El análisis de esta información permite a los negocios conocer mejor a los usuarios para descubrir aquello que quieren o elaborar campañas de publicidad más efectivas. El ‘big data’ es un complejo concepto difícil de definir, pero que tiene cada vez más relevancia en un mundo en el que nos encaminamos hacia la permanentemente conexión. Engloba la masiva información que generamos con nuestros comentarios en las redes sociales, los mensajes por WhatsApp o incluso con las compras o transacciones financieras que realizamos. También se refiere a los procedimientos para cruzar distintas bases en datos en busca de patrones comunes o de los modelos de comportamiento de cada consumidor.
El análisis de esta información permite a los negocios conocer mejor a los usuarios para descubrir aquello que quieren o elaborar campañas de publicidad más efectivas. En este sentido, Google y Facebook son las grandes fuentes de información, pues tienen muchos clientes, “su gran producto es la manipulación de datos” y saben qué hacer con ellos; sin embargo, muchas empresas tienen multitud de datos muy valiosos pero no son conscientes de ello. Tampoco la mayoría de los propios usuarios sabe la cantidad de datos que genera ni cómo los utilizan las empresas.
De todo ello hablamos con Daniel Melo, director senior de FICO, una compañía que mediante el uso de procedimientos de ‘big data’ ofrece soluciones a organizaciones y empresas para una mejor toma de decisiones que permita mejorar la rentabilidad, impulsar el crecimiento y ofrecer un mejor atención a los clientes.
En primer lugar, ¿Qué es el ‘big data’?
La información que generan los consumidores y usuarios de servicios está recogida en múltiples bases de datos y grupos de bases de datos que tienen una dimensión tan grande que requieren un complejo sistema para el procesamiento de la información, para la ‘limpieza’ de la carga de datos, para la búsqueda y para el análisis de los mismos.
Los ‘trocitos’ de información se encuentran en distintos sitios, no están conectados. Gracias a las soluciones tecnológicas pueden procesarse y conectarse para sacar provecho de los datos.
Así, el `big data’ facilita la rentabilidad de esa gran cantidad de datos. En el caso de FICO, se pretende facilitar la toma de decisiones de una empresa en base a la información disponible.
¿El ‘big data’ es una mina de oro de la que aún queda mucho por explotar?
Por supuesto. El ‘big data’, los datos, se generan por una serie de actividades humanas, por ejemplo los comentarios en las redes sociales, una compra con una tarjeta de fidelidad, una reclamación, un pedido… Todo ello determina un comportamiento de cada uno de los millones de clientes y consumidores que utilizan distintas herramientas y soluciones.
El ‘big data’ representa, por tanto, lo que somos, lo que hacemos, lo que nos gusta y lo que no, y eso es muy valioso para las empresas.
¿Qué se podrá llegar a hacer gracias al análisis y optimización de los datos?
El ‘big data’ es una de las grandes oportunidades de las que se habla en el ámbito financiero o automovilístico. Por ejemplo, ahora, en el terreno de los coches, ya no se habla de ellos solo como propiedad de un producto, sino como utilidad. Es el caso del fenómeno del ‘car sharing’, con el que pasa del “tengo un coche” al “uso un coche” y este nuevo concepto genera una gran cantidad de ‘big data’. Cada usuario de un mismo vehículo tiene necesidades y gustos distintos: la emisora que escucha, la temperatura a la que le gusta estar en el interior… Esto puede ser utilizado posteriormente por empresas y fabricantes para el diseño del coche, campañas de marketing y fidelidad.
Genera muchos datos positivos que pueden tener una gran importancia para la toma de decisiones.
¿Qué sectores se pueden beneficiar del ‘big data’?
No solo se trata de recopilar datos, lo importante es los beneficios que se pueden generar gracias a ellos. Hay que preguntarse en qué sectores puede ser positivo el análisis de datos y la conexión de distintas bases de información y para qué.
Hay sectores en los que puede sacar muchos beneficios desde un principio, como el energético (cuándo se suelen renovar los aparatos eléctricos), el financiero (para determinar dónde se podría poner un cajero o diseñar un plan financiero acorde con lo que quieren los clientes) o el de los automóviles. Sin embargo, en otros como las farmacéuticas, se tardaría tiempo en poder aprovechar los datos recogidos, pues la muestra de personas con una determinada enfermedad es, por suerte, muy pequeña.
