A estas alturas, la pregunta sobre cómo puede la recolección y el análisis posterior de los datos ayudar a la toma de decisiones carece de sentido.
La toma de decisiones informadas, tanto estratégicas como operativas, se ha transformado en una herramienta fundamental para las empresas y organizaciones. Y como todo, ha cambiado de forma rápida y progresiva: de ser un proceso basado en la experiencia – prácticamente en la intuición – a estar cada vez más apoyado, casi totalmente basado en el análisis de los datos o Data Analytics. Tomar las decisiones de este modo permite procesos más ágiles; detectar deficiencias y oportunidades; y posibilita reaccionar o anticiparse a las demandas del mercado.
Según un estudio reciente de OBS Business School, el Big Data y las tecnologías de Data Analytics son básicos en las empresas: tres cuartos de las organizaciones encuestadas reconocen su impacto en la cuenta de resultados: el 7
Para poner la metáfora en números: En los últimos dos años se ha generado más información que en toda la historia de la humanidad. Más de dos mil millones de personas utilizan las redes sociales a diario en nuestro planeta, generando información sobre sus gustos, sus aficiones, recomendaciones, compras, tendencias… Un tesoro para cualquier empresa. Para una empresa, claro, que sepa cómo extraer el oro de todos estos datos, porque casi ningún byte de entre todos esos millones de Teras de información tiene orden ni concierto. El 8
El análisis de sentimiento es posiblemente la herramienta más utilizada para la toma de decisiones basadas en datos de las redes sociales. Este análisis es «el proceso de determinar y medir el tono, actitud, opinión o estado emocional de respuestas, decidiendo si una conversación u opinión es positiva, negativa o neutra». Tecnologías como el Procesado de Lenguaje Natural son claves a la hora de extraer información con sentido de todos estos datos. Nuevas tecnologías capaces de manejar y procesar grandes volúmenes de información (Big Data), tanto en tiempo real como en batch, así como las técnicas de Inteligencia Artificial (AI) y Machine Learning capaces de aprender y adaptarse de forma continua a una información tan compleja y diversa. Un buen ejemplo de ello es GLIK, la herramienta de Social Media Data Analytics (Customer Listening) desarrollada por Gradiant, que proporciona inteligencia sobre marcas, productos o servicios. Entre otras cosas, GLIK revela información clave de textos procedentes de las redes sociales a través de la agrupación de textos en función de su temática, la extracción de polaridad semántica (mensajes positivos, negativos o neutrales), y el descubrimiento de la meta y del objeto de interés (quejas, necesidades, recomendaciones, bromas, adquisiciones) del usuario que publica. Para más información: Glik: Customer listening Eforos: Inteligencia para el Marketing de Contenidos Contacta con nosotros — Photo credit: Geograph.org.uk / Flickr.com / Pixabay.com
Estamos de acuerdo en que los datos son valiosos. Pero para que sean útiles, hay que saber almacenarlos, identificarlos, clasificarlos, interpretarlos y por último aplicar una capa de inteligencia que permita llegar a conclusiones útiles. Algo tan complicado como buscar una aguja en un pajar. O mejor dicho, como buscar una sóla aguja en 100000 pajares.
