del "Big data"
El uso de los macrodatos y la inteligencia de negocios son parte de la transformación digital de las organizaciones en los tiempos presentes del ecosistema digital, de la hiperconectividad y de la denominada “huella digital” que a nivel de los negocios o de las organizaciones permite: (1) la adaptación de la oferta de productos y servicios para buscar la rentabilidad, (2) la mejora del volumen y el precio y (3) la rentabilidad del cliente por medio del coste. En la actualidad la tecnología nos permite disfrutar de escaparates de tiendas de ropa que combinan el Internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial y el “Big data”.
Con el mercadeo digital se busca entender lo que motiva el comportamiento de los consumidores que va más allá de lo que el cliente diga. El análisis de los macrodatos constituye un generador de valor que debe ser un medio, no un fin.
El “Big data” aparece en la palestra pública en el año de 1956 y con el transcurso de los años ha ido evolucionando su contenido y uso hasta nuestra actualidad. El mismo consta de datos estructurados y datos no estructurados bajo las siguientes características de: volumen, velocidad, la variedad, veracidad y valor que ayudan al desarrollo, la innovación y la competitividad. El uso de macrodatos tiene un impacto directo en el mercadeo analítico donde el análisis de datos fundamenta la toma de decisiones para la búsqueda de mayor rentabilidad,
En el “Big data” los datos estructurados tienen longitud y formato (por ejemplo: los censos de población, las encuestas, las transacciones bancarias, las compras on-line, entre otros). Los tipos de datos estructurados son:
Creados (encuestas a clientes, programas de fidelización)
Provocados (valoración de restaurantes y experiencia de compra)
Tramitados
(transacciones completadas)
y experimentados (datos creados y datos
transaccionales)
Los datos no estructurados consisten en las bases de datos tradicionales predefinidas. Los datos no estructurados y semiestructurados no tienen estructura rígida (documentos XML, DB-entre otros). Los datos de tipo texto y no texto (foros, correos electrónicos y redes sociales-RRSS)
Es oportuno establecer que “Big data” y “Business Intellegence”-inteligencia de negocios- no son lo mismo debido a que sus procesos y los datos que analizan difieren.
El “business intelligence” es un conjunto de metodologías, de prácticas y de capacidades orientadas a la generación y gestión de la información para la toma de decisiones. Por lo tanto, permite conocer qué pasó, cómo, con qué frecuencia, cuál es el problema y qué debemos hacer.
Mejora
los estudios de mercadeo y el proceso de la toma de decisiones al conocer la
oferta y la demanda mediante el análisis de datos agrupados en un servidor
central, el escrutinio de éstos es “offline” y se almacenan en “data warehouse”-almacén
de datos. Permiten analizar información interna y externa, amplia la capacidad
de análisis y reportes y realiza proyecciones reales a futuro.
El “Big
data” genera un sistema de ficheros que son más seguros y flexibles,
caracterizado por llevar las funciones de los procesos a los datos, en vez de
llevar los datos a las funciones. Analiza los datos estructurados y los no
estructurados. El procesamiento de la información es paralelo masivo que mejora
la velocidad en el análisis.
Reduce
costos y mejora la eficiencia al identificar las maneras de hacer negocios.
Permite
a través de los planes estratégicos de mercadeo, analizar y predecir los comportamientos
de consumo, así como conocer la percepción de los clientes y sus necesidades.
Mejora
el proceso de la toma de decisiones y permite mayor rapidez en la creación de
nuevos productos y nichos de mercado.
El “Big data”, permite segmentar y entender a los clientes, optimiza los procesos de negocios, cuantifica y optimiza el rendimiento personal. Se utiliza para optimizar programas de mejora de salud, de rendimiento deportivo, de máquinas y dispositivos en las experiencias de usuario y la usabilidad en las de las ciudades inteligentes-“Smart cities”-
La minería de datos es una ventaja competitiva en el análisis predictivo, al generar modelos para describir y encontrar patrones de consumo, establecer agrupaciones, segmentar productos, entre otras condiciones y generar respuestas inmediatas.
