Big Data: Un Nuevo Horizonte de Negocios para el Canal de Distribución
• Entre las ventajas se encuentran: La mejora de procesos, toma de decisiones mediante análisis avanzados de datos y personalización de productos y servicios para una oferta más atractiva
• La adopción de tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático impulsan análisis avanzados y precisos
• Estrategias clave incluyen garantizar la calidad de los datos, mejorar la seguridad y la capacitación del personal en el manejo de datos
• Industrias como el comercio minorista, la salud y las finanzas, están experimentando transformaciones significativas gracias al big data
• La especialización que adquiera el canal para manejar los diferentes tipos de datos es fundamental para rentabilizar y aprovechar al máximo el potencial del big data
El big data ha emergido como una herramienta fundamental en el panorama empresarial contemporáneo, ofreciendo una amplia gama de oportunidades, desafíos y tendencias que impactan significativamente en la toma de decisiones, la eficiencia operativa y la capacidad de innovación de las organizaciones.
Es por ello que, para los canales de distribución, la oferta de soluciones relacionadas con el big data representa una oportunidad única de crecimiento y diferenciación en el mercado. Estas soluciones les permiten ofrecer a sus clientes capacidades avanzadas de análisis de datos, proporcionando insights valiosos que pueden ser utilizados, en primera instancia, para mejorar procesos, optimizar estrategias de negocio y maximizar el rendimiento.
El potencial del big data: Mejorando procesos, optimizando decisiones y explorando tendencias del 2024
El big data permite a las empresas extraer, procesar y analizar grandes volúmenes de datos de diversas fuentes, lo que ofrece una ventaja competitiva considerable. En términos de mejora de procesos, el análisis de Big Data puede identificar áreas de ineficiencia, optimizar la cadena de suministro, predecir fallas en maquinaria, entre otros. Respecto a la toma de decisiones, proporciona información precisa y en tiempo real, permitiendo una toma de decisiones más fundamentada y ágil.
Anteriormente, las empresas se encontraban limitadas por la cantidad y calidad de los datos disponibles; sin embargo, con el advenimiento del big data, se abrió un vasto océano de información para ser recopilada, procesada y analizada; derivado de esto se entrevistó para eSemanal a Mario Rodríguez, director comercial en MR Solutions, quien compartió, “El big data ofrece una ventaja empresarial crucial al optimizar procesos. Al analizar grandes volúmenes de datos, las organizaciones pueden descubrir patrones y tendencias, impulsando decisiones más inteligentes, operaciones más eficientes y mayores ganancias”.
“La implementación efectiva del big data impulsa la toma de decisiones basadas en datos, la personalización de productos y servicios, la optimización de procesos operativos, la detección de tendencias y patrones, la gestión de riesgos mejorada, el fortalecimiento de la cadena de suministro, el análisis de las preferencias del cliente, la predicción de la demanda y la competitividad a través de decisiones rápidas y precisas”: Pablo Álvarez, Chief Technology Officer (CTO) en PCH Connect.
Así bien, algunas de las tendencias más destacadas en big data incluyen el aumento en la adopción de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para análisis más avanzados, la consolidación de herramientas de análisis en la nube, la integración de IoT (Internet de las cosas) para recopilar datos en tiempo real, y el enfoque en la ética y la privacidad de los datos, no obstante, Víctor Miramón, subdirector comercial en CompuSoluciones indicó, “En nuestro ecosistema, las tendencias más prometedoras y monetizables son: Automatización inteligente para acelerar procesos; Edge Computing para análisis más rápidos; privacidad y ética para proteger a los usuarios; fusión de big data y analítica predictiva para insights precisos; Data Strategy para una gestión efectiva; democratización de datos para decisiones basadas en datos; Data Lakehouse para combinación de ventajas; y procesamiento del lenguaje natural para mejorar la interacción humano-máquina”.
“Los modelos predictivos, especialmente con la capacidad de generar modelos generativos mediante Inteligencia Artificial (IA), son cruciales; al combinar big data con factores económicos globales y locales, podemos obtener pronósticos más audaces sobre las tendencias internas y externas de la empresa, facilitando mejoras significativas”: Miguel Tiempos, Account Manager para super cómputo e inteligencia artificial y Machine Learning para Latinoamérica en Hewlett Packard Enterprise.
