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Big Data 12 abr 2018

Big Data: Ejemplos reales del uso

‘Big Data’ y ‘Data’ son dos de las palabras más de moda en el ecosistema de la innovación y el emprendimiento. Sin embargo, ¿se conocen casos reales y concretos en los que se haya utilizado? Desde BBVA hasta Obama, pasando por el béisbol o incluso la Semana del Orgullo Gay en Madrid, el uso de datos y su análisis para predecir tendencias y comportamientos llevan ya un tiempo entre la sociedad y promete quedarse mucho más.

En los últimos años, se encuentran algunos ejemplos muy llamativos en el uso y análisis de ‘Data’ y ‘Big Data’ que, de alguna manera, sirven tanto para crear nuevos productos, como para predecir comportamientos y tendencias, optimizar acciones de marketing, etc.

Antes, la normativa detrás del ‘big data’

GDPR es un reglamento que sustituye a la anterior Directiva de protección de datos de 1995 y que obligará a modificar la actual LOPD (Ley orgánica de protección de datos española), y que busca mejorar la seguridad y protección de los datos de los consumidores. Para ello, impone nuevos requisitos para las compañías que operan en Europa en todos los sectores.

A partir del 25 de mayo de 2018, con carácter general las empresas que operen en Europa, en cualquier sector y con independencia de su país de origen, siempre que maneje datos personales de clientes, tendrán que ser transparentes sobre su forma de recopilar, guardar y procesar esta información. Un estudio de IAPP y EY estima que las 500 principales compañías del mundo gastarán 7.800 millones de dólares en cumplimiento normativo del GDPR.

Juegos de pelota y millones de datos

Casi todo el mundo ha oído hablar de la película ‘Moneyball: Rompiendo las reglas’ (2011), si no es por Brad Pitt, al menos sí como ejemplo del uso de ‘Data’. Ocurrió en la pretemporada de 2002 en Oakland Athletics de las Grandes Ligas de Béisbol de los Estados Unidos. El gerente deportivo Billy Beane, revolucionó la historia del club y posiblemente del deporte en general tras fichar a un joven economista, Peter Brand, que traía nuevas ideas. Juntos contrataron jugadores infravalorados, pero económicamente rentables, con un criterio de selección muy diferente. La intuición y sapiencia de los ojeadores es sustituida por las conclusiones de los análisis de estadísticas y números acumulados a la hora de establecer las necesidades del equipo y los jugadores que mejor se adaptan a éstas.

MoneyBall

En la actualidad existen muchos más casos en los que se usa Big Data en el deporte. Los equipos de la NBA ya tienen implantado el uso de datos a la hora de preparar la estrategia en partido, mientras que la NFL tiene una plataforma que ayuda con sus aplicaciones a los 32 equipos a tomar las mejores decisiones en base a la analítica de datos: desde el estado de la superficie del césped a las condiciones climatológicas, pasando por datos de la etapa universitaria de cada jugador…todo está registrado y todo puede servir para sacar conclusiones diversas, como la de prevenir lesiones en jugadores. Además, analiza las preferencias de los aficionados gracias a su aplicación NFL Now, que ofrece la posibilidad de que éstos creen su propio canal con contenido variado de la NFL: vídeos divertidos, cheerleaders preferidas, información por equipos, por jugadores, etc. También utilizan NetApp para almacenar todos estos datos. Con esto consiguen establecer las demandas de los fans y facilita las cosas a la hora de establecer acciones de marketing, expandir el mercado, encontrar los partners más apropiados, etc.

NFL  optimizes schedules with IBM´s analytics systems

La reelección de Obama

Tras su primer mandato, el presidente de los EEUU, Barack Obama, decidió utilizar Big Data para su reelección en 2012. Un centenar de personas trabajaron en el departamento de analítica de la campaña. 50 estaban fijos en las oficinas centrales, otros 30 se movilizaron a lo largo y ancho de las distintas sedes del país, y 20 estaban única y exclusivamente centrados en la interpretación de los datos recibidos. Tras un primer análisis, los esfuerzos de la campaña se enfocaron en tres aspectos: registro (recoger datos de los votantes convencidos), persuasión (dirigirse a los dudosos de una forma eficaz) y voto del electorado (asegurarse de que los partidarios fueran a ejercer el voto sí o sí). Y, por primera vez, los tres equipos más importantes de las campañas electorales: el de campo, el digital y el de comunicación, trabajaron con una estrategia unificada con los respectivos datos de cada uno.

El motor de todo, la plataforma inteligente utilizada fue HP Vertica. Entre las acciones más efectivas que permitía esta plataforma estaban: recoger datos a pie de campo y realizar un feedback muy rápido via notificaciones email por parte del equipo online (se mejoraba en tiempo y eficiencia); o detectar los nichos en los que funcionaría mejor la publicidad en TV cruzando datos de los votantes con otros demográficos, audiencias, precios de publicidad, programas… (se mejoró en impacto y segmentación). Con su analítica, el equipo de Obama optimizó la comunicación y mejoró la respuesta del electorado afín, permitiendo no malgastar recursos, tiempo y dinero en los votantes que no eran partidarios de su partido.

BBVA: Datos al servicio de todos

BBVA también ha realizado diversas pruebas de ‘Big Data’, en las que además, se ha dado importancia a su visualización para permitir que sean más comprensibles a ojos de un espectador neófito. En Barcelona en 2012, se hizo la medición del impacto económico del Mobile World Congress. Para ello, se extrajeron datos de las transacciones realizadas con tarjetas de crédito, tanto la semana antes como la semana en que tuvo lugar el evento.

Otro útil uso de esta información fue el llevado a cabo en el proyecto Urban Discovery, una herramienta interactiva y abierta a todos los usuarios donde se han analizado las ciudades de Madrid, Barcelona y Ciudad de México, bajo el prisma de su actividad comercial. La herramienta permite así hacer comparaciones entre ciudades y descubrir las peculiaridades de cada urbe.

Otro ejemplo de estudio sería el lanzamiento por BBVA de su herramienta Commerce360,  que permite conocer datos que hasta ahora solo eran accesibles a la gran distribución, y que les proporciona una ventaja competitiva a la hora de diseñar sus estrategias comerciales y de marketing.

BBVA ayuda a los comercios a vender más con el big data

Un último ejemplo de acercar los datos al consumo sucede en 2017. Gracias a la información sobre compras en navidad, se pudo trazar un mapa (Navidata) sobre el gasto en esta época. Así se pudo descubrir que las zonas menos pobladas son las que más compra ‘online’ realizan.

‘Data’ y ‘Big Data’ están cambiando muchas cosas, ya no sólo a la hora de tomar decisiones comerciales, deportivas, políticas o de otra índole sino también a la hora de crear productos, de innovar, almacenar datos, desarrollar, visualizar las cosas… Es una tendencia que se ha generalizado y que parece que va a quedarse entre nosotros mucho tiempo.

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