¿Qué tipos de datos puede aprovechar una empresa para enfocar su estrategia?

En un entorno tan competitivo como el actual, los datos se han convertido en uno de los activos más importantes de las empresas. Uzielko (2018) sostiene que, a medida que se desarrollan las tecnologías que capturan y analizan los diferentes tipos de datos, también lo hacen las capacidades de las empresas para contextualizar y aprovechar esa nueva información.

¿Cuál es la diferencia entre datos y big data?

Para Kaminsky (2017), los datos son un conjunto de variables cuantitativas o cualitativas que pueden ser estructuradas o no estructuradas, digitales o análogas. Pero esta información individual, por sí sola, no tiene ningún valor para la gestión de procesos empresariales.

Por otro lado, el término big data no necesariamente significa “más datos”. Se trata de conjuntos de datos tan grandes y diversos que es prácticamente imposible que se capturen, administren y procesen con baja latencia.

(H2) ¿Cómo aprovechan las empresas los diferentes tipos de datos en la actualidad?

La combinación de big data y Business Intelligence (BI) ayuda a las empresas a incrementar sus ventas. En ese sentido, la revista Líderes (s. f.) presenta el ejemplo de la compañía ecuatoriana Teojama Comercial. Esta empresa del sector retail incrementó sus ventas un 10 % gracias al aprovechamiento del big data. En la actualidad, genera insights sobre las interacciones de sus clientes en las redes sociales y en los demás canales digitales.

Los datos ayudan a los médicos a obtener diagnósticos más certeros

En el sector salud, la Fundación Telefónica (2018) dice que el mundo podría estar generando un volumen de datos equivalente a llenar 500 millones de archivadores de 4 cajones. En este renglón destaca el avance de Watson, un procesador de lenguaje natural que crea una lista de enfermedades probables para ayudar a dar un diagnóstico correcto.

¿Cómo ayudarán a disminuir el congestionamiento vehicular los datos de la movilidad de los ciudadanos?

En cuanto a la movilidad, Quito ocupa el lugar 26 entre las ciudades que más problemas de congestión vehicular presentan, según El Comercio (2019). Afortunadamente, soluciones como la tecnológica Luca Transit están acumulando los datos móviles anónimos de grupos de ciudadanos de la capital ecuatoriana. 

Los datos son suministrados por la red de Telefónica Ecuador. Y son aprovechados para analizar cómo se comportan los segmentos de la población en su conjunto. A partir de este análisis, Luca Transit busca aportar soluciones efectivas a los problemas de tránsito de la ciudad.

Se espera que la implementación de la tecnología 5G acelere la aplicación de big data en prácticamente todos los sectores económicos. Pero también en nuestra vida cotidiana.

Principales tipos de datos que puede recopilar una organización

Los diez tipos de datos más importantes que recopilan las organizaciones son los siguientes:

• Datos estructurados y no estructurados
• Datos con marca de tiempo
• Machine data
• Datos espacio-temporales
• Datos abiertos
• Datos en tiempo real
• Datos genómicos
• Datos operativos
• Datos transmitidos

Cómo los diferentes tipos de datos ayudan a lograr los objetivos empresariales

Root III (2019) explica que los objetivos comerciales son los resultados que se esperan lograr con las estrategias empresariales a medida que desarrollan y hacen crecer su negocio. En ese sentido, los diferentes tipos de datos se constituyen en un aliado perfecto para el logro de dichos objetivos.

Transformación digital con big data

Bridgwater (2018) sostiene que el big data es imprescindible para el aprendizaje automático y vital para la construcción de la inteligencia artificial (IA). Este gran caudal de datos ayuda a descubrir patrones para comprender mejor por qué suceden las cosas. Además, se constituye en la punta de lanza para las estrategias de transformación digital de las empresas.

Organización de archivos digitales a través de los tipos de datos estructurados y no estructurados 

Estos tipos de datos hacen referencia a un modelo predefinido en la estructuración u organización de los datos. En ese sentido, los datos no estructurados o datos simples ocupan solo una casilla de memoria. Por ejemplo: números enteros, caracteres literarios, etcétera.

Los datos estructurados, al contrario, se identifican con un nombre y hacen referencia a un grupo de casillas de memoria. En este grupo se encuentran las cadenas de caracteres, registros y conjuntos.

Mejora de la relación con el cliente gracias a los machine data

Todas las interacciones que realizamos a través de los dispositivos electrónicos generan una impresionante cantidad de datos accesibles y utilizables, y a menudo ignorados.

Sin embargo, los machine data pueden ayudar a resolver problemas, identificar amenazas e incluso, mejorar la relación con los clientes. Para que sea posible, es necesario categorizar y analizar la información a través del Business Intelligence.
Las empresas que aprovechan los tipos de datos que generan sus operaciones logran respaldar tareas que aumentan su valor comercial. Pueden, por ejemplo, desarrollar estrategias de marketing y publicidad más efectivas y detectar fraudes de manera instantánea. Y sin embargo, es posible que apenas estemos viendo la punta del iceberg.