Estrategias en la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos
Los desafíos incluyen la gestión de la gran cantidad de datos, la seguridad y privacidad de la información, la falta de habilidades especializadas y la integración de datos de múltiples fuentes, no obstante, las organizaciones pueden superar estos desafíos invirtiendo en tecnologías de seguridad, formación de personal especializado, y estableciendo políticas de gestión de datos claras y efectivas.
En el mundo del big data, es crucial que los canales comprendan los tipos de datos que existen, ya que de ello dependerá en buena medida la cantidad de oportunidades que puedan tener, entre más claridad y especialización para el tratamiento de cada uno de los datos se tenga, mayores oportunidades de negocio tendrán.
Es así que, los datos se dividen en: estructurados, los cuales son fáciles de procesar, pero pueden limitar el tipo de información que se puede almacenar. Los datos no estructurados, por otro lado, pueden contener una riqueza de información, pero requieren técnicas avanzadas de procesamiento. Y los datos semiestructurados que ofrecen un equilibrio entre ambos, permitiendo cierto nivel de organización sin imponer una estructura rígida.
De esta forma, la especialización que adquiera el canal para manejar estos diferentes tipos de datos es fundamental para rentabilizar y aprovechar al máximo el potencial del big data.
Tipos de datos
En el ámbito del big data, los datos se pueden clasificar en tres categorías principales: estructurados, no estructurados y semiestructurados. Cada tipo de datos tiene sus propias características y desafíos asociados.
• Datos estructurados: Los datos estructurados son datos que se organizan y almacenan en un formato predefinido y fijo. Tienen una estructura clara y se puede acceder fácilmente utilizando un modelo de datos establecido, como tablas en una base de datos relacional.
• Datos no estructurados: Los datos no estructurados son datos que no tienen un formato predefinido y no se pueden organizar fácilmente en una tabla o base de datos relacional. Estos datos pueden existir en una variedad de formatos y pueden ser difíciles de procesar utilizando herramientas tradicionales.
• Datos semiestructurados: Los datos semiestructurados son una forma de datos que no tienen una estructura formal como los datos estructurados, pero tienen algún grado de organización. A menudo, se pueden describir utilizando metadatos o marcadores que proporcionan cierta estructura a los datos.
En el contexto mexicano, las oportunidades para el canal de distribución son diversas, puesto que el país está experimentando un crecimiento sostenido en la adopción de estas tecnologías, y las empresas buscan activamente formas de capitalizar el poder de los datos, lo que abre un amplio abanico de oportunidades para los canales para ofrecer servicios de consultoría, implementación y soporte técnico en el ámbito del big data. “La ciberseguridad es nuestro enfoque principal. Nuestra solución garantiza la captura inteligente de datos, escaneo, supervisión y clasificación para políticas y etiquetados efectivos, es esencial proteger los repositorios de datos de robo, secuestro o destrucción, es por ello que, en nuestra alianza con Veritas, ofrecemos soluciones con detección integrada de anomalías y malware para prevenir la propagación de amenazas informáticas, además el ransomware es una amenaza crítica; el 96% de los líderes empresariales lo consideran así, y el 32% de las empresas que pagaron un rescate aún perdieron la mitad de sus datos”: aseguró Ariel Iturbe, BU Analytics & Data Management en TEAM.
“En un mundo de competencia y cambio constante, entender patrones del mercado y comportamientos de clientes es clave, las empresas generan enormes cantidades de datos, propios y de internet, fundamentales para tomar decisiones inteligentes y mejorar la eficiencia, por lo que el análisis de big data es crucial, pero enfrenta desafíos desde la recopilación hasta la capacitación del personal”: Mario Rodríguez, Director Comercial en MR Solutions.
