Con el paso de los años y con el aumento cuantioso de las cantidades ilimitadas de datos que se necesitan capturar, tratar y poner en valor en un tiempo razonable, ha llegado un punto en el que las aplicaciones de software tradicionales quedaron obsoletas en cuanto al almacenamiento gigantesco de datos y ha sido necesaria la incorporación de Big Data. Y no sólo sirve para almacenar grandiosas cantidades de datos sino también para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos, que permitan un análisis exhaustivo de estos.
Esta contribución a la acumulación masiva de datos la podemos encontrar en diversas industrias, las compañías mantienen grandes cantidades de datos transaccionales, reuniendo información acerca de sus clientes, proveedores, operaciones, etc., de la misma manera sucede con el sector público.
En muchos países se administran enormes bases de datos que contienen datos de censo de población, registros médicos, impuestos, etc. Y es por esto que los datos vienen de orígenes muy distintos como también diferentes son sus naturalezas.
Entre las diferentes fuentes encontramos:
PRODUCIDOS POR PERSONAS
Enviar un email, coger los datos de contacto de un cliente, hacer clic en un enlace de Internet… Infinidad de acciones que realizamos en el día a día suponen una fuente de datos inmensa.
BIOMÉTRICAS
Los datos que tienen como origen artefactos como sensores de huellas dactilares, escáneres de retina, lectores de ADN, sensores de reconocimiento facial o reconocimiento de voz. Su uso es muy extendido en materia de seguridad en todas sus variantes (privada, corporativa, militar, policíaca, de servicios de inteligencia, etcétera).
ENTRE MÁQUINAS
Entre máquinas también se comparten datos directamente, en lo que se conoce igualmente como M2M, que viene del inglés «machine to machine». Así, los termómetros, parquímetros, o los contadores de electricidad de las viviendas, etc. se comunican a través de dispositivos con otros aparatos, a los que transmiten los datos que van recogiendo. Las redes de comunicación para llevar a cabo estas acciones son muy variadas. Entre las más conocidas están el Wifi, el ADSL, la fibra óptica y el Bluetooth.
MARKETING WEB
Nuestros movimientos en la Red están sujetos a todo tipo de mediciones que tienen como objeto estudios de marketing y análisis de comportamiento. Con esos datos se llega a conclusiones tales como qué partes de una página atraen más al usuario, dónde hace clic o en qué zona de esta pasa más tiempo.
TRANSACCIONES DE DATOS
El traspaso de dinero de una cuenta bancaria a otra, la reserva de un billete de avión o añadir un artículo a un carrito de compra virtual de un portal de comercio electrónico, serían algunos ejemplos.
La segmentación avanzada de Clientes
Gracias a la incorporación de nuevas fuentes de datos a las segmentaciones convencionales, existe mayor posibilidad de obtener una visión y un conocimiento más amplío de los clientes. De esta manera, se puede ejercer una comunicación y acciones comerciales a medida según la información que se tenga del cliente.
Aprovechamiento de la «omnicanalidad» de los Clientes
Con los avances de las nuevas tecnologías, han nacido aún más canales de comunicación, por lo que el usuario puede interactuar cada vez por más canales diferentes. Por lo que mediante los diferentes canales se puede segmentar la información y así se puede conseguir llegar al consumidor por la mejor vía de comunicación posible. El Big Data facilita información muy útil como qué canales de comunicación usan más los clientes, a qué hora los gastan y con qué frecuencia.
Más fidelización con los Clientes
En concreto las entidades aseguradoras sufrieron una grave crisis de confianza por parte de los clientes. Por esta razón, estas entidades mediante la valiosa información obtenida con el Big Data, han conseguido anticiparse un poco a detectar abandonos, y así han tenido tiempo para realizar acciones de retención y fidelización con dichos clientes.