Cómo el Big Data puede hacer crecer tu marca

Data

Dicen que la data es el nuevo petróleo del siglo XXI. Vivimos en un mundo repleto de información en donde esta equivale dinero y crecimiento. En este artículo te contamos cómo las empresas pueden analizar las tendencias de búsqueda y utilizar esos datos para impulsar sus estrategias de crecimiento.

Haz de Google Trends tu amigo

Cuando llegó la crisis sanitaria, Levi Olmstead, director de marketing de 2ndKitchen, duplicó las tendencias de Google. Como había muchas más personas en línea en ese momento, y durante períodos de tiempo más prolongados que los que había habido habitualmente, los volúmenes de búsqueda aumentaron. Esto dio como resultado toneladas de data que esperaban ser extraídos por los especialistas en marketing de contenido.

“Es una gran oportunidad para que las marcas más pequeñas generen conocimiento y utilicen palabras clave y temas muy relevantes para su marca”, explicó Olmstead. Utilizando los datos disponibles para ellos, 2ndKitchen se dio cuenta de que necesitaban ayudar a sus clientes a encontrar nuevas formas de llegar, precisamente, a sus respectivos clientes.

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La data como herramientas transformadora

Los datos cambian continuamente. No era posible que las cervecerías y los restaurantes con los que estaban trabajando continuaran como si todo fuera como de costumbre. Si los clientes no podían acudir a sus instalaciones, no podían realizar ventas. La falta de ingresos hundiría el negocio.

Pero con la ayuda de los datos de tendencias de búsqueda, la empresa logró crear contenido que enseñó a su audiencia principal cómo hacer pivotar su negocio para enfocarse más en la entrega.

De forma general la gente estaba desesperada por obtener información. Data no solo sobre el virus, sino también sobre cómo mantenerse a salvo, hacer sus compras y recibir el próximo pago.

Renovar la data: convertir el contenido antiguo en nuevo

Mark Lindquist, estratega de marketing de Mailshake, encontró una nueva forma de llegar al público sin tener que realizar cambios masivos en el modelo de generación de contenido de la empresa.

La empresa actualizó el “contenido de alto tráfico para incluir opt-ins y CTA más naturales”. Estas páginas ya estaban recibiendo visitas, pero ya no eran relevantes para una audiencia pandémica.

Actualizadas para reflejar el entorno actual, estas piezas populares pudieron brindar al público los recursos que buscaba en la crisis. Con tantas industrias afectadas negativamente por la pandemia, es imperativo que las empresas busquen nuevas vías para llegar a su audiencia.

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¿Cómo hacerlo? Presta atención a este ejemplo

La industria de viajes se vio enormemente afectada por los bloqueos globales. Las búsquedas relacionadas con viajes cayeron en 2020 durante el mismo período en el que aumentaron en 2019.

Como la gente no podía viajar, no buscaba vuelos. Pero tampoco buscan contenido relacionado con viajes sobre hoteles, equipaje, turismo o los mejores lugares para comer. De manera similar, las palabras de búsqueda locales y dirigidas por la comunidad tampoco estaban obteniendo mucha tracción.

Las personas no buscaban “restaurantes cercanos”, “cafeterías cercanas” o “eventos en vivo” porque no podían salir. Las empresas que optimizaban sus estrategias de SEO con estas palabras clave de seguro vieron una disminución de su tráfico.

Por esta razón, analizando la data e investigando palabras clave de SEO puedes descubrir qué términos están aumentando en industrias específicas. Luego puedes encontrar patrones que puedan usarse para determinar nuevas estrategias de crecimiento.

Aquí es donde se le puede dar nueva vida a tu antiguo contenido

En lugar de dejar piezas escritas sobre los mejores lugares para comer en un país o qué museo visitar, las empresas de turismo pueden actualizar ese contenido para atraer a la audiencia en línea, por seguir con el ejemplo de las empresas de viajes.

Reutiliza el contenido escrito como videos, infografías, recorridos virtuales o datos divertidos para compartir en las redes sociales. También puedes utilizar encuestas para preguntarle a tu audiencia qué tipo de información estás buscando.

Es importante recordar que es posible que los promedios de volumen de palabras clave en los que confiabas para crear contenido ya no sean relevantes. Ajusta lo que tienes a las necesidades del momento: actualiza el contenido con el que deseas rankear en Google para lo que tus clientes buscan ahora.

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Generar contenido nuevo

Actualizar las piezas existentes es una excelente manera de hacer que el contenido antiguo se sienta nuevo otra vez. Pero eso no significa que dejes de crear contenido nuevo por completo.

Pero cuando la situación es tan volátil, ¿Cómo se diseña contenido que llegue a tu audiencia y mejore activamente las ventas? Según Amanda Milligan, directora de marketing de Fractl, ahora es el momento de realizar cambios en las estrategias de marketing de contenidos.

Como mencionamos anteriormente, los datos de tendencias de búsqueda demuestran que el interés dentro de las industrias está cambiando. Los especialistas en marketing deben analizar estos cambios para encontrar nuevos nichos para desarrollar contenido.

Pero no puedes cambiar a nuevas estrategias a menos que tengas los datos correctos. Si bien hemos explicado qué datos puedes buscar, lo que también necesitas saber es qué inferir de esos datos.

