Qué es el Big Data Analytics y cómo se aplica en Retail

Durante los últimos años se ha hablado mucho de conceptos como Big Data o Big Data Analytics. Pero, ¿qué es el Big Data Analytics?

Qué es el Big Data Analytics

En nuestra moderna sociedad de la información, día a día generamos una asombrosa cantidad de datos. Hablamos de datos de todo tipo: nuestras búsquedas en Google, los datos de localización de nuestro móvil, las operaciones con nuestra tarjeta de crédito, nuestros correos electrónicos…

De hecho, según la Unión Europea, en la actualidad se generan 1.700 billones de bytes por minuto, una cifra difícil de asimilar pero que encierra una gran cantidad de información muy valiosa para quien sepa aprovecharla.

Precisamente extraer y analizar la información procedente de grandes volúmenes de datos es a lo que se dedica el Big Data Analytics, que se define como el proceso de captar y examinar grandes conjuntos de datos estructurados y desestructurados (por ejemplo comentarios de Twitter) para descubrir patrones ocultos, correlaciones entre variables y realizar previsiones.

Las estadística clásica sigue siendo aplicable, pero el volumen de información es tal que se han tenido que desarrollar técnicas de almacenamiento y procesamiento de datos especiales (Hadoop, Spark, MongoDB) y nuevas herramientas de análisis (R, SPSS, librerias específicas de Python). 

El análisis de datos a gran escala se está convirtiendo en una ventaja competitiva clave para múltiples sectores, también para el sector Retail y Restauración Organizada. La información extraída gracias al Big Data es de gran utilidad para que las empresas tomen mejores decisiones de negocio.

¿Cómo puede ayudarme el Big Data a abrir un local? El ejemplo de Smart Steps

Quizás uno de los ejemplos más significativos de Big Data Analytics en nuestro país es el de Smart Steps, un proyecto de Telefónica que “utiliza datos móviles anónimos y agregados para estimar movimiento de grupos de personas permitiendo a las organizaciones públicas y privadas a tomar mejores decisiones de negocio basadas en comportamientos reales”.

En otras palabras, gracias a los datos de tráfico de los móviles Smart Steps permite conocer cuanta gente hay en una zona determinada en un cierto periodo de tiempo, además de la composición de ese grupo de personas (edad, sexo, idioma…).

Saber cuánta gente pasa por una zona y cuál es su perfil permite analizar áreas de consumo. Esta información puede ayudar a los negocios a tomar decisiones como cuál es la mejor área para la captación de clientes de cierto tipo. Por ejemplo, con esa información un restaurante puede decidir que sus repartidores de publicidad se vayan una calle más abajo, donde el flujo de turistas es mayor, o que el lugar idóneo para abrir un nuevo concepto es la acera derecha de una determinada calle de una ciudad.

Este es solo uno de los ejemplos en los que el Análisis de Datos a gran escala van a transformar el sector Restauración. Más ejemplos en futuros posts.