Algunas de las mejores prácticas que el canal puede implementar en su oferta incluyen la definición de objetivos claros, la selección de las herramientas adecuadas, la garantía de calidad de los datos, la automatización de procesos, y el uso de visualizaciones para comunicar los resultados de manera efectiva, aunque no son las únicas, ya que el Chief Technology Officer (CTO) en PCH Connect, subrayó, “La integración de datos, análisis predictivo, optimización de la cadena de suministro, personalización de clientes, monitoreo en tiempo real, cumplimiento normativo y seguridad de datos, junto con la capacitación continua y mejora, son elementos clave para mantener la competitividad y adaptarse a los cambios del mercado”.
“Para gestionar y analizar eficazmente grandes volúmenes de datos, algunas de las mejores prácticas son garantizar la calidad de los datos, mejorar las medidas de seguridad, crear soluciones escalables, realizar pruebas exhaustivas e implementar un gobierno de datos eficaz, estas prácticas son esenciales para aprovechar al máximo el potencial del big data y convertirlo en insights valiosos para la toma de decisiones estratégicas”: Víctor Miramón, subdirector comercial en CompuSoluciones.
Big Data: El equilibrio entre innovación y seguridad en la era de la privacidad digital
El big data también ha planteado desafíos significativos en cuanto a la privacidad y seguridad de los datos, ya que la recopilación y análisis de grandes cantidades de información pueden comprometer la privacidad de las personas, es por ello que tanto los canales como las organizaciones deben implementar medidas de seguridad robustas y cumplir con regulaciones como GDPR (Reglamento General de Protección de Datos) para garantizar la protección de los datos. “La privacidad de los datos sensibles es esencial. Desde el inicio de un proyecto, se deben establecer mecanismos para segmentar los campos y evitar la propagación de datos sensibles en informes innecesarios. Por ejemplo, en un reporte de ventas, se deben incluir montos, pero no nombres de compradores para proteger su privacidad”: anotó el Account Manager para super cómputo e inteligencia artificial y Machine Learning para Latinoamérica en HPE.
“El constante crecimiento y diversidad de datos aumenta las vulnerabilidades; la solución de Veritas simplifica y ofrece la protección más amplia de la industria, ya que es la única solución de copias de seguridad que combina administración de datos, automatización, inteligencia artificial y arquitectura elástica para mejorar la agilidad y seguridad de los datos en la nube híbrida integrada, además, protege los datos con un enfoque de plataforma unificada, ofreciendo una solución completa de protección de datos en cualquier nube, entorno y a cualquier escala”: BU Analytics & Data Management en TEAM.
Es así que superar estos desafíos requerirá una inversión continua en capacitación y desarrollo de habilidades por parte de los canales, así como una atención cuidadosa a las necesidades y expectativas de los clientes, es por ello que MR Solutions expuso que la interpretación correcta de los datos es crucial para el éxito de las estrategias basadas en big data, “Lo más importante de todo el trabajo hecho en big data es en gran medida de la interpretación, ya que es lo que nos va a permitir identificar los patrones, tendencias, lo que brinda a las organizaciones una visión predictiva de los posibles resultados y escenarios futuros”: aseguró Mario Rodríguez.
Por su parte, PCH Connect también presentó su visión sobre la relevancia que adquiere la interpretación de los datos y en consecuencia la toma de decisiones estratégicas que es transversal al negocio del canal, “La interpretación correcta de los datos es lo más importante; no sirve de nada tener tanta información si no se clasifica, analiza y focaliza de manera correcta, ya que esto nos ayuda en la toma de decisiones. El canal, nos ayuda en la personalización de la oferta, por las tendencias, patrones, temporalidades y el conocimiento de los riesgos”, sostuvo Pablo Álvarez.
“La interpretación correcta de los datos es crucial en las estrategias basadas en big data; generar conocimientos accionables permite transformar grandes volúmenes de datos en insights que guían decisiones estratégicas y operativas, además, capitalizar estos datos ofrece a los canales la oportunidad de personalizar ofertas, mejorar la eficiencia operativa y desarrollar nuevas oportunidades de negocio, es decir, una interpretación efectiva de datos es esencial para desbloquear el valor del big data y convertirlo en una ventaja competitiva tangible”: Víctor Miramón.
