¿Cómo rentabilizar al máximo los insights en Big Data?

Seguramente que os preguntéis cuál es el significado de la palabra insight, así que primero de todo explicaremos que es un insight y cuándo se utiliza este término tanto en Big Data como en marketing digital. No dejes pasar la oportunidad y obtén tu formación en big data.

¿Qué es un insight?

Como la mayoría de los términos utilizados en el contexto del Big Data, es de procedencia inglesa y podemos encontrar varios significados para ella. Según una primera definición, podríamos decir que es como una visión interna de algo, su percepción o entendimiento. Por lo que un insight es la habilidad de entender y comprender con profundidad algo que es parte de un problema o de una situación compleja.

Otra definición de insight es “ver con los ojos de la mente”, pero sería una visión desde el conocimiento entendiendo como que los ojos del experto en datos son capaces de ver las claves ocultas en los datos, patrones de comportamiento, tendencias y detalles que puedan manifestar comportamientos con anomalías.

Por otra parte, la palabra insight, como ya hemos comentado, es uno de los términos más utilizados en el contexto del marketing digital y es la clave que nos permite encontrar la solución a un problema. Un dato concreto que sugiere como resolver esa compleja situación, es decir, nos llevará al camino para encontrar la solución al problema.

Los insights se utilizan en el mundo del marketing de contenidos para entender al consumidor y conocerle mejor a fin de ofrecerle productos que satisfagan sus necesidades. Un insight, en marketing, se obtiene tras una investigación más profunda de la marca y del consumidor y que permite conocer mejor como conectar de manera adecuada con todos ellos.

Los insights en Big Data

Llegados a este punto, la siguiente duda que nos viene es ¿qué relación hay entre los insights y el Big Data? Pues será el Big Data quién nos ayudará a la obtención de estos insights que posteriormente utilizaremos en marketing digital.

El Big Data combina una serie de técnicas y cada una de ellas especializada en alguno de los procesos del tratamiento de datos. Unas de estas técnicas son la Inteligencia Artificial y concretamente las técnicas de Machine Learning son las que intervendrán en este proceso ya que permiten aplicar la visión de comprensión profunda que define a un “insight” en grandes conjuntos de datos cuyo volumen es tan grande que hace imposible su tratamiento de forma manual. Con estas técnicas podremos comparar, ordenar, poner en contexto los datos y convertirlos en insights o claves traducibles en acciones concretas en las que basaremos nuestra estrategia de negocio.

La estrategia de negocio se basará en los “insights” que hemos obtenido a través de la aplicación de técnicas contempladas en el Big Data.

Rentabilizar los insights con Big Data

La situación actual es que algunas empresas parecen insatisfechas con sus capacidades de Big Data y siguen aumentando el presupuesto e inversión con nuevas herramientas, nuevos softwares y capacidades que generen datos considerados como activos de valor para el negocio cuando tendrían suficiente con las tecnologías Big Data de las que disponen si rentabilizan los insights.

Si rentabilizamos la generación de estos insights, tendremos esta información clave que necesita el negocio para orientar su estrategia.

Veamos algunas formas de rentabilizar los insights.

• Determinar lo que es accionable. Debemos tener un concepto claro que lo que es accionable para el negocio para no perder el tiempo y recursos en la exploración de datos que no serán útiles. Se empezará por definir el problema antes de buscar ideas para mejorar la productividad.

• Simplificar el proceso centrándonos en las decisiones. Se recomienda simplificar la búsqueda de insights e ideas accionables centrándonos en las decisiones importantes de las partes interesadas.

• Tener en cuenta los datos almacenados. El 90% de los datos nunca se utilizarán, según una predicción Gartner. Este exceso de almacenamiento genera un peligro que es perder un nivel de disciplina sobre lo que se debe recopilar, lo que no y por qué. Como en cualquier almacén de datos deberemos tener en cuenta: ¿Qué necesito saber? ¿Qué datos necesito para responder a esta pregunta? ¿Cómo se puede poner en una tienda disponible que es lo suficientemente rápido y capaz de consulta para el equipo?

• Disponer de recursos humanos. El encuentro de insights no es un proceso automatizado aún sino que es necesario todavía emplear humanos inteligentes, así como datos reales; La automatización aún tiene errores y puede terminar creando más problemas de los que resuelve si no hay seres humanos en el proceso.

• Entender las necesidades del consumidor y empresa. Antes de buscar información basada en datos tendremos que hablar con aquellos que usan el producto o servicio para tener percepciones cualitativas.

• Balance de datos. Debemos usar datos de alta calidad para encontrar información útil. Lo que significa no perderse en un almacén de datos cuantitativos cuando a veces es mejor hablar con los clientes para obtener información más matizada y cualitativa.

Con cierta frecuencia será necesario hacer una limpieza del almacén central de datos sobre datos (Data Warehouse) que ya no aportan ningún valor.

¿Crees que estás rentabilizando al máximo la búsqueda de insights en tu negocio? En caso contrario ¿qué acciones deberías tomar?