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Big data: todo sobre los macrodatos y el valor para tu clínica de salud.

Estamos seguros de que los mejores regalos que has recibido te los ha hecho alguien que te quiere y te presta atención: cuando dices qué color es el que más te gusta, cuál de tus prendas favoritas se estropeó en la tintorería o qué te gustaría tener, pero no te atreves a comprarlo.

Lo que hace ese amigo tuyo es poner atención a los datos que pones a su alcance, incluso sin que tú se lo pidas. Ahora imagínate eso, pero a una escala mucho más grande. Ya no se trata de solamente datos, sino de macrodatos o big data.

Gracias al uso de aplicaciones, los diferentes formatos a los que tenemos acceso para consumir y producir (videos, imágenes, textos) y las distintas interacciones que realizamos con marcas, negocios, servicios y otras personas, producimos millones de terabytes de información. ¿Te has puesto a pensar en la cantidad de datos que se comparten en un minuto, tan solo en internet? 

Por eso, si se gestionan con inteligencia y se eligen con cuidado, todos esos macrodatos son muy valiosos. Pero (Si, ¡hay peros!), no son tan fáciles de manejar. Así que nos hemos propuesto hablarte del big data (o esa cantidad impresionante de información) y de cómo puede beneficiar a tu clínica de salud.

¿Qué es el big data o los macrodatos?

El término big data, o macrodatos, hace referencia a las enormes cantidades de información que se obtienen de usuarios de aplicaciones, transacciones de datos o entre máquinas. Adicionalmente también abarca la captura, gestión, clasificación y análisis eficiente de esa información a través de nuevas herramientas y programas.

5 características del big data

Para que la información pueda considerarse parte de los macrodatos debe cumplir algunos requisitos que, además de la cantidad, tienen que ver con la calidad. Te dejamos cinco características que te ayudarán a entender qué son los macrodatos dentro de todo el flujo de información:

1. Volumen

Aquí nos referimos a medidas que no pueden reducirse a simples gigabytes, sino a cantidades que exigen un almacenamiento mucho más complejo y con una capacidad de almacenamiento enorme. En este sentido, la capacidad que aporta el cloud a los sistemas SaaS como Trabem permiten que puedan construirse esos sistemas y ser escalables.

2. Veracidad

Por supuesto, la información que comprende al big data debe ser verdadera y comprobable. No se trata de agregar números a capricho o inventados: su origen tiene que proceder de una fuente fidedigna y que se pueda consultar.  Por eso, los datos extraídos de Trabem que giran alrededor de su clínica, ya sean de marketing, finanzas, agenda, compras o de gestión médica, aportan este primer punto de veracidad gracias a TRABEM.

3. Velocidad

Ahora tenemos la ventaja de capturar datos en tiempo real, así que una de las características del big data también es la velocidad con la que pueden recolectarse. Al fin y al cabo muchos de ellos provienen de acciones en aplicaciones, sitios web o redes sociales. Y esto es gracias a que TRABEM conecta con los datos de los Leads que obtienen de tus campañas de Marketing Online y se pueden recoger, guardar, ordenar y valorizar.

4. Variedad

También es información que se obtiene de distintas fuentes, lo que permite que no haya sesgo, pero tampoco límites de lo que se aprende del análisis. Si están bien gestionados, los macrodatos nutren el conocimiento que un negocio tiene de su mercado, clientes, público, industria de salud, etc.

5. Valor

Al final de su análisis, el big data ayudará a tomar acciones y a reconocer oportunidades para mejorar su negocio en varios de sus niveles. Si no se encuentra una utilidad a la información, ya sea para aumentar ventas, tener procesos eficientes, optimizar sus departamentos, acercarse más a sus clientes, atraer inversionistas o cualquier acción que signifique una mejora, entonces no tendrías por qué considerarlos parte de tus macrodatos.

