Frecuentemente, se habla del procesamiento de macrodatos o Big Data como una de las grandes tendencias para obtener conocimiento del mercado. Hoy día se pueden desarrollar proyectos de Big Data que permiten procesar conjuntos de datos grandes y complejos, pero esto no implica que los datos a gran escala planteen también algunos inconvenientes, especialmente cuando hablamos de aplicaciones comerciales para empresas que no sean grandes corporaciones multinacionales. De ahí viene el debate Big Data vs. Smart Data.
El Smart Data se plantea como un enfoque más reciente, con una aplicación práctica y real para empresas de distinto tamaño, o con un menor volumen de datos, lo que facilita una mejor aplicación al negocio. A continuación te mostraremos cuáles son las principales diferencias entre Big Data y Smart Data, así como las ventajas que presenta este último a la hora de proporcionar soluciones comerciales basadas en inteligencia de datos.
El Big Data y el problema de la calidad de los datos
Muchas empresas han puesto hasta ahora el foco en los grandes conjuntos de datos. Cuanta mayor sea la cantidad de datos, teóricamente mayor es el conocimiento del mercado que se puede llegar a obtener si disponemos de la capacidad para procesarlo. Pero este planteamiento muestra algunos inconvenientes; las empresas se enfocan en la cantidad, pero no en la calidad de los datos, y si estos datos son correctos y precisos.
Una realidad del Big Data es que cuanto mayor es el volumen de datos, mayores son las posibilidades de que existan datos incorrectos, lo que puede conducir a tomar malas decisiones. Es lo que se conoce como los “Dirty Data”, o datos sucios. Los grandes conjuntos de datos pueden a veces contener datos inexactos, sin actualizar o sin verificar. Pueden existir también bases de datos duplicadas o incompletas. Esto se debe a que las organizaciones no cuentan con la capacidad para analizar y comprobar esos datos al nivel que se requiere.
Las razones por las que los conjuntos de datos pueden contener datos incorrectos pueden ser debido a:
- Equivocaciones de los usuarios al introducir los datos, algo que puede alterar la calidad de los conjuntos de datos.
- Se han introducido datos erróneos deliberadamente, con intención de evitar proporcionar información veraz a la empresa que los recoge.
Los datos incorrectos de una base de datos se incrementan a medida que la sensibilidad y la complejidad de dicha información aumentan. Cuando hablamos de datos económicos, de comportamiento de compra o información demográfica, los usuarios pueden mostrarse reacios a proporcionar dicha información debido al deseo de mantener su privacidad y miedo a que sus datos no sean tratados de forma adecuada.
Bajo esta perspectiva, es importante tener claro que un modelo de datos con un 20-30% de datos erróneos carecerá de la precisión necesaria para que justifique la toma de decisiones basándose en las conclusiones obtenidas. Comprobar la autenticidad de los datos es imprescindible para que un modelo de datos tenga validez y pueda aportar valor a la organización.
Muchas empresas carecen de capacidad para generar sus propios macrodatos
Otra de las desventajas del Big Data es que muchas empresas carecen de la capacidad suficiente para generar el volumen de datos deseado. Esto implica la dificultad de obtener las ventajas del conocimiento que aportan los datos y que muchas organizaciones pospongan la implementación de modelos de Inteligencia Artificial que podrían aportar grandes ventajas operativas y competitivas a su empresa.
Por otra parte, el hecho de comprar grandes bases de datos para desarrollar proyectos de Big Data no es garantía de que dicha información no cuente con un alto margen de error. Las organizaciones necesitan enfocarse en la calidad de los datos o en los datos inteligentes y no en la mera cantidad de la información obtenida. La falta de alineación entre las necesidades del negocio y las posibilidades del Big Data puede llevar a la adquisición de datos innecesarios o que no aporten valor comercial a la empresa.
Las empresas que empiezan a utilizar el Big Data suelen carecer de foco. No son conscientes de cómo el procesamiento de datos puede utilizarse para la mejora de las necesidades específicas de su organización. Esta desorientación conduce a que no se haga un aprovechamiento real de los datos disponibles, no teniendo una aplicación eficaz en el negocio. De hecho, implementar el Big Data puede convertirse en una distracción que aparte a la empresa de sus prioridades, ya que los responsables pueden sentirse abrumados al tener que manejar tal cantidad de información.
Desde esta perspectiva, se puede obtener un mejor aprovechamiento de los datos para implementar modelos de Inteligencia Artificial sin necesidad de contar con un ingente volumen de datos. Lo importante es disponer de conjuntos de datos correctos y precisos que puedan aportar conocimiento a la empresa y favorecer la automatización y la mejora de la toma de decisiones.
