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¿Cómo puede ayudar el big data a los negocios? Soraya Paniagua ofrece datos en #KeyNoise

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Destacado Big data: Soraya Paniagua Big data: Soraya Paniagua

La gestión de los datos está cambiando el modelo de negocio. Así, Uber es la mayor red de taxis y no tiene ni un solo coche’, Airbnb es la mayor compañía de alojamientos y no tiene un solo piso’ y Alibaba, ‘el retailer de más valor, no tiene inventario’. ‘Eso es el valor de los datos y es lo que va a imperar en los próximos años’, ha señalado en la última #KeyNoise de la agencia de publicidad digital Social Noise la impulsora del grupo Macrodatos, Soraya Paniagua, que ha trabajado como gerente de Consultoría de Telefónica Learning Services durante diez años.

La experta ha ofrecido cifras del big data a nivel global y nacional, ha explicado cómo puede ayudar el análisis de datos a las empresas y ha señalado cuáles serán las próximas tendencias en la materia.

El big data, concepto que incluye servicios, software e infraestructura; supondrá 48,3 mil millones de dólares para 2018, aumentando así el 40,5% frente a la cantidad registrada en 2012: 6,7 mil millones de dólares

Sin embargo, ‘sólo entre el 3 y el 4% de las empresas en España están destinando recursos e inversión al análisis de big data, según estadísticas de la Unión Europea’, ha apuntado Soraya Paniagua. Esta cifra podría ser algo mayor, matiza, ya que un problema para conocer números es que el big data ‘no es visible’; sí ‘la gente no quiere hablar de lo que está haciendo’, a pesar de que hay cosas como Mare Nostrum en Barcelona, donde se encuentra el ‘mayor supercomputador’.

 

Beneficios del big data

La ponente ha enumerado los ‘beneficios’ del big data: ‘detectar con antelación nuevas oportunidades en los mercados’, ‘demostrar transparencias y fiabilidad’, ‘innovar de forma ágil’, ‘ofrecer experiencias únicas y personalizadas’ y ‘operar en tiempo real’.

Ha citado a Esteban Moro, a quien considera ‘referente de data science’, y ha apuntado que ‘las empresas pueden mejorar problemas que ya tenían respuesta, buscar las respuestas que no teníamos y encontrar problemas que no sabíamos que teníamos’.

Si bien ‘los modelos predictivos existen desde hace bastante tiempo’ (‘los primeros de dan en los años 50’) ahora sirven a una ‘incertidumbre’ sobre ‘cómo mejorar el negocio’. Soraya Paniagua  ha explicado que ‘la gente comienza a hablar de big data cuando comienza la segunda revolución de internet: las redes sociales.

En este punto ha contado que un servicio de teleoperadores necesita saber cómo se va a comportar la gente, ya que necesita saber cuántos trabajadores necesitará ‘porque eso es una pasta’.

Durante su intervención la experta ha hablado también del último anuncio de Google, el Cloud BigTable. Ha señalado que sus creadores, Sanjay Ghemawat y Jeff Dean, ‘pueden ser los padres del cloud computing’.

 

Cinco tendencias futuras del big data

Soraya Paniagua ha vaticinado que ‘dejaremos de hablar de big data’ para pasar a hablar de los siguientes conceptos en base a sus aplicaciones: fast data (tiempo real), actionable data (extraer el valor oculto de los datos), relevant data (establecer relación entre los datos –entender acontecimientos aparentemente sin relación-) y smart data (análisis cognitivo, recomendaciones).

Ha enumerado además cinco tendencias futuras del big data elaboradas por la compañía tecnológica del grupo Cognodata Tinámica. En primer lugar, el ‘data discovery’: cruzar los datos internos empresariales con los datos externos de estadísticas públicas, instituciones, etc. Distingue los datos SQL o datos estructurados (bases de datos) de los no estructurados (datos de la ‘web social, que no están en una tabla’ polémica).

En este punto ha señalado que Cataluña va a comercializar los datos de los pacientes, que los bancos utilizarán utilizarán el big data para ‘poder dar hipotecas a sus usuarios por su reputación online’ (‘otra forma de entender a los usuarios’) y la compra por parte de Cospedal de un software de big data para la campaña electoral.

Los cuatro siguientes puntos son: crecerá la demanda de soluciones que garanticen la calidad del dato (errores en las bases de datos de clientes), los datos en tiempo real para la toma de decisiones de forma rápida, se va hacia una personalización de la algorítmica para prever comportamientos individualizados y una tendencia cada vez mayor a democratizar, en las grandes compañías, el acceso a la tecnología de business intelligence mediante herramientas de visualización.

 

Seguiremos informando…

 

Modificado por última vez: Miércoles, 13 Mayo 2015 10:09

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