El objetivo de las estrategias de marketing de crecimiento en el futuro cercano debe centrarse en encontrar alternativas a los términos de búsqueda que funcionaron en el pasado. Un mapa mental es un recurso excelente para describir estos nuevos términos de búsqueda y encontrar más conexiones entre ellos.

Conclusión sobre la data aplicada a la marca

El análisis de datos de palabras clave de SEO no solo te indica qué tendencias están surgiendo en tu mercado, sino que también te muestra cómo puedes crear o adaptar contenido para ese mercado.

Lejos de reducir los esfuerzos, el período de la pandemia ha demostrado cómo el acercamiento puede ayudarte a crecer mientras esta situación permanezca en nuestras vidas. Ya veremos más adelante cómo será el futuro post-covid-19.

Alinea tus estrategias de marketing de contenido con las necesidades del mundo tal como está ahora y podrás incursionar en nuevas áreas. Esto, a su vez, impulsará tu tráfico, alcanzará y generará ventas desde nuevas vías.

Por ejemplo, tras el inicio de la pandemia, Venngage, un programa que sirve desde crear organigrama online hasta infografías, pudo utilizar las tendencias y unir sus esfuerzos de marketing de contenido SEO para diseñar imágenes populares como parte de las estrategias de contenido.

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La data driven company y la tiranía del dato en finanzas

Data Driven

Un peligro que nos acecha es el data driven y la denominada tiranía del dato. Medir es consustancial al género humano quien trata de aplicarlo en todas sus actuaciones. También en la ciencia, la técnica, el comercio y… la empresa según Luis Pasteur una ciencia es tan madura como sus herramientas de medición. Pero a la vez, la primera cosa que sorprende de la información de finanzas es que uno recibe demasiada… y mucha de ella es irrelevante.

La intuición no basta para gestionar

Incluso, aunque se base en la experiencia y el conocimiento del experto. Supongamos, como planteó el matemático Saaty, que se ajusta un cinturón alrededor de un meridiano de la Tierra. Luego se alarga 10 metros de forma que, como si levitase, mantuviese la misma distancia con la superficie en todos sus puntos. Surgiría así una holgura entre el cinturón y cualquier punto del meridiano por la que podría pasar un ser vivo. Por intuición, apenas sería poco mayor que un microbio bebé. Pero según confirma un cálculo sencillo, hasta un ser humano adulto podría pasar erguido. La intuición de un experto es siempre relevante, pero puede fallar, lo que exige reforzarla con datos y medidas tangibles.

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La amenaza de la parálisis por el análisis

Hace muchos años se acuñó esta expresión para cuestionar el estudio excesivo de las decisiones porque conduce a la pasividad. En el libro ya clásico En busca de la excelencia se destaca el énfasis en la acción como un principio importante de la gestión empresarial. Ahora, con las nuevas herramientas digitales y el Big data se corre el peligro de que el exceso de análisis y búsqueda de patrones ralentice la acción en un entorno que cada vez exige más rapidez. Además, se puede disponer de muchos datos y de potentes instrumentos de cálculo y algoritmos, pero al final el analista solo cuenta con sus competencias para plantear los problemas.   

La empresa data driven

Incluso cabe la posibilidad de la empresa gobernada por el Big data, en la que las ideas y su contraste, la experiencia del gestor o su intuición queden sometidos al data driven. Pero prevenir sucesos extremos en la empresa como una caída fuerte del mercado, un crecimiento excesivo o un endeudamiento exagerado precisa más de reflexión que de análisis de datos. Seguro que prever el Covid-19 hubiese precisado más de reflexión que de Big data

Medir lo que se puede medir y hacer medible lo que no lo sea

Nos dijo Galileo. Desde hace tiempo se repite que el dato es el nuevo petróleo del siglo XXI. Que representa para la sociedad digital lo que ese hidrocarburo es para la economía industrial. Incluso se propone un nuevo puesto en la empresa: el CMO (chief measurement officer). Quizá porque los números cantan, surge con fuerza la figura del data scientist, encargado de extraer conocimiento del Big data para desvelar sus patrones de comportamiento.

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La obsesión por medir

Este fundamentalismo nace del deseo de certeza, del temor a lo abstracto frente a la seguridad del número y conduce a marginar lo que no se puede contar. Los datos no siempre son objetivos porque se sesgan en su captura y en su interpretación. Advertía Ramón y Cajal que había que poner …la misma diligencia en buscar los hechos contrarios a nuestra hipótesis que los que puedan favorecerla.

Es falso que solo lo que se puede medir se puede gestionar

Quizá tampoco sea cierto, como afirmaban los pitagóricos, que no exista lo que carece de número. No todo es data driven. Un ejemplo del afán por medir lo ofrece un autor de ficción: …para comprender la poesía y determinar la calidad del poema proponía anotar su perfección… en la línea horizontal de un gráfico y su importancia en la vertical. El área así formada por el poema mediría su valor. Medir ayuda mucho a gestionar, pero el sentido común, el talento, la iniciativa, la capacidad para decidir, el liderazgo, la sabiduría (no la erudición) son ejemplos de lo difícil que es intentar cuantificar todo. La alegría, el pensamiento y los favores no se pesan. Newton afirmaba que podía medir el movimiento de los cuerpos, pero no la estupidez humana. Por ello, es preciso combinar los números con las ideas. Razonar y gestionar precisa más voluntad y esfuerzo por comprender que hacer cálculos.

