Aunque todos tendremos nuestra idea de qué es el Big Data un
pequeño repaso no está mal, diremos que Big Data hace referencia a los grandes
volúmenes de datos que ya no pueden ser fácilmente manejados o analizados con
herramientas, métodos o infraestructuras tradicionales, pero no es solo eso ya que
existen tres pilares fundamentales que caracterizan el reto del Big Data; las
tres V’s: Velocidad de
procesamiento, Volumen de datos y Variedad de estructuras. A estos tres
pilares se está incorporando también el Valor
de los datos manejados como una cuarta característica básica. Es decir sería
algo como “tengo una gran información de
lo que consultan mis clientes en la web, como me reservan, lo que opinan de mi en
las redes sociales, los gastos que hacen en mi establecimiento y todo ello proveniente
de distintas fuentes y quiero obtener una información de valor con una
velocidad de proceso aceptable”.
Orígenes y estructuras de datos
Los datos del Big Data tienen su origen en una gran variedad
de fuentes; de las más tradicionales a las más desestructuradas.
En algunos casos tendemos a creer que si tenemos un Data
Warehouse tenemos un big data pero esto no es cierto puesto que en big data
podemos tener datos sin estructura, los orígenes de datos pueden ser muy
diversos e incluso externos a la corporación, también pueden estar físicamente
distribuidos en distintos sistemas,
También estamos viendo como se aplican técnicas de big data
a muchos casos en los que las bases de datos relacionales ofrecerían mejores resultados
para el análisis de los datos, pero ¿por qué recurrimos a bases de datos noSQL
en estos casos? Porque actualmente se
está guardando mucha información desestructurada sin saber exactamente qué se
espera de ella y como se va a tratar en el futuro, si supiéramos
exactamente el motivo de guardarla y tuviéramos claro cómo se va a utilizar
sería más sencillo estructurarla y guardarla en bases de datos relacionales.
Pero no tendríamos la flexibilidad de tener nuevos tipos de análisis de datos,
además del enorme coste que supondría estructurar toda la nueva información. De
esta forma conseguimos unificar una
fuente heterogénea de datos difícilmente modelable en un sistema relacional y
sobre la que podremos crear una vista unificada que podamos interpretar,
De esta forma con el Big Data podemos iterar cíclicamente el
modelo analítico testando distintas opciones hasta dar con una interpretación
correcta o crear nuevas en el futuro.
Diseño de la estrategia de Big Data
Bien ahora nos ponemos en la piel de un empresario que tiene
un establecimiento turístico y se hace la siguiente pregunta ¿Cuál es mi
estrategia de Big Data? Para establecer una estrategia basada en Big Data, hay
que seguir estos cuatro pasos: ser exigente, analizar, visualizar y predecir y
hacer pronósticos.
Ser exigente
En el sector turístico se generan cantidades ingentes de información
por si mismo que se une a la generada en las redes sociales nos encontramos
ante una cantidad abrumadora de datos que llegan a nosotros en múltiples
formatos (cookies, archivos de registro, bases de datos propias, logs, rastreo
de datos,…) Por lo que debemos saber elegir de todo este entramado de información disponible
la que es relevante para nuestro negocio
Saber analizar
Una vez que tenemos recopilada la información si queremos conseguir
un valor real para nuestro negocio debemos analizar los datos con cuidado, pero
siendo creativos. Debemos de saber qué información tenemos y formular hipótesis
o casos que nos ayuden a establecer el análisis que queremos hacer, estimar a
donde podemos llegar o qué podríamos obtener.
Entre las direcciones del análisis de Big Data podemos
encontrar que tanto la gestión de los clientes, como la Inteligencia
Empresarial (Business Intelligence) y las aplicaciones específicas de negocio
se benefician de estos procesos. Pero para los informes de yield management o
sisetmas de CRM ya tenemos herramientas específicas, los análisis de Big Data van
a tener su potencia en ámbitos más estadísticos que concretos, aunque también
nos los puedan dar.
Visualizar
Los datos que tendremos serán sobre hechos del pasado o de
tiempo real y podrán servirnos para crear conclusiones de lo sucedido, conocer
lo que está pasando y nos dan herramientas para ser capaces de comprenderlo.
Predecir y hacer pronósticos
Este debería ser el potencial que buscamos, ya que una vez
que tenemos la visión de la situación estos datos nos deben dar información
suficiente para anticiparnos a lo que va a suceder, crear modelos de
comportamiento o patrones de causa efecto.
De esta forma podremos saber el efecto que ha tenido una
campaña sobre las visitas a nuestra web o las reservas, pero también podremos
llegar a saber como de rentable es que alguien nos mencione o recomiende, y si
somos más imaginativos la repercusión que puede tener el hecho de que llueva en
distintas regiones para saber la repercusión sobre mis reservas.
Dónde está la información
Está claro que hay mucha información por ahí fuera, pero
¿Cuál es la que está disponible? La primera que debemos mirar es la que
generamos nosotros
·
Datos de reservas.
·
Check-ins y check-out.
·
Información de nuestra web en tiempo real y
canales sociales
·
Acciones forzadas de captación a través de
sorteos, concursos, ofertas, suscripción newsletter.
·
Bases de datos de toda la vida.
Y también fuera
·
Datos de reservas de aviones, trenes, hoteles,
coches, agencias…
·
Información en tiempo real de redes sociales.
·
Servicios de Open Data de la administración
·
Compra de bases de datos.
¿Qué podemos hacer?
Algunos usos que se pueden dar son:
·
Conocimiento 360 del cliente a través de sus preferencias
y comportamientos de turistas tanto en desplazamientos, compras, tendencias.
·
Conocer que hacen los turistas, antes, durante y
después de usar nuestros servicios.
·
Encontrar correlaciones: hay que buscar causas y
efectos, se parte de una hipótesis y se comprueba
·
Alinear la oferta de la empresa y las
necesidades del cliente
·
Analizar nuestras operaciones y las repercusiones
que tienen.
·
Conocimiento del sector en cuanto a tarifas,
beneficios, costes, recursos turísticos.
·
Conociendo al cliente podemos, personalizar rutas y prever tarifas y presupuestos.
·
Detectar nuestros clientes Apostoles que actúan promocionándonos.
·
Ver cuáles la imagen que ofrecemos en internet.
Casos de Éxito
El futuro
Y aquí me gustaría dejar abierta una pregunta ¿Qué podemos
hacer? ¿hasta dónde nos lleva nuestra imaginación? Luego es cuestión de ver cómo
se utiliza la tecnología para conseguirlo porque hay muchas soluciones ya en
marcha.
Mas información
