.

Esta indicación es una información muy útil para la empresa que, de esta forma, puede mejorar la funcionalidad de la aplicación en casos de error de login o simplemente eliminando este paso.

Las herramientas visuales de análisis móvil son la clave para adaptar las funciones analíticas al futuro de big data que va unido al de la movilidad. Gracias a ellas, el contacto con la información se produce de forma ágil, única opción si se quiere hacer frente al dinamismo que exige la toma de decisiones empresariales hoy día.

Además, facilitan la interpretación de los datos, ya contextualizados, incluso cuando provienen de redes sociales; aportando una visión que impulsa a una toma de acción proactiva y en condiciones de minimización de los errores. La tecnología móvil, que ha originado este cambio en la manera de procesar la información proveniente de big data ha supuesto, a la vez, desafío y solución; sin duda el motor de una nueva realidad de la que todos participamos.

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