El peligro de los datos nace de sus limitaciones porque…

  • Favorecen gestionar solo lo que se mide y desatender lo que no se puede medir, es difícil de hacer o nunca se ha medido.
  • Pueden confundir porque el número tiende a ser relevante por sí mismo, por la tangibilidad que brinda y por su aparente precisión. Sin embargo, esa imagen de exactitud le puede otorgar un estatus indebido si no mide lo que se pretende o lo hace erróneamente. 
  • Se pueden manipular. Si se pretende dar una buena imagen de las finanzas de la empresa es posible resaltar los indicadores favorables y ocultar los adversos. 
  • Pueden provocar actuaciones erróneas. Por ejemplo, para lograr la puntualidad del servicio una empresa de autobuses puede no respetar el tiempo de descanso del conductor o forzarle a que vaya a una velocidad excesiva.
  • Envían a veces mensajes confusos. Que un competidor vaya mal puede deberse a sus problemas internos o a que todo el sector va mal. 

El Big data y la información que proporciona son muy valiosos, pero han de complementarse con la reflexión porque las situaciones en la empresa son complejas y raramente se expresan solo con números. Menos aún, se resuelven por cálculo, como un ejercicio de solución única. Además, los datos y los algoritmos que alimentan pueden provocar decisiones tajantes e incluso inhumanas.

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Dr. Juan Pérez-Carballo
Director del Máster en Finanzas de Next IBS, acreditado por la Comisión Nacional del
Mercado de Valores español.
Director del Curso de Control de Gestión para el acceso al Registro de business
controllers acreditados por el Colegio de Economistas de Madrid.

La Transformación Digital Sanitaria facilitará la prevención y tratamiento de enfermedades en España

Foro Next Educación con Alfredo González, Secretario de Estado de Salud Digital

Analizamos la Transformación Digital Sanitaria con el Secretario de Estado en Salud Digital, Alfredo González, y varios expertos en el Foro Next Educación.

  • Alfredo González: “La medicina personalizada de precisión supone una auténtica revolución en el ámbito sanitario”
  • Casi 300 millones de euros de los Fondos Next Generation serán destinados a la transformación digital sanitaria

“Crearemos un Espacio Nacional de Datos Sanitarios en el que almacenar, analizar y explotar la información para mejorar la salud de las personas”, ha asegurado el Secretario General de Salud Digital, Información e Innovación del Sistema Nacional de Salud de España, Alfredo González en el Foro Next Educación, celebrado en colaboración con la Fundación Instituto Roche. (Ver el Foro en formacion.nexteducacion.com).

La medicina personalizada: esperanza de futuro

La digitalización tiene que “ir de la mano del desarrollo de la medicina personalizada de precisión y viceversa”, ha afirmado. Sin duda, uno de los grandes retos que tiene la sanidad en su conjunto y España en particular. “Estamos entre los primeros puestos en varios índices europeos de sanidad electrónica pero queda mucho por realizar”, ha señalado Alfredo González. Para ello, se ha incrementado en más de un 900% el presupuesto del Ministerio de Sanidad para el presente año 2021. Además, alrededor de “300 millones de euros de los Fondos Next Generation se van a destinar directamente a desarrollar la salud digital española”. Una estrategia de salud digital en la que, por primera vez, está trabajando el Ministerio de Sanidad y que forma parte de las prioridades del Gobierno. Todo ello, de la mano con las comunidades autónomas.

Según el Secretario General de Salud Digital, “la medicina personalizada de precisión supone una auténtica revolución en el ámbito sanitario”. Una solución capaz de “adaptar las soluciones médicas a las características propias de cada individuo”, que representa un cambio exponencial en el sistema sanitario.

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La Transformación Digital Sanitaria y el Big Data

La gestión y análisis de datos, en palabras de Encarna Guillén, Doctora en Medicina y Presidenta de la Asociación Española de Genética Humana (AEGH), “nos permitirían llegar a diagnósticos más precoces y saber qué tratamientos son más eficaces de acuerdo a las características de cada individuo”.

Para el Doctor en Informática y Medicina, y profesor de Investigación – ISCIII, Fernando Martín-Sánchez, “hacer una buena prevención no es suficiente para tener una buena información clínica, sino que hay otros elementos como los factores de riesgo ambientales, sociales y económicos que cada vez tienen más importancia”. Por tanto, también los propios pacientes pueden generar datos a través de dispositivos móviles, pulseras digitales o incluso redes sociales.

Por su parte, Federico Plaza, farmacéutico y Vicepresidente de la Fundación Instituto Roche, ha recalcado la importancia de esta transformación, ya que “estamos hablando de un cambio cultural. Esos datos existen pero no están organizados, sistematizados, por lo que no se les saca todo el partido posible”.

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El data lake de la sanidad española

El Secretario General de Salud Digital ha anunciado también la creación de un Espacio Nacional de Datos Sanitarios. “Una plataforma tecnológica para el almacenamiento y análisis de esa información que ya existe en el Sistema Nacional de Salud y traducirla mediante las nuevas tecnologías, Big Data, inteligencia artificial, etc. en una toma de decisiones que facilitarán los tratamientos y mejorarán la salud de las personas”.

En este sentido, el Doctor en Medicina y Catedrático de Hematología Universidad de Salamanca, Jesús Mª Hernández Díaz, ha asegurado que “desde hace 4 años en España estamos coordinando un proyecto muy ambicioso de recogida de datos de enfermos hematológicos a nivel europeo”. A día de hoy, cuentan con más de 35 mil pacientes.

