Smart data: diferencias con big data y su relevancia en los negocios

Cada vez más empresas de diferentes industrias y sectores están sumándose a la transformación digital, impulsando sus operaciones por big data. Así lo confirma el informe «Cómo los datos confiables impulsarán la transformación digital», realizado por Refinitiv de donde se desprenden las siguientes estadísticas: 

• 44% de las empresas utilizan actualmente IA o ML en su proceso de negociación y otro 17% planea incorporarlo en los próximos 12 a 24 meses.
• El 73% de los traders cree que la tecnología del sistema de gestión de la ejecución tendrá un impacto en los mercados financieros durante los próximos 3 a 5 años.
• El 63% de los científicos de datos aseguran que el machine learning se está utilizando en sus empresas para generar ideas de inversión comercial.
• 53% de las empresas confirman que ya están usando conjuntos de datos de mercado en la fijación de precios en la nube.

Esto se debe a que los resultados en las tomas de decisiones son más precisos y certeros. Sin embargo, los datos no son mágicos por sí solos y requieren de un mantenimiento y optimización para funcionar efectivamente. Cuanta mayor calidad exista en los datos, más listos estarán para analizarlos a gran velocidad.

A este cuidado en la información se le conoce como smart data.  

En otra definición igual de acertada, el smart data significa información que realmente tiene sentido. Por ejemplo, es la diferencia entre ver una enorme lista de números de las ventas semanales, frente a la clara identificación de altos y bajos volúmenes de venta. 

Es importante recalcar que el smart data no es una entidad separada del big data; en algunas ocasiones hasta es confundida (pero de eso hablaremos más adelante). Sin embargo, el smart data es aquella pieza de valor obtenida de una gran cantidad de material como rocas, madera o plástico. 

¿Por qué es relevante el smart data en los negocios? 

Nos gusta pensar que el smart data es ese diamante que, después de limpiarlo y pulirlo con esmero, cuidado y esfuerzo, se convierte en la piedra más brillante para cada empresa o individuo que la utilice. 

De nada sirve afirmar que eres una empresa basada en datos si estos no son inteligentes. El smart data es esa parte de los datos que puedes utilizar directamente (y con toda la confianza) para responder a las necesidades comerciales específicas de tu empresa o para cumplir con resultados predefinidos.

Estos son algunos de sus beneficios:

• Es capaz de adaptarse a tus especificaciones técnicas y puede emplearse sin la necesidad de caer en la redundancia de los datos. 
• Ayuda a las empresas a extraer datos relevantes de enormes volúmenes de datos con los que diariamente se ven inundados. Saber lo que realmente quieren decir tus datos te ayuda también en el mundo digital.  
• Es un proceso rápido, ágil y confiable que pone a tu disposición la información en un menor tiempo. Si has hecho un evento empresarial, por ejemplo, donde obtuviste datos valiosos de clientes y leads que podrían ayudarte a mejorar su experiencia o a brindarles mensajes de valor, con smart data superarás la barrera temporal para el aprovechamiento de esa información. 
• En empresas de ecommerce puede ayudar a la planificación de rutas de entrega, análisis de rendimiento y análisis de satisfacción del cliente. Cada función permite conocer mejor a los consumidores, sus necesidades y deseos, para así aumentar el nivel de satisfacción del cliente. 
• Si hablamos de su función en la industria, el proyecto Big Data y Machine Learning aplicado al Control de Calidad Predictivo es un gran ejemplo. Este proyecto, desarrollado por LKS, tiene por objetivo mejorar el proceso de inyección de piezas de aluminio. Y al recopilar información de las piezas defectuosas, trata de establecer un patrón común en la producción para evitar o disminuir su fabricación. 

3 diferencias entre smart data y big data 

Es usual que ante conceptos y definiciones similares, puedan existir confusiones o se hable sobre smart data y big data como si fueran un sinónimo. Y si bien puede haber similitudes, cada uno cubre diferentes aspectos importantes. El más claro sin duda es que el big data se refiere a cantidad y smart data a calidad, pero a continuación profundizamos un poco más en sus diferencias principales. 

1. Tipo de información  

El big data, si bien brinda una gran cantidad de datos, estos no son dinámicos ni inteligentes; a su vez, son estáticos y sin interpretación. 

En cambio, el smart data es información procesada y dinámica que puede intercambiarse para la resolución de necesidades o solicitudes específicas. 