Ventajas del Smart Data vs. Big Data
El planteamiento del Smart Data es relativamente nuevo, pero responde a los principales problemas del Big Data. Y lo que es más importante; abre el camino a que las empresas de menor tamaño puedan utilizar sus propios datos para implementar modelos de IA que tengan una aplicación comercial que se alinee con los objetivos y prioridades de la organización.
Los datos inteligentes se verifican en el punto de recopilación. Esto permite que este tipo de datos tengan posteriormente un uso más eficiente. Generalmente, se obtienen a partir de sensores inteligentes, ubicados en los lugares donde se requiere obtener la información, como fábricas o puntos de venta. También pueden ser grandes volúmenes de datos que han atravesado un proceso de limpieza y verificación.
La sencillez que esto supone frente al Big Data permite que los responsables de cada área puedan obtener de manera más evidente los beneficios de los datos. En muchas ocasiones, los datos recopilados a través de sensores se integran con los programas informáticos que ya usan las empresas. Esto facilita una perfecta integración en la dinámica de cada departamento, por lo que puede obtener una información simple y verificada que les ayude a potenciar sus decisiones.
Otra de las ventajas del Smart Data es que aporta una contextualización enormemente más precisa que la del Big Data. Así, por ejemplo, en sectores como el ámbito bancario, las empresas de crédito pueden analizar por barrio o incluso por calle cuáles son las áreas con mayor estabilidad financiera. También podrían averiguar dónde está el mayor volumen de clientes con antecedentes de morosidad e implementar modelos de IA que permitan prever la conveniencia de conceder o no un préstamo y en qué condiciones.
Esta capacidad de contextualizar la información, a partir de datos calibrados y personalizados, permite a las empresas diseñar segmentos de audiencias más específicos que los que permitiría hacer el Big Data, más enfocado en el análisis de los grandes segmentos de población. Las empresas con un menor volumen de clientes y facturación que las grandes corporaciones pueden así obtener un mayor conocimiento del mercado y adaptar su oferta gracias a una mejor personalización de los mensajes de comunicación o los productos y servicios.
Los datos inteligentes permiten optimizar el presupuesto e incrementar el ROI
El ROI que proporciona el Smart Data, al enfocarse en una menor cantidad de datos, pero más precisa y contextualizada, es muy superior a lo que se requeriría para utilizar el Big Data. Mientras que con el Big Data puede suponer unos altos márgenes de error, debido a la mala calidad de los datos, con los datos inteligentes se puede optimizar el presupuesto. Esto se debe a que las empresas tienen que hacer un menor esfuerzo en analizar y verificar datos y puede enfocarse específicamente en las áreas que mejor se alinean con sus objetivos.
En esta línea, a la hora de usar el Smart Data en una organización, cabe hacerlo siempre con la perspectiva de un modelo de Inteligencia Artificial que tenga beneficios específicos para la organización. La recopilación y almacenamiento de los datos no es el objetivo en sí, sino un medio para implementar acciones estratégicas que permitan mejorar distintas áreas de la organización.
Por ejemplo, en el ámbito del marketing y la comunicación, se pueden utilizar modelos MMM (Marketing Mix Modelling) basados en IA que midan la eficacia publicitaria en cada uno de los medios en los que la empresa está promocionando la venta de un producto. Implementar este modelo de datos basándose en datos inteligentes es mucho más preciso y eficaz que utilizar el Big Data para analizar grandes segmentos de población, lo que nos daría una información menos precisa y más descontextualizada. Esto permitiría a la organización conocer con detalle desde qué medios específicos están obteniendo el mejor resultado, lo que ayudaría a optimizar el presupuesto publicitario para maximizar la eficacia de la campaña.
En Kraz elaboramos modelos de IA basados en Smart Data
Desde este enfoque, en Kraz, como consultora analítica de datos, utilizamos el Smart Data para desarrollar modelos de Inteligencia Artificial con aplicaciones comerciales para empresas de distinto tamaño y volumen de negocio. A través de soluciones de IA basadas en datos inteligentes puedes mejorar áreas específicas en la atención al cliente, la producción, la logística, los Recursos Humanos o el marketing. Esto permitiría que puedas un mejor ROI en el procesamiento y análisis de tus datos, haciendo que tu empresa pueda mejorar sus ventajas competitivas. ¿Quieres que te ayudemos a con un asesoramiento personalizado? ¡No lo dudes y contacta con nosotros!
