Puntos clave
- Big data es trabajar con volúmenes de datos que las herramientas normales no pueden manejar.
- Para la mayoría de las empresas españolas el problema no es tener pocos datos: es no fiarse de los que tienen.
- Antes de plantearse big data, compruebe que su analítica básica dice la verdad.
- La mayoría de decisiones de marketing se toman bien con datos pequeños y limpios.
Big data se refiere a conjuntos de datos tan grandes o tan rápidos que las herramientas convencionales no pueden procesarlos. Se explica con las tres uves: volumen, velocidad y variedad.
Y ahora la parte que conviene decir, aunque sea menos vendible: la mayoría de las empresas que nos preguntan por big data no tienen un problema de big data.
El problema real casi nunca es de volumen
Me explico 🙂 Cuando alguien plantea que necesita big data, lo que suele estar diciendo es que no consigue tomar decisiones con lo que ya tiene. Y eso rara vez se arregla añadiendo más datos.
Le doy un caso propio. Auditamos nuestra web y descubrimos que nuestro Google Analytics registraba una sesión el mismo día en que otra herramienta registraba setenta. No teníamos un problema de volumen: teníamos un problema de fiabilidad. Y hasta arreglarlo, cualquier análisis sofisticado habría sido sofisticadamente equivocado.
Está claro entonces cuál es el orden: primero que el dato sea cierto, después que esté completo, y solo entonces preocuparse por si es mucho. Es lo que trabajamos en analítica digital.
Cuándo sí tiene sentido
- Ecommerce con mucho catálogo y mucho tráfico, donde los patrones no se ven a simple vista.
- Empresas con varias fuentes que hay que cruzar: tienda, tiendas físicas, atención al cliente, logística.
- Modelos de predicción de abandono o de recompra, que necesitan histórico abundante para valer algo.
- Personalización a escala, cuando el catálogo y la base de clientes son grandes de verdad.
Lo que puede hacer sin llamarlo big data
Le recomiendo empezar por lo aburrido y barato, que resuelve el 80% de los casos: unificar sus fuentes en un solo sitio, definir qué cuenta como conversión y cuánto vale, y montar un cuadro de mando con cuatro números que alguien mire de verdad cada semana.
Con eso se toman mejores decisiones que con un proyecto de big data sobre datos que nadie ha verificado.
Preguntas frecuentes
No, pero sí tener datos suficientes para que los patrones sean fiables. Con cien pedidos al mes no hay big data: hay una hoja de cálculo, y a veces basta con eso.
En previsión de demanda, personalización de la oferta y detección de qué clientes están a punto de irse. Si un proyecto de datos no acaba en una de esas tres, suele ser un gasto sin retorno.
Por unificar lo que ya tiene disperso entre la web, el CRM y la facturación. La mayoría de empresas no necesitan más datos, sino conectar los que ya recogen.
Resumiendo
Antes de plantearse big data, compruebe que su medición actual dice la verdad contrastándola con una segunda fuente. Después, unifique lo que ya tiene. Y solo si el volumen le impide ver patrones, plantéese herramientas mayores.
Recuerde, al final, no hay nada peor que un dato equivocado a gran escala: multiplica el error en lugar del acierto 😉