2. Calidad de datos 

El big data describe cantidades masivas de datos que pueden ser estructurados o no. Estos son recopilados diariamente por todo tipo de industrias, sectores y canales. 

El smart data se describe como grandes datos que ya han sido limpiados, filtrados y preparados para ser utilizados y, a diferencia del big data, están libres de errores. Por ello son los indicados a utilizar en diferentes circunstancias, por ejemplo, la toma de decisiones empresariales. 

3. Pilares 

El big data se fundamenta en 4 pilares principales: volumen de datos, variedad de fuente, velocidad de obtención de datos y veracidad. No obstante, su falta de limpieza puede resultar una total pérdida de tiempo para las empresas que buscan tomar decisiones de negocio a través de ellos, pues su gran generalidad y falta de objetivos no permiten una visualización clara de la información. 

En cuanto al smart data, su principal pilar es el valor de los datos. Esto significa que todos los datos recopilados son recogidos y analizados hasta definir información de valor. Es por eso que las empresas pueden valerse de lo obtenido para el mejoramiento de sus operaciones, procesos y decisiones. 

Como conclusión a estas diferencias, es claro que el big data son aquellos datos no procesados que están a la espera de convertirse en información útil y el smart data se refiere al big data analizado y listo para ser información de valor. 

3 aplicaciones de smart data empresarial 

Te hablaremos de algunas aplicaciones específicas para las cuales los datos inteligentes son primordiales. 

1. Manufactura e industria inteligente

La manufactura inteligente se ha definido como los sistemas de fabricación colaborativos totalmente integrados que responden en tiempo real para satisfacer las demandas y condiciones cambiantes en la industria 4.0, la red de suministro y las necesidades generales de los clientes. 

El smart data ha permitido que la industria y la manufactura den un salto enorme hacia la transformación digital gracias a la automatización de procesos, fabricación aditiva, uso de herramientas de datos y análisis, así como un aumento en el uso de tecnologías de la información y de operación. 

Un ejemplo de esto es el surgimiento de las smart factories, las cuales aplican a sus operaciones e instalaciones diversos dispositivos y plataformas de internet de las cosas (IoT), que ofrecen capacidades predictivas y proactivas para solucionar problemas operativos o de mantenimiento a través de tecnologías como big data, machine learning, inteligencia artificial y realidad mixta. 

2. Atención médica inteligente 

La atención médica inteligente consta de diferentes participantes: desde los médicos y pacientes hasta los hospitales e instituciones de investigación. Involucra diversas dimensiones como la prevención y seguimiento de enfermedades, diagnósticos y tratamientos, gestión hospitalaria e investigación médica. 

Las tecnologías utilizadas para su funcionamiento, además del smart data, son IoT, internet móvil, computación en la nube, 5G e inteligencia artificial. 

El uso de los datos inteligentes permite brindar un mejor servicio a los pacientes, por ejemplo: dar asistencia médica a través de asistentes virtuales que ya tengan ciertos conocimientos de los pacientes. De igual forma, las decisiones estratégicas también se ven favorecidas al poder implementar sistemas inteligentes con datos confiables. 

3. Turismo inteligente 

Las empresas y marcas dedicadas al turismo también han ido poco a poco viendo los beneficios de incluir tecnologías como el smart data para el mejoramiento de sus servicios. Esto no solo para ofrecer la alternativa de visitar destinos en realidad aumentada, sino también, de manera «tradicional» usando datos para recursos turísticos. 

Por ejemplo, de la mano de tecnologías, como IoT, las empresas pueden conectar miles de dispositivos alrededor de un kilómetro cuadrado para permitir acercar la experiencia turística al gusto de cada visitante de forma personalizada. 

Además, la información obtenida por medio del big data (para después convertirse en smart data) será de gran apoyo para las ya conocidas smart cities, con lo cual podrán diseñar experiencias más innovadoras que respondan a las necesidades, deseos y gustos de cada persona. 

Recuerda, el volumen, la velocidad y la variedad no serán realmente valiosas sin la veracidad y el valor que el smart data puede brindarte para una mejor toma de decisiones. Si subestimas y descuidas estas últimas cualidades, el valor de tus datos estará incompleto y tal vez habrás enfocado mucho esfuerzo y tiempo en información que al final de todo no podrás ocupar. En pocas palabras: el big data necesita convertirse en smart data para funcionar.