El análisis oportuno de big data puede revelar tendencias y estadísticas que facilitan la toma de decisiones para optimizar procesos, reducir costos o encontrar soluciones para los problemas de la vida cotidiana. Precisamente, el análisis de big data fue el tema central del primer Miércoles de la Escuela Universitaria de Ingeniería del ciclo 2015-1, organizado por nuestra Carrera de Ingeniería de Sistemas e IBM. La expositora del evento fue Érika Azabache, ingeniera en computación por la Universidad Simón Bolívar de Venezuela que labora en el área de Big Data Sales en IBM Perú.
En el Aula Magna B, Azabache sostuvo que el big data abarca la inmensa cantidad de datos que se genera todos los días en los sistemas y artefactos del mundo, y que esta producción ocurre a un ritmo vertiginoso debido a la expansión del acceso a internet y a las nuevas tecnologías que conectan cada vez más a las personas. También precisó que el análisis de big data requiere de sofisticados algoritmos para interpretar de la manera más certera las tendencias del mercado o los comportamientos de los consumidores.
La experta añadió que el big data toma en cuenta, sobre todo, los datos de cuatro grupos: los que se aplican en las transacciones, los que provienen de las máquinas en distintos trámites, los que se desenvuelven en las redes o medios sociales y los contenidos empresariales.
Luego la ponente mencionó algunos beneficios que son posibles de conseguir mediante el análisis de big data. Por ejemplo, en el sector bancario, a través de este procedimiento se puede reducir el riesgo de los fraudes, mejorar el conocimiento de los clientes para optimizar las ofertas y desarrollar nuevos productos, alentar la puntualidad de los pagos por parte de los consumidores e impulsar la rentabilidad.
Del mismo modo, Azabache apuntó que es factible aplicar el análisis de big data en las ciudades para intentar aliviar, por ejemplo, el problema del tráfico, además de acotar que una gestión adecuada de big data permite crear conocimientos que propician la aparición de nuevos emprendimientos, modelos de negocios y startups innovadoras.