Explorando el horizonte del Big Data
Las empresas consultadas aseguraron que ven importantes innovaciones en áreas como la analítica predictiva, la inteligencia artificial interpretativa, la automatización de procesos, la seguridad de datos descentralizada, y el análisis de datos en tiempo real.
• CompuSoluciones: El mayorista aseguró que en 2024 observaron tendencias clave en big data centradas en la aplicación de inteligencia artificial y aprendizaje automático, destacando avances en análisis rápidos con IA y ML, visualización de datos accesible, gestión de datos de dispositivos IoT, computación periférica, Data Lakehouse y procesamiento del lenguaje natural. Estas tendencias apuntan a un futuro donde el big data sería más inteligente e integrado en la toma de decisiones estratégicas en las empresas.
• HPE: El fabricante declaró que entre algunas de las innovaciones emergentes relacionadas con el big data destacan la integración con Chat GPT y OpenAI para ampliar las capacidades de procesamiento y análisis de datos. Además, la marca mencionó una mayor flexibilidad en la gestión de datos y metadatos desde el borde hasta la nube, así como una mayor utilización de equipos de alto rendimiento en conjunto con soluciones de big data y Business Intelligence para mejorar la eficiencia en el procesamiento y análisis de datos.
• MR Solutions: En la perspectiva de MR Solutions, fundamentó su posición con base en un estudio de McKinsey Global Institute, en el cual se destacaron varias innovaciones emergentes relacionadas con el big data que se esperan ver en el futuro cercano. Entre ellas están los conocimientos de datos basados en IA en tiempo real, la informática cuántica, la democratización del acceso a los datos, el gobierno y la seguridad de los datos, así como la integración de IoT y big data.
• PCH Connect: Dándole continuidad y coincidiendo con las otras marcas especialistas consultadas, PCH Connect enumeró algunas innovaciones emergentes relacionadas con big data como: la computación cuántica para análisis de datos a velocidades extraordinarias, el FEDERATED Learning para mejorar la privacidad y seguridad de los datos, el uso de Blockchain para la gestión de big data. También se mencionó la automatización de la calidad de datos mediante IA y aprendizaje automático, el Data Mesh para promover la agilidad y escalabilidad, mejoras en el análisis de datos en tiempo real y la integración de datos multimodales para una comprensión más completa.
• TEAM: Por último, el mayorista habló sobre los Gemelos Digitales, que son replicas virtuales de productos físicos donde se introducen datos en tiempo real para predecir eventos en el mundo físico, además, mencionó la consolidación de la tecnología Blockchain, especialmente entre instituciones financieras, para compartir información de manera más rápida y segura. También se espera un crecimiento en la oferta de dispositivos wearables, con funciones cada vez más avanzadas respaldadas por análisis de big data para mejorar aspectos de la vida de las personas de manera imperceptible para los usuarios.
En resumen, el big data continúa transformando la forma en que las organizaciones operan y toman decisiones. Aprovechar sus oportunidades, abordar sus desafíos y adaptarse a las tendencias emergentes son aspectos cruciales para el éxito del canal en la era del análisis de datos masivos.
Oportunidades en verticales de mercado y ética
Industrias como el comercio minorista, la salud, las finanzas, la manufactura y el marketing son algunas de los sectores que han estado experimentando transformaciones significativas gracias al uso del big data, lo que les ha permitido echar mano desde la personalización de servicios hasta la optimización de procesos, con un impacto amplio y profundo, al respecto el subdirector comercial en CompuSoluciones comentó: “Las industrias que están experimentando transformaciones significativas gracias al uso del big data incluyen el comercio minorista, la salud y medicina, el transporte y logística, el marketing y publicidad, el sector financiero y la industria 4.0. Estas transformaciones se manifiestan en mejoras de la experiencia del cliente, avances en diagnósticos médicos, optimización de rutas de entrega, personalización de campañas publicitarias, análisis de riesgos financieros y automatización de procesos industriales”.
