La industria está inundada de información, pero solo unas pocas empresas la administran de manera efectiva.

Ahora que los suscriptores se conectan constantemente a sus redes a través de voz, mensajes de texto y otras interacciones con teléfonos inteligentes, las compañías de telecomunicaciones tienen acceso a grandes cantidades de datos. Sin embargo, investigaciones sugieren que relativamente pocos de los que han adoptado arquitecturas de gran tamaño, cuando las tecnologías analíticas han presionado lo suficiente como para aprovecharlos significativamente. Curiosamente, sin embargo, un pequeño grupo ha logrado beneficios desmesurados de tales inversiones, en un patrón de desempeño que se asemeja a una distribución de “curva de potencia”.

Se llegó a estas conclusiones después de encuestar a ejecutivos de 273 compañías globales de telecomunicaciones que representan casi una cuarta parte de los ingresos de la industria. Casi la mitad de los encuestados dice que sus empresas están considerando invertir en Big Data y análisis, mientras que el 30 por ciento de las empresas encuestadas las han fabricado.

Para determinar si tales esfuerzos mejoraron el desempeño general, se estimó la contribución de Big Data a las ganancias de dos maneras: preguntando a los encuestados y realizando un análisis estadístico que correlacionaba las ganancias de las empresas con su inversión de capital y trabajo y su uso de Big Data. El primer enfoque fue posible para las 80 empresas de la muestra que informaron haber realizado inversiones en Big Data. Los resultados del otro enfoque, utilizando datos externos disponibles para 47 de las empresas, fueron similares.

Cuando se trazaron las cifras de rendimiento para las 80 empresas, se encontró que, en algunas de ellas, los macrodatos tuvieron un impacto considerable en las ganancias, superando el 10 por ciento. Muchos tuvieron ganancias incrementales de 0 a 5por ciento, y algunos experimentaron retornos negativos. La mayoría de estos últimos culpan a la baja calidad de sus datos y al déficit de talentos por su incapacidad para ampliar las actividades de Big Data. También se descubrió que muchas organizaciones administran Big Data a un nivel demasiado bajo como para convertirlo en una prioridad estratégica.

El potencial de las empresas que aplican la ciencia de los datos de manera efectiva es sustancial. Uno de ellos utilizó modelos analíticos para predecir los periodos de mayor uso de la red derivados de la transmisión de video. Posteriormente, tomó medidas específicas para aliviar la congestión en esos momentos, reduciendo sus gastos de capital planificados en un 15 por ciento.

Otra empresa tenía un modelo de aprendizaje automático que combinaba datos sociodemográficos, información de los puntos de contacto del cliente (como centros de llamadas y redes sociales) y datos sobre el uso de la red. Pudo identificar, en tiempo real, a los clientes con más probabilidades de desertar o tener problemas para pagar sus facturas, así como recortar la deserción en tres puntos porcentuales y mejorar la recuperación de los pagos en un 35 por ciento. Para lograr resultados similares, otras compañías de telecomunicaciones podrían comenzar por el mapeo de la riqueza de datos a su disposición y sus oportunidades para explotarla.

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