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Innovación Act. 15 feb 2024

Big Data: evolución de la analítica avanzada de datos

El 'big data' se ha convertido en una de las tecnologías más importantes del ecosistema: su mercado global alcanzó un valor de 154.000 millones de dólares en 2022 y podría superar los 353.000 millones en 2030. Conocer cómo la analítica avanzada de datos puede sacar valor a esta tecnología y cómo la inteligencia artificial ha llevado el análisis de datos a un nuevo nivel para replicar el funcionamiento de la mente humana será clave para mantenerse a la vanguardia de la innovación.

Big Data: evolución de la analítica avanzada de datos

Comentarios en redes sociales, imágenes, cifras sobre la venta de un producto, información sobre una transacción bancaria o detalles sobre la geolocalización de una persona: cada año se generan millones de datos que, gracias al 'big data', las empresas pueden aprovechar para optimizar su toma de decisiones estratégicas.

Así lo refleja el interés de las compañías. Por ejemplo, un 93,9% de las organizaciones participantes en una encuesta de NewVantage Partners planeaba aumentar su inversión en esta materia en 2023. Además, los datos de un estudio en España apuntan a que un 74% de las empresas del país incrementaron su inversión en análisis de datos en el último año, con un impacto positivo para sus negocios. En concreto, un 44% registró un aumento de los ingresos a partir de la inversión, mientras que un 25% señala que ha experimentado una reducción en sus costes.

Las conclusiones de ambos estudios ponen de manifiesto la importancia que los datos tienen actualmente en el mercado, donde se han convertido en uno de los activos más importantes para las empresas. El 'big data', concepto que ha acaparado multitud de conversaciones en los últimos años, cada vez tiene más importancia dentro del entorno empresarial, pero para poder sacarle el máximo provecho es importante aplicar una herramienta fundamental: la analítica avanzada de datos.

El estado actual del 'big data'

Desde que un artículo elaborado por investigadores de la NASA y Nvidia utilizara por primera vez el término 'big data' en la década de los 90 y la consultora Mckinsey aventurara la popularización del término en 2011, cada vez son más las empresas que deciden invertir en 'big data' y análisis de datos para conseguir información valiosa para sus negocios.

El mercado global de 'big data' alcanzó los 154.000 millones de dólares (143.000 millones de euros) en 2022, y podría superar los 353.000 millones de dólares (328.000 millones de euros) de cara a 2030, según el informe 'Big Data – Global Strategic Business Report'.

En el marco español, un reciente informe del Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad, señala que las empresas españolas que utilizan el 'big data' aumentaron 2,8 puntos en 2022, hasta alcanzar al 13,9% de las organizaciones con diez o más trabajadores. En el caso de las grandes compañías, los datos apuntan a que un 34,7% de las empresas utilizan esta tecnología, mientras que solo un 3,7% de las microempresas la han adoptado.

El aumento en la adopción del 'big data' acerca a las empresas españolas a la meta propuesta en la estrategia 'España Digital 2026', la hoja de ruta para la transformación digital del país, que fija el año 2026 como la fecha límite para que un 25% de las compañías del país empleen este tecnología.

Big Data: evolución de la analítica avanzada de datos

Esta estrategia se alinea con los objetivos propuestos por la Unión Europea en su programa 'Itinerario hacia la Década Digital', que establece que de cara a 2030 tres de cada cuatro empresas del territorio comunitario deberá utilizar la nube, la inteligencia artificial (IA) o los macrodatos.

Empresas como BBVA están apostando por el 'big data'. La entidad cuenta con cerca de 5.000 profesionales de datos, entre los que se incluyen científicos, ingenieros y especialistas. Estos profesionales participan en el desarrollo de soluciones para los clientes utilizando técnicas de analítica avanzada y de desarrollo de 'software', datos masivos y herramientas de 'data mining', entre otras tecnologías. Además, la entidad ha creado una nueva disciplina llamada Business Analytics, para agrupar, coordinar y reforzar las funciones de sus especialistas de datos.

Recientemente, además, ha elegido a Amazon Web Services para utilizar sus servicios de analítica avanzada y datos en nube, con el propósito de aprovechar las capacidades analíticas y de 'machine learning' de esta tecnología para impulsar la transformación de sus procesos internos, con el propósito de aumentar su crecimiento, mejorar la gestión de sus modelos de riesgo y proporcionar nuevas soluciones a sus clientes.

Analítica avanzada de datos: un paso más en el 'big data'

Si el 'big data' permite almacenar y procesar datos, la analítica avanzada permite extraer conocimientos a partir de ellos. La consultora Gartner define este concepto como la "examinación autónoma o semiautónoma de los datos o contenido, empleando técnicas y herramientas sofisticadas que van más allá del modelo tradicional de 'business intelligence'".

Entre las técnicas que este análisis emplea, se encuentran el 'machine learning' o aprendizaje automático, el 'pattern matching' o búsqueda de patrones, el análisis de sentimiento, el 'data mining' o la propia inteligencia artificial, entre otros.

A partir de la analítica avanzada, las empresas y organizaciones pueden encontrar patrones y correlaciones en los datos, extrayendo así conclusiones que pueden emplearse en la toma de decisiones. En función de los objetivos que se quieran conseguir, las empresas pueden desarrollar cuatro tipos de análisis:

  • Análisis descriptivo. Estudia datos históricos para poder definir lo que ha ocurrido con anterioridad. Responde a la pregunta ¿qué ha pasado?
  • Análisis diagnóstico. Analiza los datos del pasado para explicar acontecimientos e identificar la raíz de posibles problemas. Se basa en el análisis descriptivo y responde a la pregunta ¿por qué ha pasado?
  • Análisis predictivo. Emplea los datos para comprender y anticipar la probabilidad de que ocurran determinados sucesos en el futuro. Responde a la pregunta ¿qué podría pasar?
  • Análisis prescriptivo. Utiliza los datos para ofrecer recomendaciones sobre lo que se debería hacer para conseguir objetivos. Responde a la pregunta ¿qué debemos hacer para que este suceso ocurra?

Gracias a estos análisis, las empresas pueden definir sus estrategias e identificar nuevas oportunidades de negocio. Además, pueden ayudar a conocer mejor a los usuarios, lo que ayudaría a ofrecer productos y servicios más personalizados que contribuirían a fidelizar a los clientes.

Big Data: evolución de la analítica avanzada de datos

La analítica cognitiva, el último nivel de análisis

El último paradigma dentro de la analítica avanzada de datos es el análisis cognitivo, que emplea técnicas de computación e inteligencia artificial para diseñar máquinas que sean capaces de entender y reproducir el funcionamiento de la mente humana.

Según un reciente informe, el mercado global de este tipo de analítica alcanzó los 3.000 millones de dólares (2.800 millones de euros) en 2022 y de cara a 2030 podría superar los 29.000 millones (27.000 millones de euros).

En concreto, este tipo de análisis utiliza tecnologías como el 'machine learning', los algoritmos de la propia inteligencia artificial, el 'deep learning' (o aprendizaje profundo) o las redes neuronales, para nutrirse de los datos y aprender de ellos para mejorar la toma de decisiones.

Asimismo, podrían mejorar la personalización de sus productos, ofreciendo recomendaciones más específicas a los usuarios, lo que, en última instancia, podría reforzar la posición de la marca dentro del mercado.

El 'big data' y la analítica avanzada de datos pueden llevar a las organizaciones al siguiente nivel. Conocer las posibilidades que estas herramientas pueden proporcionar dentro del entorno empresarial será clave para mantenerse a la vanguardia del mercado y ofrecer soluciones adaptadas a los clientes.