«BIG DATA» Dime cómo navegas por internet y predeciré tu futuro económico

El «Big Data» cambia la estrategia de negocio de las empresas y permite adelantar indicadores como el PIB o el nivel de paro

Centro de análisis de datos de Caixabank
Centro de análisis de datos de Caixabank - ABC
TERESA SÁNCHEZ VICENTE Madrid - Actualizado: Guardado en: Economía

El aluvión de datos que guarda la web se enriquece minuto a minuto con los pasos que dan los usuarios buscando enlaces en Google, actualizando su estado en las redes sociales o navegando por sus páginas favoritas. El rastro que los ciudadanos dejan en internet es una mina de oro para que las empresas mejoren su negocio y enfoquen mejor sus estrategias de ventas. El cruce de información permite a las compañías anticiparse a comportamientos y acertar en el camino a seguir. La función predictiva asociada a los millones de gigas almacenados en la Red permite incluso realizar análisis de tendencias futuras económicas como el nivel de paro o el PIB.

Las huellas que los ciudadanos dejan en Facebook o Twitter o las búsquedas en Google son un material de alto valor para las compañías e incluso para los gobiernos. De hecho, el pasado enero el Banco de Inglaterra anunciaba la puesta en marcha de un equipo de analistas de datos («data scientists») para analizar todo el «Big Data» (análisis inteligente de datos) que circula por internet a través de sofisticados algoritmos obtener resultados e incluso realizar labores adivinatorias del futuro de la actividad económica.

En España, esta técnica de marketing llega tarde respecto a Estados Unidos, pero empieza a calar como un recurso imprescindible. Desde la «startup» (empresa emergente) Piperlab, que ofrece sus servicios de análisis a otras compañías, tienen claro la importancia del «Big Data» para enriquecer un negocio y también para mejorar los informes de previsiones que realizan las administraciones y entidades bancarias. Alejandro Llorente, cofundador de Piperlab, detalla un ejemplo práctico aplicado a uno de los clientes con los que trabajan: «A través de la combinación de datos ayudamos a una compañía logística a planificar mejor la organización de su personal en base a los futuros pedidos estimados. Gracias a los registros que el usuario realiza en internet, también es posible predecir en qué espacio delimitado se va a realizar una compra física o averiguar qué necesidades tienen los consumidores, explica Llorente.

Los países con un mayor indicador del PIB hacen más búsquedas sobre el futuro

Pero, el cruce de cifras puede ir más allá y saltar del campo empresarial al administrativo. Llorente, que actualmente realiza un doctorado sobre cómo predecir el paro a través de las actualizaciones en Twitter, precisa que ha comprobado las ciudades con menos desempleo tienen una mayor actividad en las redes sociales por la mañana. «Esto permite monitorizar una actividad con menor coste que encuestas como la EPA que realiza Estadística», argumenta.

En relación a la capacidad predictiva de las «cookies» de internet y de cómo y dónde navega el usuario, Llorente cita un estudio publicado en «Nature» hace dos años con el que se demostraba que los países con un mayor indicador del PIB hacen más búsquedas sobre el futuro y aquellos con una economía de menor capacidad realizan más consultas sobre eventos del pasado. Escribir términos en Google como «deuda», «paro» o «economía» también parecen ser indicadores de próximas caídas en Bolsa y de estancamiento de la actividad económica.

Mejorar el servicio a los clientes bancarios

Si nos centramos en el «Big Data» aplicado exclusivamente al mundo empresarial, encontramos varios casos pioneros en España. En entidades como Caixabank son conscientes de la importancia de la banca digital y del análisis de los registros de internet y han creado un departamento especializado recientemente premiado por la tecnológica Oracle en San Francisco. Aplicada a sus proyectos corporativos, utilizan estas técnicas para mejorar la eficiencia y proteger mejor a sus clientes, tal y como explican desde la entidad. Sus expertos destacan que lo más importante es «saber hacer las preguntas correctas a los datos para tener las respuestas adecuadas».

«Hay que saber hacer las preguntas correctas a los datos para tener las respuestas adecuadas»Experto en datos de Caixabank

Desde la entidad bancaria destacan que estas herramientas ser convertirán dentro del ámbito de los negocios en «uno de los ejes fundamentales para diferenciarse de la competencia, ofrecer mejores productos y servicios a los clientes». Gracias a esta tecnología, en Caixabank han desarrollado productos como ReciBox o CardBox. En el caso del primero, se permite al cliente agrupar en un único espacio los pagos de recibos de todas las cuentas durante 24 meses y clasificados por categorías. También posibilita la activación de un servicio de alertas para notificar el cargo del recibo o avisar cuando los importes sean anormalmente elevados.

El segundo producto, CardBox, facilita al usuario controlar los movimientos de sus tarjetas a través de gráficos. Las compras y gastos se pueden clasificar por conceptos con etiquetas como comida, ropa o transporte.

«Big Data» para evaluar a los empleados

Otra multinacional española que cuenta actualmente con un departamento de análisis de datos es la consultora Everis. Con 100 profesionales entre los que hay «data scientists», arquitectos en en tecnología «Big Data» y desarrolladores; lanzan proyectos de innovación para mejorar tanto los procesos internos como los externos. David Sanz, socio en «Big Data» de Everis, indica que estas técnicas se utilizan en planes corporativos de contratación y evaluación interna de empleados a través de diversas fuentes. También cita como ejemplos modelos basados en inteligencia artificial para facilitar la expatriación de sus trabajadores al usar directamente recursos digitales de conocimiento como la legislación de otros países.

Sobre la transformación de los cifras brutas en información, Sanz cuenta que el procedimiento a seguir es el siguiente: capturar el mayor número de datos posibles, almacenarlos sin cambios, definir los modelos analíticos-matemáticos y aplicar la segmentación de los diferentes tipos de información. «El análisis de datos apoya el proceso de toma de decisiones y permite orientar mejor a los clientes en las cadenas de producción o logística, entre otras», sentencia Sanz.

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