Ética, bioética y personal sanitario

Esta estrategia de digitalización está diseñada en torno a la ética y la bioética. Primordiales para el uso de los datos. Para Alfredo González, “debemos asegurar que esos datos están protegidos, se destinan a finalidades legítimas y están a resguardo de usos lesivos para los ciudadanos”.

“Las personas, procesos de atención, datos e innovación”. Estos son los cuatro objetivos principales del proyecto, que se trabajarán mediante tres líneas fundamentales según Alfredo González. “Por un lado, el desarrollo de servicios públicos digitales, el desarrollo de la interoperabilidad, y el análisis y explotación de datos e información en el Sistema Nacional de Salud”. La formación de profesionales sanitarios en materia tecnológica y la generación de nuevos perfiles serán, por tanto, un “elemento esencial”.

En definitiva, como ha asegurado el Dr. Manuel Campo Vidal, periodista y presidente de Next Educación, “un elemento muy complejo pero, a su vez, muy esperanzador”.

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¿Puede el Big Data parar una pandemia?

Aplicaciones del Big Data

Te damos las 4 claves de la explotación del Big Data para combatir la pandemia mundial del COVID-19.

¿Puede el Big Data parar una pandemia? ¿Ha sido importante el Big Data para la gestión del COVID-19? ¿Cómo ha sido utilizado? ¿Qué oportunidades nos brinda?

Durante la crisis COVID-19, el Big Data ha sido una de las herramientas más utilizadas para tratar de mitigar y combatir los efectos de la pandemia.

El análisis, gestión y posterior explotación de grandes cantidades de datos se ha convertido en una de las labores más pioneras y transcendentales del momento. En este sentido, el Big Data puede suponer una importante diferencia competitiva en cualquier ámbito empresarial, institucional o gubernamental. La pandemia mundial del coronavirus no ha sido una excepción. Expertos, sanitarios y gobiernos se han apoyado en el Big Data para entender y, sobre todo, frenar la expansión y los efectos del COVID-19.

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Belarmino García, director del Master in Big Data and Business Intelligence de Next International Business School, nos recalca la relevancia de la lectura y tratamiento masivo de datos en el contexto actual condicionado por el COVID-19. Belarmino fue presidente de Eurona y Director General / Consejero Delegado de HP, Siemens Nixdorf, Amena/Orange y de Vocento. Actualmente, ejerce de asesor de emprendedores en SECOT

4 claves de la aplicación del Big Data en su lucha contra el COVID-19

  1. Identificación de infectados: muchos países cruzaron información de la localización geográfica de los teléfonos móviles con los datos de personas que dieron positivo en los test. De esta manera, podían conocer los pacientes infectados en tiempo real y contener la propagación de COVID-19.
  2. Inicio de la pandemia: a través de imágenes satelitales, se analizó cómo fluctuaba el número de coches en los parking de seis hospitales de Wuhan. Se analizaron imágenes tomadas desde enero de 2018 hasta abril de 2020. En dicho análisis se vio que entre agosto y diciembre de 2019, aumentó sin explicación evidente el número de coches aparcados en los hospitales de Wuhan. El número era superior al promedio y también mayor al que se observó cuando hubo brotes de gripe.

    En esos dos meses, las consultas en Baidu desde Wuhan de las palabras “tos”, “diarrea” y “problemas respiratorios” se dispararon. Los investigadores llegaron a una conclusión que generaría mucha polémica: “En Wuhan, el aumento de tráfico en los hospitales y de la búsqueda por Internet de información sobre los síntomas aumentó dramáticamente a finales de 2019. Esto precedió el comienzo documentado de la pandemia en diciembre de 2019”.

  3. Exploración de modelos epidemiológicos para combatir la pandemia: mediante modelos matemáticos se puede hacer seguimiento y predecir la evolución de las epidemias. Dichos modelos ofrecen una comparación entre posibles rangos de resultados en función de distintos valores de variables que se analizan. Lo más crítico en casos como el COVID-19 es la colaboración de todos los centros de investigación que trabajan en ésta materia para publicar los datos en un repositorio de código abierto. 

  4. Tratamientos y vacunas: existe una gran cantidad de información publicada respecto al COVID-19. Por ello, es necesario apoyarse en la Inteligencia Artificial y los sistemas expertos basados en redes neuronales. Estas herramientas están ayudando a analizar y filtrar información, especialmente, a los científicos que trabajan actualmente en su descubrimiento.

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¿Crees que ha sido relevante la aplicación del Big Data en el desarrollo de la pandemia? Déjanos tu comentario.

El alumni Rodrigo Herrera, CTO de una empresa que investiga la detección de tumores con IA

Rodrigo Herrera, egresado de Next IBS, tiene su propia empresa de Inteligencia Artificial

En este nuevo post de #CasosDeÉxitoNext entrevistamos a Rodrigo Herrera, alumno de nuestro Master in Big Data & Business Intelligence en el curso 2017-2018, que ahora es CTO en su propia empresa de Inteligencia Artificial.

Rodrigo Herrera, costarricense licenciado en Gestión de proyectos de Software, trabajaba como gerente en soporte técnico para Brocade Networks USA cuando decidió formarse en Big Data, un área que no deja de crecer, en nuestra escuela de negocios, Next IBS. Le entrevistamos para nuestra sección de #CasosDeÉxitosNext.

