Todavía no nos hemos hecho a la idea de todo el potencial y las implicaciones del Big Data, y ya tenemos aquí el siguiente paso: el Smart Data.
Mientras que el Big Data trata con ingentes volúmenes de información, estructurada y no estructurada, el Smart Data se focaliza en analizar fragmentos de esta información que realmente aporten valor, para identificar patrones y tendencias.
De forma muy simplificada, podríamos decir que, una vez hemos conseguido canalizar todos los datos que nos aporta el Big Data, el siguiente paso es escoger y analizar la información que es realmente valiosa para las empresas, la que permita tomar decisiones más inteligentes y de forma más rápida. Uno de los signos de madurez de cualquier sector: pasar de la cantidad a la calidad.
¿Qué diferencia hay entre el Big Data y el Smart Data?
El Big Data se basa en cuatro factores: volumen, velocidad, veracidad y valor de los datos. Los dos primeros, volumen y velocidad, hacen referencia al proceso de captación y generación de los datos.
En cambio, la veracidad y el valor tienen que ver con la calidad y la utilidad de estos datos. Y aquí es donde entra en juego el Smart Data, filtrando la información realmente valiosa entre todo el ‘ruido’ de datos. <>
El valor del Smart Data para el sector financiero
Centrarse en los datos que realmente tienen sentido tiene mucho más potencial para el sector Fintech que acumular vastas cantidades de información. El Smart Data incrementa la eficiencia de los procesos de negocio, ya que permite tomar decisiones más inteligentes, basadas en datos y de forma más rápida. Es decir, mejores decisiones. ¿Qué negocio no las querría?
Pero entre todos los beneficios del Smart Data, hay dos que destacan especialmente por su valor para el sector financiero: la predictibilidad y la personalización.
El Smart Data y la predicción del comportamiento del consumidor
Uno de los grandes beneficios del Smart Data es la capacidad para detectar patrones y tendencias. Mientras que el Big Data se basa soe todo en el análisis de datos históricos soe cómo un determinado usuario se ha comportado en el pasado, el Smart Data se enfoca a intentar entender la próxima necesidad que tendrá la persona. Por ejemplo, si ha pedido un préstamo, no solo intentamos ver si podrá devolverlo, sino para qué lo ha solicitado y qué le podemos ofrecer a continuación.
La predicción como herramienta de personalización
Entender lo próximo que necesitará el consumidor nos lleva al siguiente paso: la capacidad de personalizar al máximo la comunicación y la oferta de productos y servicios, de crear ofertas relevantes según la necesidad, y no según datos sociodemográficos, por ejemplo.
El valor actual y potencial de esta información smart para el sector financiero, y para las empresas en general, es evidente. Simplemente hay que mirar la demanda de analistas de datos y científicos especializados en esta área: durante el primer semestre de 2016 se incrementó un 45% en toda Europa.
El Big Data no solo ha llegado para quedarse, sino que ha madurado y evolucionado: estamos hablando ya del Smart Data. <>