El mundo de Internet ha cambiado muchos aspectos de nuestra vida cotidiana, especialmente en el campo de las telecomunicaciones. Las personas hemos dejado de lado cosas de antaño como las cartas o tarjetas y las hemos sustituido por correos electrónicos o mensajes por las redes sociales. Nos conectamos a la Red en nuestro trabajo, para informarnos de las noticias, e incluso para comprar.
De lo que no nos percatamos es que realizando estas acciones estamos proporcionando, ya sea de manera consciente o no, un gran volumen de datos a compañías que gestionan las webs y a los operadores de telecomunicaciones. De hecho, muchas empresas aprovechan esta información para realizar ofertas personalizadas, saber que es lo que vamos a comprar o estudiar grandes tendencias del mercado.
¿Qué es el Big Data?
El Big Data se refiere a la acumulación de grandes cantidades de datos y a las técnicas utilizadas para extraer información útil de los mismos. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes:
- Generados por las personas: cuando utilizamos mensajería instantánea, publicamos en una red social, enviamos un correo electrónico, etc. generamos una serie de información en forma de datos y metadatos.
- Transacciones: cuando realizamos pagos, por ejemplo, se genera información sobre los usuarios, los lugares y la fecha de la operación.
- Web: cuándo navegamos, por dónde, cuánto tiempo, cuántas veces repetimos, hacia dónde vamos a continuación… La información de la navegación de los usuarios por la Red puede resultar muy útil analizada a través del Big Data, ya que permite revelar tendencias.
- Máquina a máquina: en muchos casos no hace falta una participación directa del usuario, basta simplemente que tengamos conectado un dispositivo a la Red y con ello ya estamos proporcionando información (de dónde estamos, por ejemplo). Esta situación puede producirse cuando nos conectamos a una wifi, mediante bluetooth, a través del GPS, etc.
Una vez que se dispone de un gran volumen de datos se puede obtener información de ellos a través de diversas herramientas que permiten encontrar relaciones entre variables, o incluso realizar minería de datos (data mining) para encontrar patrones de predicción del comportamiento de los consumidores o establecer segmentaciones (grupos de clientes relativamente homogéneos).
Ejemplos prácticos de la aplicación del Big Data a las finanzas
Hay multitud de ámbitos en los que se usa esta técnica, y desde el punto de vista personal puede incluso sernos de utilidad a la hora de ahorrar u obtener más partido de nuestro dinero. A continuación, veremos algunos ejemplos:
- Existen análisis que relacionan los términos más utilizados en Twitter con la evolución de la Bolsa de Nueva York. Así, el Banco Central Europeo examinó más de 300.000 tuits, observando que un aumento de un punto en el porcentaje de uso de la palabra “bullish” (alcista) equivalía a 0,13% de aumento en el Dow Jones.
- Los mercados de valores son muy adecuados para la utilización de este modelo, ya que se generan gran cantidad de datos y el Big Data tiene la capacidad de convertirlos en información. Así, se realizó un estudio a través de Google Trends, analizando la utilización de diversos términos, como deuda, acciones, crédito o paro, teniendo en cuenta que las personas solemos realizar más búsquedas cuando algo nos preocupa que cuando va bien. De esta manera, si las búsquedas aumentan se supone que las personas están preocupadas porque la situación va a ir a peor, mientras que si descienden es porque va a mejorar. Invirtiendo según este patrón se consiguió una rentabilidad varias veces superior a la media.
- El ámbito de los seguros es uno de los más propicios para la aplicación de estas técnicas. Hay compañías que ofrecen descuentos especiales a los asegurados que lleven sistemas para monitorizar su actividad física, regalando con cada seguro de vida una pulsera inteligente que permite controlar diversos parámetros. En los seguros de automóvil, es posible obtener mejores precios vinculados a la colocación de un GPS en el vehículo que informa de diversas variables, como los kilómetros recorridos, las horas a las que se utiliza el vehículo, o el respeto de las velocidades máximas.
- Un sistema similar al anterior, también basado en el GPS, permite que haya apps para el móvil que nos ayudan a conducir de manera más eficiente, contribuyendo al ahorro de combustible.
- Los bancos manejan mucha información sobre sus clientes. Algunas entidades ya están empleando el Big Data para conocer mejor a sus clientes, lo cual les permite no sólo ofrecer productos más ajustados a sus perfiles, sino, por ejemplo, minimizar el fraude en el uso indebido de los medios de pago por parte de otras personas.
- Las compañías especializadas en el comercio electrónico lo usan habitualmente, de manera que realizan ofertas personalizadas en función de los artículos que visita y/o compra el cliente y lo que suelen adquirir otros similares. Una de las grandes empresas de e-commerce habría obtenido hasta un tercio de sus ventas a través del sistema de recomendaciones que ofrece su web basado en la aplicación de técnicas de Big Data.
- Algunas compañías telefónicas utilizan el Big Data para realizar los perfiles de sus clientes (tipo de llamadas, cantidad, horas, lugares desde dónde se llama…), realizando a partir de ahí ofertas personalizadas, más baratas y/o más adecuadas a las necesidades de los mismos.
Equipo de Self Bank