Fuentes de big data

Como ya te adelantamos, los macrodatos provienen de diferentes fuentes algunas de ellas son:

  • Las personas: entregan datos cuando envían sus datos a un formulario, interactúan en sus redes sociales, mandan un correo electrónico o contestan un mensaje de texto. Se trata de una fuente de datos muy valiosa, porque nos da una idea de los gustos y las necesidades de nuestros pacientes o los que están interesados en serlos.

  • Las máquinas: nos referimos al GPS, una red de wifi; pero también incluye a un contador de energía eléctrica de un edificio, las cámaras de vigilancia en el centro de la ciudad o los que registran la entrada y salida de autos en un estacionamiento público. Aplicados a una clinica, también tenemos datos como entradas y salidas de personas, afluencia a los sitios cercanos y otros muchos valores que se pueden recolectar a traves del conexiones con otros sistemas de Open Data y similares.

  • Estadísticas biométricas: provienen de la seguridad en distintos niveles y abarcan el registro de huellas dactilares, de voz o el reconocimiento de rostro. Trabem cuenta con conexiones a sistemas de terceros y un propio sistema de Reconocimiento facial para el registro de entradas y salidas de la clinica.

  • Estadísticas de marketing digital: suelen ser resultado de las acciones que los usuarios realizan cuando responden a un anuncio o cuando ingresan a un sitio web; las palabras clave que atraen más lectores en un blog pueden ser un ejemplo.

  • Estadísticas de transacciones de datos: Desde donde llegan los ingresos, cuento tardan, margenenes de cada tipo de ingreso como seguros, privado, conciertos con al seguridad social.

Categorías del big data

Además de las fuentes, el big data se divide en 3 categorías:

  • Datos estructurados: son los que tienen tamaño y formato definido (generalmente numérico) y pueden gestionarse con hojas de cálculo y bases de datos.
  • Datos no estructurados: están desorganizados y no se encuentran dentro de un formato que jerarquice la información. Hablamos de archivos de texto o PDF, o información no numérica (como correos) que recopilamos de redes sociales, imágenes o videos.
  • Datos semiestructurados: combinan los estructurados con los no estructurados porque, aunque la mayoría se encuentra desordenada o sin formato definido, es posible clasificar datos valiosos gracias al uso de etiquetas.

Trabem cuenta técnicamente con los recursos y el conocimiento necesario para esta arquitectura. El Cloud de AWS, Bases de datos SQL y no SQL como Postgre, Firebase, gestores de mensajería como KAFKA, permiten que podamos realizar todo un sistema de exploración de datos basado en los datos fidedignos que nos genera el negocio día a día y se gestionan gracias a TRABEM.

¿Para qué sirve el big data en una clínica de salud u hospital?

El big data aporta valor a las clínicas de salud y hospitales porque, gracias al análisis del conjunto de datos, es posible obtener conocimiento valioso para el desempeño de la organización.

Algunas de las estrategias derivadas del big data son la creación de un algoritmo (como lo hacen Netflix o Amazon), el cual ayuda a predecir los comportamientos de sus clientes o herramientas que ayudan con la optimización de procesos (como la venta en línea).

En su aplicación en las clínicas de salud podemos obtener datos de Benchmarking, aprovechando que los datos están normalizados y se aplican en el mismo sentido, para establecer los indicadores de rendimiento que permitan que una cadena de clínicas, ya sea en propiedad, en franquicia o en red, puedan establecer cuales son los desempeños adecuados, en base a lo que hacen el resto, ranqueándolos, y aplicar estrategias de venta cruzada o complementaria, para mejorar el servicio que presta el software, convirtiéndolo de un software de gestión en mucho mas.

Esto es solo un ejemplo de lo que el Biga data puede ayudar a clínicas de salud y hospitales gracias a TRABEM.

Además, cuando identificas los datos importantes y los analizas, tienes acceso a información valiosa de tus clientes: cómo se perciben tus tratamientos, el verdadero uso y provecho que la gente obtiene de ellos, así como las oportunidades que tienes para mejorarlos o para crear una oferta más atractiva y ajustada a las necesidades del paciente. Esto hace que su clínica:

  • Innove.
  • Reduzca costos.
  • Llegue a nuevos públicos.
  • Fidelice de manera efectiva a sus clientes más leales.
  • Incursione en nuevos mercados.
  • Se mantenga vigente.
  • Refuerce su oferta de valor o cree una nueva.

