Existe una gran confusión en lo que es Business Analytics y el emergente término de Big Data. Aunque están relacionados, los dos términos quieren decir cosas diferentes y es importante que nuestros lectores tengan claridad de sus similitudes y diferencias.
El término Analytics nació en los años 1940s cuando los gobiernos comenzaron a utilizar activamente los datos entregados de los primeros computadores, aunque sólo recientemente en las últimas décadas ha tomado fuerza y parece haber llegado su tiempo para masificarse y aplicarse al mundo de los negocios. Business analytics emerge como un concepto y modo de enfrentar los negocios de manera de integrar las herramientas más sofisticadas y tecnológicas que permitan entregar datos a los tomadores de decisiones para que realicen de manera más eficiente y contextualizada su trabajo. El término invita explícitamente a que las compañías y otras organizaciones sean Data-driven (organizaciones guiadas en sus decisiones por datos) al identificar a los datos como uno de los activos más importante con que cuentan para competir y agregar un valor diferenciado a sus clientes actuales y potenciales. A pesar de que muchas veces se toma como sinónimo del término Business Intelligence (en español, inteligencia de negocios), el término refleja diferencias importantes. Estas están principalmente relacionadas con que el término Business Analytics ilustra de mejor manera el cambio drástico en la interacción entre las máquinas y el humano, dándole un rol preponderante a la analítica de datos para informar, alimentar las decisiones, e incluso entregándole un carácter predictivo que facilita el manejo de diferentes escenarios futuros posibles.
Particularmente con el desarrollo acelerado de las tecnologías que hemos experimentado en los últimos años, Business Analytics ha tomado un rol preponderante en las escuelas de negocio y otras áreas afines. La capacidad de las máquinas de capturar, procesar y analizar patrones en los datos fue creciendo exponencialmente y hoy en día ha cambiado completamente los ámbitos de trabajo, dándole a la analítica un rol preponderante en las estrategias de negocio de las empresas. Las empresas se enfrentan así a que la competencia en los mercados se basa en quién conoce mejor a su cliente y es capaz de captar de mejor y más profunda manera las tendencias de los mercados y de las sociedades en general. La unión de analítica de datos y la posibilidad de negocios y de impacto que emerge asociada a ella es entonces la mejor definición de Business Analytics.
El desafío que se plantea es inmenso en esta nueva era digital y Business Analytics parece ser el mejor compañero para navegarla. Las empresas desean crecientemente conocer a sus clientes más que ellos mismos y ofrecerles los productos y servicios que ellos necesitan en el lugar y tiempo adecuado. ¿Acaso no les ha pasado que justo necesitan un producto y se los ofrecen en publicidad en diferentes redes de su teléfono? ¿O que al aterrizar en un vuelo en otro país inmediatamente les llegan ofertas de hoteles dónde alojar o cosas que pueden hacer en esa ciudad? Lo que sucede en estos casos es que las empresas nos ofrecen los productos y servicios bajo la información que nosotros compartimos, por ejemplo en nuestras redes y dispositivos.
Las empresas exitosas en el mundo de hoy analizan nuestros comportamientos reales para ofrecernos los productos y servicios que necesitamos. Es realmente una revolución en los mercados y en la manera en que vivimos. Por esta razón, es casi imposible en el presente imaginar una empresa que pueda competir en un mundo globalizado sin tener la capacidad de tener plataformas de captura, transformación, depuración, y análisis de datos. Business analytics se ha transformado por tanto en la capacidad que todas las empresas desean tener.
Big data es un término relacionado con Business Analytics pudiendo considerarse como un concepto más específico que describe elementos innovadores dentro de la misma área de datos y analítica. Fue un término acuñado por Roger Mougalas de O’Reilly Media el año 2005 para explicar las nuevas herramientas que se habían podido desarrollar y que eran capaces de procesar inmensas, antes impensadas, cantidades de datos.
El concepto emerge por una necesidad lógica de explicar y hacer explícito que la cantidad de datos dejaría de ser un problema para las máquinas y que más bien ellas podrían capturar, procesar y analizar una cantidad casi infinita de datos. Es más, las máquinas han demostrado ser mucho mejor que la inteligencia humana en el reconocimiento de patrones en los datos. La mente humana no está capacitada para procesar la cantidad de datos que potencialmente una máquina puede manejar. Big Data vino entonces como un término que facilitó hacer evidente esta capacidad de la inteligencia artificial, y así cambiar completamente la discusión de analítica de datos aplicada al mundo de los negocios. Ahora nos enfrentamos al desafío de entender el mundo de posibilidades que se abren con esta capacidad infinita de analizar datos. Por ejemplo, podemos entender de mucha mejor manera los comportamientos del mercado y de nuestros clientes si tenemos la capacidad de generar plataformas analíticas que sean capaces de transformar datos en información relevante para los tomadores de decisiones y que nos permitan acercarnos de mejor manera a nuestros actuales y potenciales clientes.
En otros mundos más allá de las empresas el impacto de Business Analytics y Big Data es bastante similar y ha transformado muchos comportamientos y estrategias. No hay más que ver cómo Obama y Trump, los dos últimos presidentes de Estados Unidos, han utilizado una estrategia de Analítica y Big Data para sus campañas políticas y capturar nuevos votantes, especialmente a los dudosos. Aun más, los gobiernos se enfrentan al desafío de mostrar con datos la rendición de cuentas a los ciudadanos para mantener su legitimidad. Cómo capturarlos, procesarlos y analizarlos es el desafío al que se enfrentan.
Es importante aclarar que el término Big que está al lado de Data no se refiere sólo a la capacidad de analizar inmensas cantidades de datos sino que también en las diversas fuentes de datos estructurados y no estructurados que pueden unirse y ser analizadas entregando información relevante a los tomadores de decisiones. Hoy en día se cuenta con herramientas tecnológicas que permiten analizar en conjunto, por ejemplo, números e imágenes. ¿Cómo puede ser esto? ¿Es realmente posible? ¡Pues claro que sí! En nuestra experiencia hemos participado de proyectos en diferentes industrias en los que hemos analizado inmensas cantidades de datos de diferentes fuentes y que han sido gravitantes para el éxito de nuestros clientes los últimos años. El caso más emblemático que tenemos es el proyecto de un banco que quería saber qué tipo de clientes entraba a sus sucursales y a qué hora. Nosotros hicimos un análisis de reconocimiento de rostros en las que con cámaras de video al interior de las sucursales podíamos definir el sexo y edad de los que ingresaban. Luego cruzábamos esas imágenes con los datos “duros y estructurados” de la compañía para establecer estrategias de marketing mejor enfocadas en aquellos clientes.
Como se ve Business Analytics y Big Data son dos términos complementarios y que conversan entre sí. Incluso puede considerarse que Big data vino a renovar la conversación de Business analytics. Business Analytics trata de darle un carácter de negocios a la captura, procesamiento y análisis de datos, mientras que Big Data se enfoca en darle preponderancia a la incalculable capacidad de procesamiento de datos con la que contamos gracias a las herramientas tecnológicas actuales.
Esperamos que les haya quedado claro qué es Business Analyitcs y qué es Big Data y sus similitudes y diferencias. Los invitamos a que se entusiasmen a seguir explorando la transformación digital que experimentamos como sociedad y que nos enfrenta día a día a replantear nuestras expectativas, pensamientos y prácticas en nuestras vidas tanto laborales como personales.
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