Pregunta. ¿Qué te llevó a cursar un Master in Big Data & Business Intelligence?

Respuesta. Ejerciendo el puesto como gerente y líder de equipo de la empresa en la que trabajaba tenía que realizar diariamente análisis de los datos que manejábamos con el propósito en descubrir causas raíz de situaciones en los clientes empresariales y los colaboradores de la empresa, todo con el fin de mantener un nivel alto en nuestro servicio. Mientras realizaba estos análisis me di cuenta de que tenía una gran facilidad para hacerlo y me incentivó a investigar si existían carreras más especializadas en el tema para mejorar y optimizar estos procesos.

P. ¿Por qué elegiste Next como escuela de negocios para continuar tus estudios?

R. Después de mucha investigación dentro y fuera de mi país, descubrí que el programa de Next era de los que más se alineaban a lo que buscaba, además de ser accesible y bastante completo, con muchísimas sesiones prácticas en empresas y formas de aplicar los conocimientos. También tenía el plus de obtener una doble titulación con la Universitat de Lleida.

P. ¿Qué destacarías de tu paso por la escuela?

R. Disfruté muchísimo la calidad del profesorado en general, además del formato de trabajo en dos grandes grupos para temas de investigación genero una competencia saludable y real de lo que representaba trabajar en equipo.

Por otra parte, las visitas a empresas en general eran muy interesantes y motivaban a trabajar más; sin embargo, varias visitas que realmente me generaron un impacto fueron Mahou, Citroën y Beeva, simplemente porque en sus fábricas u oficinas se notó el gran avance que  tienen con la tecnología, ya sea con montacargas sin control humano, departamentos de I+D o control de las plantas de producción de manera automatizada, todas por medio de un equipo que trabaja en orquesta para llevar la producción a otro nivel.

P. ¿Ha cambiado mucho tu vida profesional tras pasar por Next? ¿A qué te dedicas actualmente? Rodrigo Herrera

R. Mi vida ha dado un giro impresionante desde que cursé esta maestría, el conocimiento adquirido más un gran esfuerzo me ha llevado a ser Chief Technology Officer (CTO) de mi propia empresa de inteligencia artificial (Ainnovatech), trabajando proyectos innovadores de softwares médicos como el BrainTD, que ayuda en la detección de cáncer en el cerebro y cáncer de mama por medio de imágenes.

Al mismo tiempo, me ha permitido desarrollarme en el día a día como científico de datos de una de las empresas de distribución más grandes del mundo.

Por otra parte, debido a que en mi país el sector de ciencia de datos e IA aún se encuentra en desarrollo y no cuentan con muchos profesionales en el área, me han solicitado como profesor en universidades tantos estatales como privadas.

Por último, pero no menos importante, cuando estuve en Madrid cursando esta maestría tuve la oportunidad de conocer la organización global sin fines de lucro Saturdays.AI, la cual me pareció una excelente iniciativa para apoyar a personas que tienen interés en aprender sobre tecnología e IA específicamente, pero tal vez no cuentan con el tiempo o los recursos necesarios. Por esta razón una vez que regresé a Costa Rica me puse en contacto con el líder de la organización en Madrid y se me permitió traer dicha iniciativa a mi país, donde justo este mes de mayo iniciamos con la segunda edición.

P. De lo aprendido en Next, ¿qué es lo que más te ha servido para desempeñar tu puesto actual?

R. Hay muchas cosas de la maestría que han generado gran impacto en mi desempeño y entre estas puedo destacar la visión que los profesores nos mostraban para lograr algo grande, además, de cómo gestionarlo, debido a que este tipo de proyectos no se pueden lograr sin el complemento de las herramientas y el equipo necesario.

P. Actualmente estamos viendo que el Big Data puede ser clave para frenar la propagación del Covid-19 y lo fue en su origen. ¿Es el poder de los datos tan fuerte como parece?

R. Así lo considero, siempre he dicho que toda empresa o persona que tenga conocimientos en el manejo y aplicación de los datos en modelos o inteligencia artificial, es significado de que tenemos “súperpoderes”.

El Covid-19 es un aspecto interesante de estudiar, debido a la gran cantidad de datos que se han generado alrededor del mundo de manera masiva y en corto plazo, lamentablemente no todos los países tenían una gestión eficiente para la adquisición de los mismos, por ende, hace más difícil la tarea de su propia gestión. Sin embargo, puedo recalcar que la pandemia ha unido a empresas privadas, públicas y comunidades independientes a trabajar juntos para lograr un mismo objetivo.

P. ¿Cómo puede mejorar esta herramienta los procesos en las empresas?

R. Existe infinidad de formas como las empresas pueden mejorar sus procesos en diferentes departamentos (Recursos Humanos, Reclutamiento, Producción, Servicio al Cliente, Entrenamiento, etc.)

Para cada empresa es un poco diferente debido al tipo de datos que cada una esté recolectando, por ende, cada caso hay que analizarlo por separado, pero recomiendo que las empresas se tomen un tiempo para analizar si están recabando los datos correctos y hacerse preguntas como ¿Que percepción podemos obtener de los datos que ya tenemos?, ¿Como recolectamos datos que nos ayuden a entender la necesidad de nuestros clientes?, ¿Tenemos las herramientas necesarias para llevar a cabo la introducción de modelos? Este tipo de preguntas ayudará a las empresas a poder crear un mapa de ruta para llegar al punto deseado.