Todas estas ventajas suenan muy bien, es verdad. ¿Eso quiere decir que no hay lado negativo del uso de macrodatos? Como todo, sí que lo hay, y deberías considerar lo siguiente.

Desventajas del big data

Seguridad

Aquí nos referimos a la posibilidad de ataques cibernéticos que pongan en riesgo tus datos, porque, como ya lo hemos mencionado, pueden ser muy valiosos. Así que debes considerar que el sitio donde los almacenes y gestiones cuente con la protección necesaria.

En TRABEM lo resolvemos extremando las medidas de seguridad y contando con los mejores partner, como AWS, que nos permiten salvaguardar los datos y dar un Servicio SLA muy cercano al 99,999%

Exceso de datos

Se corre el riesgo de perder de vista la calidad de la información con una cantidad tan grande. Por eso es importante contar con herramientas y analistas que distingan lo valioso de la información, porque eso que está de más hará más complicado y lento el manejo de tus datos.

En TRABEM los datos esta tabulados y provienen de una fuente que ya hace un filtrado, desde el marketing online hasta la contabilidad, pasando por gestión clinica, compras, ventas, agenda, … todo esta normalizado y es así mas fácil hacer que los datos nos muestren indicadores de verdadero interés para nuestra clínica.

La privacidad

Debido a las leyes sobre protección de datos vigentes en Europa y Estados Unidos, se necesita conocer las indicaciones a seguir para evitar recibir sanciones por obtener información personal fuera de los límites, y lograr mantenerte actualizado con base en los protocolos establecidos a medida que cambien. El mundo médico es especialmente sensible y puede hay que llevar todo lo concerniente a la RGPD de forma impecable.

Dicho esto, TRABEM permite ajustarse a la normativa y obtener los indicadores de una manera conforme a la regulación.

Pero ¿Cómo funciona todo este análisis? Por desgracia, es un poco más complicado que tener una hoja de cálculo y varias celdas. Pero TRABEM te lo pone fácil. Aquí te damos una explicación simplificada.

Llegado a este punto, es buena idea mencionar que, cuando se habla de big data, también se alude a otro término con el que se puede confundir: business intelligence. Si bien están relacionados, es importante aclarar cuáles son las diferencias entre estos conceptos.

Las diferencias entre big data y business intelligence

Una manera sencilla de marcar las diferencias entre big data y business intelligence es verlos como dos acciones que están relacionadas.

  • El big data abarca todo lo que tiene que ver con la captura, almacenamiento, clasificación y análisis de grandes cantidades de información

  • Business intelligence es lo que sucede una vez que los datos obtenidos han sido procesados para que los expertos de la empresa puedan tomar decisiones.

  • Con los Big Data se involucran las personas con perfiles de ingeniería y estadística, especialistas en matemáticas (para el manejo de las herramientas de gestión y almacenamiento).

  • Para el business intelligence, se le pasa la estafeta a la gente que está al frente de las estrategias de marketing, administración de empresas o profesionales de economía especializados en aspectos tecnológicos.

Además, es bueno reconocer que la información que utilizan los especialistas en big data o business intelligence también es diferente.

  • Para quienes trabajan con big data, la información puede ser histórica u obtenida en tiempo real.

  • Por su parte, los especialistas en business intelligence solo pueden trabajar con aquellos datos que ya fueron procesados: convertidos, clasificados y almacenados con anterioridad.

¿Cómo funciona el análisis del big data?

Para que se procesen y gestionen grandes volúmenes de información, podríamos decir que hay cuatro etapas clave que siempre se llevan a cabo en el análisis de macrodatos:

1. Obtención de datos 

2. Proceso de datos

3. Limpieza de datos

4. Análisis de datos

Existen diferentes maneras de analizar el big data con herramientas tecnológicas que son capaces de procesar estas cantidades de información. Por ejemplo:

  • Machine learning: gracias a la implementación de inteligencia artificial que aprende a analizar y procesar datos según las necesidades de una empresa, es posible crear modelos personalizados que responden a objetivos específicos y más eficientes.