“La industria de la salud es sin duda una de las punteras en las cuales se está aprovechando el big data, con salud digital y telemedicina sumados a lo que ya se ha venido haciendo de la predicción de enfermedades y tratamientos; podemos también mencionar grandes avances en Finanzas, Manufactura, Transporte y Logística, Telecomunicaciones, Educación, además, sin duda en el Retail lo que empuja a que el mayoreo también evolucione”: Pablo Álvarez, CTO en PCH Connect.
Por otro lado, el canal está en posibilidad de garantizar y difundir la utilización ética y responsable del big data al adherirse a prácticas de privacidad y seguridad estrictas, obteniendo el consentimiento de los usuarios para la recopilación de datos y siendo transparente en el uso que se le da a la información.
“La mejor manera de garantizar la utilización ética y responsable del big data en los canales es comprometerse a cumplir con los marcos legales de la industria, con la Ley General de Protección de Datos como pilar fundamental en la estrategia; Team, en su alianza con Veritas, ofrece una cartera integrada de servicios de gobernanza y cumplimiento de normas que sintetizan inteligencia en todas las fuentes de datos, nuestro enfoque unificado facilita la protección de la información confidencial, el descubrimiento de información procesable y la mitigación del riesgo de costosas sanciones”: Ariel Iturbe, BU Analytics & Data Management en TEAM.
Es así que, para garantizar la utilización ética y responsable del big data, es crucial que los canales ofrezcan herramientas que permitan segmentar la información y controlar el acceso a los datos según perfiles de usuarios, así lo refirió Miguel Tiempos: “Podemos controlar qué usuario tiene acceso a qué información, lo que asegura un uso preciso y ético de los datos”. Además, la capacidad de organizar la información por ubicación georreferenciada facilita la segmentación adecuada, brindando acceso únicamente a los datos pertinentes para cada región. Esto se traduce en un enfoque que Tiempos consideró como: “el uso correcto y tanto ético como preciso por los privilegios de cada usuario”.
“El canal puede garantizar la utilización ética y responsable del big data asegurándose de obtener el consentimiento de los usuarios para recopilar datos personales, evitando prejuicios en la inteligencia artificial, siendo transparente en el uso de los datos y asegurándose de que su uso beneficie a la sociedad en general”: Director comercial en MR Solutions.
La clave de la personalización y el futuro del mercado
Como ya se ha dado cuenta, el big data permite una personalización profunda de productos y servicios al analizar el comportamiento y preferencias de los consumidores, lo que a su vez permite a las empresas adaptar sus ofertas de manera más precisa y eficaz, lo cual se acentuará más en 2024 debido a una mayor integración de tecnologías emergentes como Blockchain y Edge computing en el ecosistema del big data, así como un enfoque renovado en la ética y la responsabilidad en el uso de los datos.
“La visión predominante para el resto de 2024 en cuanto al avance y la adopción del big data se centra en avanzar con pasos seguros, soluciones comprobadas, flexibles, ágiles y rápidas, la experiencia de quien estructura la solución es crucial, ya que el tiempo es un recurso invaluable; al utilizar consultores con amplia experiencia en big data e inteligencia artificial, se acelera la implementación y se obtiene una respuesta más rápida”: Miguel Tiempos.
Por último, tanto CompuSoluciones, HPE, MR Solutions, PCH Connect y TEAM, coincidieron sobre el avance y una mayor adopción de herramientas que permitan la integración y optimización de datos a gran escala para impulsar la innovación y la eficiencia operativa en diversas industrias, asimismo, las empresas especialistas en big data esperan que las compañías adopten soluciones para analizar y aprovechar grandes cantidades de datos, lo que les ayudará a tomar decisiones acertadas y mejorar su competitividad.
Adicionalmente, algunos de los avances incluyen una mayor integración con la inteligencia artificial, el crecimiento en Edge Computing, la adopción de data as a service (DaaS), y avances en tecnologías de almacenamiento y procesamiento. Todo esto se ha impulsado por una mayor integración con tecnologías avanzadas y un enfoque en la privacidad y seguridad de los datos, mientras se expande la aplicación de big data en diversos sectores, creando nuevas demandas y ofertas.