Podemos mencionar algunos casos de éxito.

  • Netflix = Hiper-segmenta al cliente, recomendaciones individualizadas, mejora experiencia de usuario, predicción de claves de éxito y tendencias para próximas producciones.
  • UBER = Predecir situaciones de trafico para identificar mejores rutas y así ajustar el coste de los viajes.
  • ORANGE = Conocer a los clientes en tiempo real con el lanzamiento de la funcionalidad “LiveData”.
  • Carrefour = Aumento de ventas y retención de los clientes

De acuerdo a una encuesta que realizó O’Reilly con Roger Magoulasy Steve Swoyer  a alrededor de 1300 empresas, llamado “AI Adoption in the Enterprise 2020” se demuestra que lamentablemente el principal “cuello de botella” de muchas empresas, es que no reconocen la necesidad de aplicar la inteligencia artificial y que tiene dificultad para identificar el uso en sus negocios, esto significa no saben cómo aprovechar sus datos.

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El alumni Gabriel López: “El Big Data ayuda a las empresas a conocernos mejor como consumidores”

Gabriel López, experto en Big Data

En nuestro post de hoy conocemos la trayectoria del venezolano Gabriel López, alumno de nuestro Master in Big Data and Business Intelligence en el curso 2017/2018, que actualmente trabaja como coordinador del departamento de Business Intelligence de PSA.

En las últimas semanas hemos repasado en nuestra sección de #CasosDeÉxitoNext la trayectoria profesional de antiguos alumnos de Next IBS que se habían formado en el área de la Comunicación Corporativa y Política, de la Ciberseguridad o del Marketing Digital. Hoy le ha llegado el turno a un sector que Gabriel López, que se formó con nosotros hace ya dos años, conoce muy bien: el Big Data.

“Actualmente vivimos el mayor boom tecnológico de la historia, que nos permite el desarrollo de muchísimos dispositivos que hacen que podamos grabar los datos que generamos diariamente, y con ello poder medir y cuantificar muchísimas áreas de negocios y de nuestra vida, algo que antes era una tarea imposible”, nos cuenta el que fuese alumno de la escuela.

Aunque ahora Gabriel López conoce y se dedica profesionalmente al análisis de datos como coordinador de Business Intelligence de PSA Group, el venelozano se formó en Economía en la universidad. Sin embargo, tardó poco en enfocar su carrera profesional hacia el Big Data empezando a moverse en este ámbito en empresas como Ernst and Young!.

En 2017 decidió cursar el Master in Big Data & Business Intelligence de Next Educación “al ver la gran relevancia que el manejo, procesamiento y entendimiento de los datos estaba ocupando en el mundo no solo empresarial sino también en el mundo institucional”.

De su paso por nuestra escuela destaca, como muchos otros antiguos alumnos, la gran variedad cultural, algo que, según él, “enriquece muchísimo la experiencia y te hace sumergirte en múltiples realidades, ampliando tu visión del mundo”. No se olvida tampoco de la atención y el trabajo del personal del Departamento de Atención al Alumno, “que nos facilitó la integración en España”.

Además, señala que “las herramientas, conceptos y metodologías que aprendí dentro de Next fueron fundamentales para poder entender con mayor facilidad el mundo tecnológico en el que me estaba desenvolviendo”. Esos conocimientos pudo ponerlos e práctica poco después de finalizar sus estudios con nosotros, cuando se incorporó a la empresa en la que trabaja actualmente y en la que ha confirmado el gran poder de la ciencia de datos.

“Los datos son la fuente principal de acceso a entender la realidad de las distintas actividades que realizamos. Ayudan a las empresas a acercar los productos más relacionados con nuestros gustos: a conocernos mejor como consumidores. Netflix, Spotify o Amazon son un ejemplo de cómo a través de nuestros datos las compañías nos ofrecen los productos que más se parecen a nuestra individualidad”, señala.

Gabriel también afirma que el Big data y el Business Intelligence son herramientas que permiten medir y cuantificar los distintos fenómenos que ocurren en las diferentes áreas del negocio, “desde la optimización de recursos hasta la medición de la demanda, y desde los análisis financieros hasta procesos de selección de recursos humanos”.

Sin duda, las posibilidades son infinitas y, como recuerda el venezolano, “el uso de estas herramientas hace que las personas que las manejan tengan un gran horizonte de oportunidades para crecer profesionalmente en cualquier empresa”.

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¿Cuáles son las principales herramientas de Big Data?

Son muchas y variadas las herramientas de Big Data que se utilizan hoy en día.

Te contamos en este post qué herramientas de Big Data se están utilizando actualmente en el desarrollo de esta tecnología y que tienen como objetivo transformar los datos en conocimiento útil para las empresas.

