Big data y minería de datos: diferencias, similitudes y ejemplos

Big data y minería de datos son campos que se han vuelto esenciales debido a que las principales firmas de consultoría e inteligencia de mercados pronosticaron para el año 2020 que el 50% de la inversión en tecnología estaría relacionada con análisis de grandes cantidades de datos, y que estos hechos significarían la entrada definitiva a la era digital.

La pandemia del COVID-19 ha acelerado significativamente este proceso desde su inicio, aumentando significativamente la actividad del comercio electrónico y generando un volumen aún más elevado de datos.

Las empresas y operadores logísticos se encuentran entre los sectores que en su actividad generan más cantidad de datos que se pueden aprovechar gracias al machine learning y big data.

Los estudios orientados a determinar qué sectores empresariales están más preparados para interpretar y analizar información por medio de Big data y minería de datos ubican al transporte y almacenamiento en una posición intermedia entre los demás ámbitos con un índice de alfabetización de datos de 75,5. 

¿Qué es el big data y minería de datos?

Los conceptos big data y minería de datos se relacionan con las formas de procesar grandes cantidades de información para aprovecharla en la optimización de servicios y operaciones empresariales.

Big data, en su definición más simple se refiere a una gran cantidad de datos. Engloba los desarrollos tecnológicos que posibilitan tanto el almacenaje de grandes volúmenes de información como el tratamiento y análisis de datos estructurados y no estructurados en el menor tiempo posible  para  su eficaz aprovechamiento.

Las características principales del Big data son volumen, velocidad, valor y validez. Su importancia no se centra en la gran cantidad de datos que procesa sino en el beneficio que se puede obtener de ellos.

Data Mining es un conjunto de técnicas en las que se extrae información y mediante el uso de algoritmos se descubren pautas de comportamiento que la convierten en datos comprensibles y utilizables para la toma de decisiones y el planteamiento de estrategias empresariales.

¿Para qué sirve el Big data?

Entre las acciones que la gestión del Big data posibilita al analizar y estructurar los datos que procesa cabe destacar:

• La predicción de la demanda para el desarrollo de productos.
• A partir del análisis de los datos generados en  las acciones de los usuarios, reduce la deserción de los clientes y optimiza la relación.
• Una labor generadora de modelos de aprendizaje automático y robótica industrial.
• Reducción de costos e impulso de la innovación en productos.
• Identificación de patrones que conducen a fraudes.

Los desafíos del Big Data

La aplicación de técnicas de Big Data ha generado un incremento significativo en la optimización de los objetivos comerciales y servicios de atención al cliente en la mayoría de empresas de todo el mundo. Sus desafíos necesariamente están relacionados con el mejoramiento de los procesos que conducen a lograr estos resultados:

• Preparación de profesionales altamente capacitados en la ciencia de los datos. 
• Optimización de las técnicas de análisis para obtener datos relevantes, y así lograr el éxito en la gestión empresarial.
• Garantizar la seguridad de dicha información contra ataques cibernéticos.
• Cumplimiento de la normativa legal vigente relacionada con el almacenamiento de los datos relevantes para el negocio.
• Reinversión constante en la tecnología, dada su constante evolución.
  
  

Semejanzas entre Big Data y minería de datos

Big data y minería de datos son procesos complementarios, y a pesar de tener enfoques distintos frente a la información que procesan y utilizar diferentes técnicas presenta ciertas semejanzas o similitudes:

• El fin de ambos es procesar grandes cantidades de datos para convertirlos en información interpretable y utilizable. 
• Big data y minería de datos se desarrollan en varias fases.
• Como una acción complementaria el data mining obtiene valor del Big data.

¿Cómo se complementan el Big Data y minería de datos?

Los algoritmos usados tradicionalmente por la minería de datos son utilizados para resolver desafíos de Big Data. Big data y Data Mining establecen una relación en la que la primera representa el procedimiento y la segunda la herramienta con que se lleva a cabo el proceso analítico.

Big Data y minería de datos se complementan cuando aplican sus técnicas de análisis para detectar y adquirir información válida y clara para mejorar los procesos y la gestión comercial de una empresa.

Ejemplos de Big data y minería de datos

Son numerosos y muy diversos los ejemplos del uso de Big Data y minería de datos en las operaciones logísticas, ya que estas actividades se cuentan entre las que más cantidad de datos generan en el desarrollo de su actividad.

Ejemplos de Big data

Las técnicas de Big data en logística posibilitan la optimización de procesos, particularmente los que componen la cadena de suministro.

Entre los que cabe destacar: los procesos de aprovisionamiento, slotting y picking, la planificación y monitoreo de rutas y recorridos de última milla, de horarios y tiempos de entrega, información sobre condiciones  climáticas, ahorro de combustible, el uso de big data en e-commerce, comportamiento de usuarios en la red, control de existencias.

Ejemplos de Data Mining

ERP, CRM, MES, SGA, son ejemplos de tendencias tecnológicas que usan técnicas de Data Mining. Pero en general los principales usos de minería de datos se verifican en:

• Gestión de operaciones de marketing digital.
• Identificación de patrones de deserción de clientes.
• Predicción de movimientos de los clientes por suscripción.
• Aporte en la Gestión de empleados para el Depto. De Recursos Humanos.
• Exploración  de los volúmenes de datos que genera la empresa 4.0.

Las técnicas de Big data y minería de datos responden eficazmente a las necesidades de manejo de las grandes cantidades de datos inteligentes que se generan en casi todas las actividades actuales, para ser utilizadas como smart data.

Pero no solo la implementación de costosas y complejas estrategias informáticas garantiza la transformación digital de una organización. El uso de herramientas de software especializado en procesos de logística interna,  de planificación de rutas, trazabilidad, y seguimiento en tiempo real de los recorridos de última milla puede garantizar con altos índices de eficacia la exitosa culminación de la secuencia de la cadena de suministro.

Aquí es donde PlannerPro y LastMile by Beetrack se convierten en el mejor ejemplo de innovación tecnológica como respuesta al uso de tecnologías de alto costo y complejidad, ya que aportan eficazmente a la optimización de los procesos logísticos y las gestiones de los recorridos de la última milla de forma mucho más asequible para las empresas.