McKinsey Global Institute (MGI) publicó en 2011 un informe técnico titulado "Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity" (Big data: la próxima frontera de la innovación, la competencia y la productividad). En él se plantea que el análisis de grandes conjuntos de datos se convertirá en "una base clave de la competencia, que sustentará nuevas olas de crecimiento de la productividad, innovación y excedente del consumidor".
MGI estudió el big data en cinco áreas: el sector salud de EE. UU., el sector público en Europa, el comercio minorista de EE. UU., la manufactura global y los datos globales de ubicación personal. Llegó a las siguientes conclusiones:
- El sector salud de EE. UU. podría generar más de $300 mil millones en valor cada año y reducir los gastos de salud en aproximadamente un 8 por ciento al usar el big data para impulsar la eficiencia y la calidad.
- Los gobiernos europeos podrían usar el big data para ahorrar más de $149 mil millones mediante mejoras en la eficiencia operativa.
- Los usuarios de servicios basados en datos de ubicación personal podrían captar $600 mil millones en excedente del consumidor.
El informe detalla cuatro maneras en que el análisis del big data puede crear valor:
- Un minorista que aproveche el big data al máximo podría aumentar su margen operativo en más de un 60 por ciento.
- El sector salud de EE. UU. podría generar más de $300 mil millones en valor cada año y reducir los gastos de salud en aproximadamente un 8 por ciento al usar el big data para impulsar la eficiencia y la calidad.
- Los gobiernos europeos podrían usar el big data para ahorrar más de $149 mil millones mediante mejoras en la eficiencia operativa.
- Los usuarios de servicios basados en datos de ubicación personal podrían captar $600 mil millones en excedente del consumidor.
Según el TCS 2013 Global Trend Study (estudio global de tendencias de TCS de 2013), los fabricantes pueden usar el big data para detectar defectos en los productos y elevar la calidad, mejorar la planificación del suministro y analizar las tendencias de ventas. Determinar qué productos y procesos son los más rentables puede facilitar la transición hacia la manufactura esbelta (lean manufacturing).
Se han sugerido muchos otros usos para el big data:
- En los centros de llamadas, los sistemas CRM pueden revisar múltiples fuentes de datos en tiempo real, lo que permite a los representantes sugerir las ofertas con mayor probabilidad de ser aceptadas por el prospecto.
- Las compañías de seguros pueden agilizar el procesamiento de reclamaciones y ayudar a reducir el fraude usando soluciones de big data para determinar qué reclamaciones están fuera de los parámetros normales. Esas reclamaciones pueden marcarse para revisión, y el resto procesarse automáticamente.
- Las grandes empresas con programas de lealtad, como aerolíneas, hoteles y compañías de tarjetas de crédito, usan el big data para identificar a sus clientes más valiosos y darles un trato especial, aumentando así la retención de clientes.
- Un artículo del Wall Street Journal de 2013 ofreció algunos ejemplos del mundo real de cómo las empresas están usando el big data para mejorar sus procesos y fortalecer sus resultados:
- Caesars Entertainment Corp. analizó las reclamaciones de seguro médico de sus empleados y descubrió que un alto porcentaje de ellos acudía a las salas de emergencia para recibir tratamiento en lugar de a centros de atención de urgencia menos costosos. Al lanzar una campaña educativa para recordar a los empleados el alto costo de las visitas a emergencias y proporcionarles una lista de alternativas, lograron cambiar los hábitos y ahorrar $4.5 millones.
Ejemplo: Usando big data, Catalyst IT Services, una empresa de subcontratación de tecnología, evalúa a más de 10,000 candidatos al año. Al acelerar el proceso y disminuir la probabilidad de que los gerentes tomen decisiones subjetivas, Catalyst redujo la rotación de personal a cerca del 15% anual, en comparación con más del 30% de sus competidores en EE. UU.
Ejemplo: Zynga Inc., el creador de juegos que desarrolló FarmVille, usa los 25 terabytes de datos que recopila cada día de sus juegos para mejorar el servicio al cliente, el control de calidad y sus productos. Por ejemplo, en la versión original del juego, los animales solo formaban parte del escenario. Al analizar las reacciones de los jugadores, Zynga descubrió que les gustaba interactuar con ellos, así que en la siguiente versión los animales tuvieron un papel más importante en el juego.
Ejemplo: En 2009, UPS comenzó a instalar sensores en sus 46,000 vehículos de reparto para recopilar una gran cantidad de datos, incluida la velocidad y ubicación de cada camión, si el cinturón de seguridad del conductor estaba abrochado y con qué eficiencia se utilizaba el combustible. UPS estimó que en 2011 redujo el consumo de combustible en 8.4 millones de galones y recortó 85 millones de millas de sus rutas.
Ejemplo: InterContinental Hotels Group ha recopilado durante muchos años datos sobre los 71 millones de miembros de su programa de recompensas Priority Club, como sus niveles de ingresos y si prefieren habitaciones familiares o para viajeros de negocios. Tras consolidar toda su información de CRM en un único almacén de datos, la compañía hotelera lanzó en 2013 una campaña de marketing personalizada que fue un 35% más exitosa que su campaña de 2012.
El big data llegó para quedarse
El big data ya no es dominio exclusivo de las grandes empresas con departamentos de TI bien dotados de personal. Incluso las organizaciones medianas pueden usar el big data a su favor contratando expertos que encuentren y analicen la información que necesitan para volverse más eficientes y más rentables. Si bien es cierto que el conocimiento es poder, es la gestión del conocimiento la que será la clave del éxito empresarial en la era de la información.
Lea Big Data Parte 1: ¿Qué es y cómo puede ayudar?