Las tecnologías y las herramientas de Big Data que se habían utilizado hasta ahora han quedado prácticamente obsoletos ante las nuevas necesidades del sector. Por ese motivo, se han desarrollado nuevas técnicas capaces de procesar los datos generados por las empresas con los que se produce, en tiempo real, información útil y ordenada para las entidades. Estas son algunas de las más utilizadas:

  1. Hadoop: es una de las herramientas más habituales a la hora de procesar datos ya que es capaz de gestionar y analizar grandes volúmenes de información que después será de gran utilidad. Es imprescindible para el análisis de datos en tiempo real y al ser la gran primera plataforma que salió a la luz sirve como modelo para las demás.
  2. Apache Storm: permite analizar los flujos constantes de información con gran rapidez. Es capaz de procesar millones de datos en cuestión de segundos y las empresas utilizan esta herramienta para obtener la información que se genera en las redes sociales o para conocer cómo los usuarios están utilizando los servicios que ofrece la empresa.
  3. Python: su principal ventaja es que está destinada a cualquier usuario con nociones mínimas de informática. Es una herramienta muy eficiente porque en torno a ella se crea una gran comunidad de usuarios, aunque su principal inconveniente es que el proceso de ejecución es más lento que el de otros programas similares.
  4. Elasticsearch: este sistema procesa grandes cantidades de datos a gran escala en tiempo real y con información de cualquier tipo. Además, ayuda a entender mejor los datos mediante diversos tipos de gráficos que evolucionan en tiempo real, usando aquellos que mejor se adapten para encontrar las respuestas a las preguntas que se plantean.
  5. Apache Spark: es un motor de procesamiento de datos de código abierto que funciona con gran rapidez. Se considera el primer software open source que hace la programación distribuida muy accesible a los científicos de datos. Se pueden programar aplicaciones usando diferentes lenguajes como Java, Scala, Python o R.
  6. MongoDB: pertenece a las bases de datos NoSQL y está orientada a entornos que requieren escalabilidad. Se está convirtiendo en una alternativa para almacenar los datos de las aplicaciones de los usuarios.

Además de estas herramientas también se podrían mencionar sistemas como Apache Flink, Presto, Apache HBase, Apache Cassandra o Apache Kudu.

Si quieres saber más sobre Big Data, quizás te interese el Master in Big Data & Business Intelligence de Next IBS.

¿Cuáles son los beneficios del Business Intelligence o la Inteligencia de Negocios?

Beneficios del Business Intelligence

Ya te contamos en un artículo anterior en qué consistía la Inteligencia Empresarial, una herramienta que permite a las compañías tomar mejores decisiones gracias a la analítica de datos. En este post repasamos los beneficios del Business Intelligence.

“Toda aquella información estratégica y analítica que una empresa predice y monitorea para facilitar la toma de decisiones”. Con estas palabras Logicalis define el Business Intelligence, una herramienta para la que es necesario el análisis de datos, la integración de información empresarial relevante y útil, y la divulgación de esa información.

Esta herramienta, que está transformando el mundo de la empresa, ofrece multitud de beneficios:

  1. Aumenta las ventas. Este es el principal objetivo de las entidades, y la Inteligencia de Negocios puede ser un gran instrumento para alcanzarlo. Renovar la cartelería del local para hacer visibles sectores que los clientes no tienen en cuenta en su recorrido habitual, pueden dar beneficios económicos.
  2. Reduce los gastos. Si, por ejemplo, se instala un contador de personas en la puerta de una tienda, el dueño podrá saber objetivamente cuánto personal es necesario para cada franja del día. Así podrá optimizar sus recursos humanos en función de las necesidades.
  3. Ayuda a establecer metas realistas. Con los datos que se tienen del local y al compararlos también con datos actuales e históricos de tiendas de la misma categoría y/o región geográfica, pueden establecerse metas y proyecciones posibles de alcanzar.
  4. Permite conocer patrones de comportamiento de los clientes. La inteligencia de negocios brinda la posibilidad de conocer diversos aspectos de los clientes como cuáles son aquellos estantes en los que estos se fijan más o los horarios en los que prefieren hacer sus compras.
  5. Acelera el tiempo de análisis. Las herramientas del Business Intelligence no solo deben incluir recopiladores de datos, sino también un software automatizado que los analice y los interprete. Tener toda la información en una plataforma centralizada lleva a aumentar la eficiencia.
  6. Mejora el control sobre las áreas funcionales de la empresa, de las de producción hasta el marketing o el servicio de venta. El campo de la información a obtener y analizar es muy amplio y, por eso, el hecho de tenerla centralizada para cruzarla, analizarla y tomar decisiones constituye un gran beneficio, no solo en  el tiempo, sino también en los costos.

Para almacenar y compartir todos los datos recogidos y analizados entre los miembros de una organización se suelen utilizar Centros de Inteligencia Empresarial, que son espacios creados específicamente para contenido de Business Intelligence. La información se suele organizar en listas y bibliotecas virtuales que contienen todos los documentos de Excel o de otro tipo de informes. Beneficios del Business Intelligence

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Educación, negocios…: diez aplicaciones del Big Data

Aplicaciones del Big Data

Recientemente en un artículo hablábamos del gran número de posibilidades que la analítica de datos ofrece al sector del Turismo. En este post, vamos a repasar algunas aplicaciones del Big Data en otras muchas áreas.

Los beneficios del Data Science no dejan de crecer y cada vez son más los sectores económicos que se suman a la aplicación de esta tecnología para optimizar los recursos y mejorar resultados. El almacenamiento de información más útil y acertada, una mejor segmentación del mercado y de los clientes, y la generación transparente de datos son solo algunas de las ventajas que ofrece esta herramienta.

