Imaginemos (es un suponer) que uno de mis clientes es propietario de una de las mayores plataformas B2B -comercio electrónico entre empresas- de nuestro país. Supongamos (otra vez) que esa ‘tienda’ recibe más de 1.000 pedidos diarios y que los entrega en cualquier punto de la Península Ibérica en menos de 24 horas, con servicio de logística propio. Podemos pensar, también, que la plataforma se conecta con otros sistemas similares repartidos por todo el mundo, facilitando la venta de productos en numerosos países.
El pasado noviembre tuve la fortuna de ver en directo qué significa un Black Friday & Cyber Monday para una plataforma de ‘ecommerce’ como esa. Ofertas contrarreloj. Contact Center colapsado. Almacenes vaciándose. Trailers y furgonetas cargando como locos. 4.500 pedidos tuvieron la culpa, casi 400 por hora, más de seis por minuto, de 8 de la mañana a 8 de la tarde. Atención: pedidos de empresa, no de consumidores finales. Y, mientras todo eso sucedía a gran velocidad, unos cuantos ojos se centraban en escrutar los datos que iban arrojando ocho pantallas concatenadas: “estas ofertas están funcionando”; “aquel grupo de clientes va comprando menos que en el Black Friday del año pasado”; “esta sección logística necesitará refuerzo por la noche”. Algunas cuestiones requerían -y permitían- ajustes sobre la marcha. Otras merecerán análisis más serenos, para conseguir mejores resultados en futuros viernes negros y, por qué no, en jornadas más cotidianas.
Cuando manejamos tales volúmenes de operaciones surge la posibilidad de jugar. De manera muy seria, desde luego, pero con la incertidumbre y excitación propia de los juegos. ¿Qué pasaría si ajustásemos nuestras campañas publicitarias online a las previsiones meteorológicas de cada pueblo de España? ¿Cómo medir a media mañana si cada zona logística lleva el ritmo adecuado de pedidos que garanticen el llenado de los camiones que las recorrerán por la noche? ¿Cómo ajustar dinámicamente los precios en función, entre otras cosas, de los de la competencia, que también son dinámicos? ¿Por qué las ventas de los miércoles tienen un importe medio superior al del resto de días?
Como podrá imaginarse, responder a cada una de esas preguntas requiere disponer de mucha información; de innumerables datos de fuentes muy diversas y heterogéneas. Muchos de ellos, con una disponibilidad inmediata que permita tomar decisiones sobre la marcha. Ese enorme almacén es lo que se conoce como ‘lago de datos’. El concepto amplía los conjuntos con los que habitualmente trabajan las empresas dando cabida a datos sin procesar, procedentes de fuentes externas (por ejemplo, un histórico de temperaturas y precipitaciones en todas las poblaciones de España) y otras casuísticas. A esas grandes cantidades de ‘piezas’ se les aplican diferentes técnicas para su adecuado almacenamiento y manejo, de manera que permitan extraer información útil en forma y plazo. Y así, casi sin darnos cuenta, acabamos hablando de Big Data.
Enlaces:
www.blue-granite.com/blog/bid/402596/top-five-differences-between-data-lakes-and-data-warehouses
www.divisadero.es/el-monstruo-del-data-lake/
www.linkedin.com/pulse/que-es-un-data-lake-big-y-bi-jose-blanco
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