Vosotros os dedicáis a perseguir el fraude a las entidades financieras mediante el ‘big data’
Sí, se puede detectar fraude con tarjetas de crédito, en transacciones bancarias… en FICO tenemos capacidad, gracias al análisis y cruce de datos, de encontrar y bloquear a los clientes que cometen fraude. Sin embargo, estos solamente representan el 2%, lo más destacable que permite el ‘big data’ es mejorar la experiencia y seguridad de ese 98% que hace las cosas bien.
Sus transacciones y necesidades de servicios financieros pueden satisfacerse de forma más oportuna. También mejora la velocidad del servicio y la disponibilidad de distintos canales, además de permitir la oferta de unos precios más baratos a los clientes.
Por ejemplo, mediante soluciones de reconocimiento facial podría tener un crédito ‘preaprobado’ de forma inmediata, o en una tienda podrían saber una persona es la dueña de una tarjeta sin necesidad de solicitar la documentación que lo acredite. Permite eliminar la burocracia para garantizar la seguridad de ese 98%.
¿Cómo se puede detectar el fraude?
Se pueden utilizar determinadas soluciones de ‘big data’ para crear perfiles de cada usuario. A partir de este perfil se puede conocer a un cliente y prever sus acciones.
Además, estos perfiles también permiten detectar cuando la acción de un cliente se sale de su perfil. Si ocurre, se le notifica la transacción o pago realizado para garantizar que ha sido él quien la ha realizado y que no está siendo víctima de un delito de suplantación o estafa.
En EEUU, a partir del ‘big data’ las aseguradoras están empezando a ofrecer a los clientes servicios personalizados. ¿Es la especialización el objetivo principal del análisis y cruce de datos?
Sí, por supuesto. El objetivo final del ‘big data’ tiene que ser la mejora del servicio al cliente, de su experiencia. Esto crea además un círculo vicioso, porque cuando el cliente percibe que sus datos a máquinas y servicios repercuten en una mejora de la experiencia, facilita y permite la utilización de más datos.
¿Los consumidores e internautas son conscientes de la utilización de sus datos? ¿De que las compañías ‘guardan’ toda la información de sus acciones?
La gran mayoría aún está aprendiendo, no tiene muy claro qué datos genera, qué datos se utilizan y cuál es la importancia de estos. Otro sector de la población sí que lo tiene más claro.
Lo que también hay que tener en cuenta dentro de esto, y en FICO lo predicamos, es que las empresas tienen que ser muy transparentes con el cliente y seguir unas buenas reglas de conducta en la utilización de datos. Las propias compañías deben aclarar al cliente que le puede ofrecer determinados servicios porque él le ha facilitado una serie de datos.
¿Son las grandes empresas como Google, Amazon o Facebook las mayores fuentes de datos? ¿Lo saben todo de sus clientes y usuarios?
Sí, porque tienen muchos clientes, pero una red de gasolineras tiene también mucha información muy buena de nosotros. La cuestión es que quizás Google, por su origen en tecnología, y Facebook, por su origen en la manipulación de datos, tengan más conciencia de lo que tienen entre manos. Su gran producto es la manipulación de datos.
Pero la centralita de tu coche tiene hoy una cantidad de ‘big data’ que Citroën o Fiat aún no tiene tan claro cómo puede utilizar la información.
La generación de ‘big data’ se encuentra en todos los sitios la única cuestión que veo es que quizás Google tenga más claro qué datos tiene y cómo puede utilizarlos que, por ejemplo, las gasolineras de Repsol.
Hasta en una tarjeta de fidelidad de un ‘super’ se crean muchos datos: tiene datos de todos los alimentos que compras, de las marcas que utilizas, cada cuánto compras un producto… Es una masa de ‘big data’ que yo si fuera Coca Cola o una compañía de productos de limpieza me gustaría utilizar, el problema es cómo utilizarlos, quizás no tengan un buen sistema de almacenamiento. Muchas empresas tienen muchos datos valiosos y aún no lo saben.