Muchas organizaciones públicas y privadas son conscientes de ello y ya han puesto en marcha iniciativas y proyectos vinculados con esta tecnología. Así, las aplicaciones del Big Data no dejan de crecer en sectores tan distintos como la educación, medicina o el deporte. Veamos algunas de ellas:

  1. Turismo: el Big Data ofrece numerosas ventajas que adaptan los servicios turísticos a los nuevos tiempos. La información en tiempo real sobre los usuarios, sus movimientos y sus preferencias son algunas de ellas. Esto permite ofrecer un servicio personalizado según los gustos y necesidades de los turistas. Si quieres saber más sobre Destinos Turísticos Inteligentes pincha aquí.
  2. Negocios: las industrias pueden redefinirse y sumar valor a la oferta de productos que ofrecen gracias al análisis de datos. Esto permite a los empresarios establecer mejor quiénes son sus clientes potenciales y fidelizar los que ya tienen.
  3. Educación: el aprovechamiento de los datos en el área formativa permite personalizar el proceso de aprendizaje de los alumnos en los centros de educación gracias al análisis de la información que estos generan. Entre sus usos concretos podemos mencionar la facilidad para detectar el plagio a la hora de investigar o la detección de casos de abandono escolar.
  4. Deporte: entrenadores y deportistas pueden encontrar en el Big Data una oportunidad para mejorar la toma de decisiones en tiempo real. En el mundo del fútbol, por ejemplo, esta herramienta ya se ha convertido en el jugador número once de muchos equipos.
  5. Política: los partidos políticos invierten cada vez más dinero en el análisis de datos porque de esta forma pueden conocer mejor en qué regiones tienen más posibilidades de obtener el voto de los ciudadanos o a qué segmento de la población dirigir sus campañas online.
  6. Medicina: el desafío tecnológico al que se enfrenta este sector recibe con los brazos abiertos el Big Data, que permite manejar los grandes volúmenes de datos generados en esta disciplina y sacar partido de ellos. En boga está el estudio del material genético de los organismos que permitiría prever futuras enfermedades.
  7. Urbanismo y arquitectura: el Data Science permite mejorar la habitabilidad de las ciudades y su eficiencia atendiendo la información que los ciudadanos generan en el día a día. Uno de los retos en este campo es la creación de Smart Cities o ciudades inteligentes.
  8. Transporte: la analítica de datos en el sector de la movilidad facilita la gestión y regulación del área. Con ella, se optimizan los tiempos en el transporte o se disminuye el impacto medioambiental, entre otros beneficios.
  9. Ciencia e investigación: los motores de búsqueda con algoritmos de inteligencia artificial mejoran la búsqueda y selección de datos científicos. De esta forma, facilitan el trabajo de los investigadores, que ganan tiempo y productividad.
  10. Comunicaciones: algunas compañías telefónicas utilizan los datos generados por su clientes (tiempo de las llamadas, horarios concretos o la cobertura de las redes) para hacer campañas y promocionar paquetes especiales para los usuarios, ofreciéndoles un servicio específico según sus necesidades).

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¿Qué es Business Intelligence y qué ventajas tiene?

La inteligencia empresarial aprovecha el Big Data para obtener múltiples beneficios.

Big Data e Inteligencia Empresarial son dos términos vinculados que hacen referencia al uso de datos en una empresa para facilitar la toma de decisiones. Pero, ¿qué es Business Intelligence exactamente?

¿Qué es la Inteligencia Empresarial? Según Logicalis, este término hace referencia a toda aquella información estratégica y analítica que una empresa predice y monitorea para facilitar la toma de decisiones. En el pasado, la inteligencia en los negocios solo se utilizaba para explicar y comprender, pero pronto los empresarios se dieron cuenta de que ofrecía múltiples ventajas.

De esta forma, la Inteligencia Empresarial se convirtió en una herramienta habitual en las empresas que se utilizaba para maximizar sus resultados y, actualmente, el análisis de datos, gracias también al desarrollo del Big Data, permite gestionar tanto los datos que han sido almacenados en años  pasados como los que se generan en tiempo real.

Las empresas aumentan así sus capacidades predictivas, lo que es un reflejo del aumento de la confianza en los datos y de la evolución de las capacidades de automatización. Este sistema aporta toda la información necesaria, identificando tendencias dentro del conjunto de datos que hay almacenados en las organizaciones.

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Además, la Inteligencia Empresarial reduce la cantidad de tiempo que implica buscar grandes cantidades de información en todas las bases de datos de las que disponen. Esto permite que todos los datos provengan de una única fuente a la que se puede acceder desde diferentes puntos aumentando la productividad y mejorando la precisión y la utilidad de los mismos.

Por otra parte, gestionar un negocio utilizando la Inteligencia Empresarial ofrece la ventaja de que los datos útiles son precisos y pueden aportar tendencias y previsiones que ayuden a los trabajadores a tomar decisiones más beneficiosas para la empresa. Las estimaciones y las conjeturas desaparecen mientras que se detectan oportunidades que pueden dar paso a la planificación de un futuro exitoso.

El proceso de Inteligencia Empresarial implica, por tanto, el análisis de datos, la integración de información empresarial relevante y útil en una empresa y la divulgación de esa información para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basándose en datos precisos y mejores.

Para almacenar y compartir esos datos entre los miembros de una organización se suelen utilizar Centros de Inteligencia Empresarial, que son espacios creados específicamente para contenido de Business Intelligence. La información se suele organizar en listas y bibliotecas virtuales que contienen todos los documentos de Excel o de otro tipo de informes.

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