Entre las aplicaciones del “Big data” se encuentra, las del “datascience,” la política, la economía, la salud, la industria automotriz (coches autónomos), los deportes. Recopila, analiza, gestiona datos y los procesa para identificar patrones de comportamiento y además, constituye en insumos de Inteligencia Artificial
Para efectos de ilustración presento un resumen de una asignación académica personal acerca de la utilización del Big Data en un eventual negocio, donde inicialmente debemos investigar, conocer y determinar la mejor ubicación donde resida gente de nivel adquisitivo cuyo patrón de consumo sea el de cortes de carne. Lo anterior, con la ayuda y fundamento en el conocimiento de las conductas del consumidor y las necesidades del cliente para adaptar la oferta, mejorando el negocio en rentabilidad-costos. De igual, este análisis de datos permite mejor información para la toma de decisiones que generen eficiencia comercial articulando servicio-producto y volumen-precio. Utilizaré Big Data en el área de cortes, en la sala de ventas y en el área de fuerza de ventas para asegurar la optimización en cada uno de estos departamentos.
En
el área de cortes de carne
Me
permitirá orientar la producción mensual de los cortes de mayor consumo actual
y me permitirá la proyección futura de los productos que pueden abrir un nuevo
nicho ante la demanda eventual por parte del segmento de mercado al que va
orientada la actividad comercial.
Para
los efectos anteriores, debo establecer el listado de cortes de mayor demanda y
tener mejor precisión en la planificación de la producción del rastro y establecer
las proyecciones de demanda.
Así
como, definir la estrategia de mercadeo para ampliar la cartera de productos y atender
nuevos segmentos de mercado.
En
la sala de ventas
Me
permitirá determinar el consumo de cortes de carne a nivel de los negocios
comerciales dedicados a la venta de este tipo de cortes.
Adicionalmente,
determinaré el número de restaurantes que comercializan con la preparación
culinaria de los cortes.
Estableceré
el listado de cortes de mayor demanda, tener mejor precisión en los suministros
semanales dentro de la sala de venta y el área de fuerza de venta por parte del
rastro.
Estableceré
proyecciones de demanda en puesto, en puntos de venta y en fuerza de ventas.
Definiré
la estrategia para establecer nuevos segmentos de mercadeo.
En
el área de fuerza de ventas
El conocer
los datos de la concentración de población y sus patrones de consumo, se definirá
el plan de mercadeo y ventas proyectadas de acuerdo con el flujo eventual de
demanda futura. La proyección permitirá mayor eficiencia en la producción del
rastro y la comercialización desde la sala de venta, alcanzando nichos de mercado.
A nivel general
Con
la utilización del “Big data” nuestros objetivos también se orientarán a la
búsqueda de las condiciones para contar con clientes satisfechos,
buscando la fidelización y la lealtad a nuestros productos-a nuestra marca.
Además, de gestionar la reducción costos y la mejora en la eficiencia
empresarial, así como, cuantificar- optimizar el rendimiento del personal en la
contribución al objetivo de la empresa de crear valor y capturar valor.
En los tiempos de la efervescencia de la información y de la comunicación se vuelve perentoria volver la atención a la necesidad de formarse en las habilidades y conocimientos digitales para evitar ser parte del conglomerado de la nueva categoría de analfabetas digitales y superar esa ficción propia del cine de que la automatización y la inteligencia artificial nos amenazan con desplazarnos de la actividad laboral y eventualmente, gobernarnos.
Al
cierre
“La
información es la gasolina del siglo XXI, y la analítica de datos el motor de
combustión”
Peter
Sondergaard
Denis
Fernando Gómez Rodríguez
Honduras-Centro
América
25
de octubre de 2023
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Pulso
de la Nación-primera parte: de la democracia criolla ¿ficción o realidad?
Pulso
de la Nación-segunda parte: de la democracia electorera ¿ficción o realidad?
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