  • Minería de datos: busca patrones o relaciones entre la información almacenada en grandes conjuntos de datos para crear grupos, haciendo más sencilla su consulta.

  • Analíticas predictivas: con el uso de datos históricos, se hacen predicciones de comportamientos que dan un vistazo a los posibles riesgos u oportunidades futuras. 

  • Minería de textos: para analizar los datos que hay en sitios web, libros electrónicos, comentarios de blog, publicaciones en redes sociales y otros en los que predomina el texto.

5 ejemplos del uso del big data en los negocios y en clínicas de salud

1. Big data para la movilidad en la ciudad

Poco a poco, los datos de GPS, localización de puntos clave de una ciudad, el seguimiento en tiempo real de unidades de transporte público o privado, las condiciones del clima, la emisión de CO2, entre otros, ayudan a crear una red de información para planear y optimizar la movilidad de sus habitantes.

Esto no solo otorga datos valiosos sobre la planeación de una calle o colonia, sino que también avisa sobre algunas carencias que no siempre se toman en cuenta, como rampas de acceso en autobuses, estaciones de tren subterráneo o banquetas; señalizaciones eficientes para personas con problemas de visión o de alfabetización, etc.

Si se analiza de forma adecuada, es posible crear oportunidades para diseñar la ciudad de manera eficiente e incluir proveedores que resuelvan estas necesidades (productores de medios de transporte por ejemplo). En Londres ya se está implementando para hacer predicciones sobre la demanda en horas pico, para predecir los patrones de movilidad individual y entender el impacto que tendría el uso de vehículos autónomos como parte de la oferta de transporte.

2. Big data en la salud

Para la producción de nuevas vacunas o medicinas se necesita un gran trabajo de investigación, desde la enfermedad que quiere aliviarse o prevenirse hasta el desempeño de los medicamentos que se prueban. Gracias a los macrodatos ha sido posible procesar más eficientemente, por ejemplo, el desarrollo de las vacunas para la COVID-19: su efectividad, sus debilidades, sus efectos secundarios. 

Gracias a eso no solo es posible tener una cura en menos tiempo, sino que también hay mayor variedad de ofertas de diferentes laboratorios; lo que permite aumentar la producción, compra de dosis y envío a distintos países y mercados.

3. Big data para garantizar ventas

Amazon es un gigante: todos lo sabemos. Y por eso hace mucho más que crear recomendaciones de compras para los que tienen membresía Prime. No se basa en el sexo que ha registrado el usuario, porque la empresa quiere que las probabilidades de compra estén siempre a su favor. Por eso pone atención en lo que la gente consume en su aplicación de streaming, el historial de compras, lo que ya buscó, la información de productos que (aunque no compraron) tienen similitudes con otros artículos, las ofertas que se abrieron desde sus correos electrónicos y más.  

Así que no es coincidencia que primero veas los descuentos en accesorios de ciclismo si hace un par de días adquiriste una bicicleta. Tienes que equiparla para viajar con seguridad, ¿cierto?

4. Big data en marketing

Netflix te muestra opciones, según tus gustos. ¿Has notado que hay diferentes portadas para presentarte la misma serie o película? En algunos casos verás a la protagonista femenina, al villano o a la mascota: todo eso está decidido por los gustos de los usuarios. Así como es posible que te muestre una lista personalizada de recomendaciones, según lo que ya has visto y calificado, Netflix analiza cómo presentarte un contenido para que, desde la imagen, llame tu atención. 

Por ejemplo:

Ejemplo de uso de big data en marketing: Netflix
Diferentes portadas de la serie Stranger Things. Imagen de Connections by Finsa

¿Qué es lo que podría atraerte a la serie Stranger Things: que hay protagonistas adolescentes con conflictos románticos, que hay misterios investigados por policías, que está ambientada en la década de los años 80? Netflix te mostrará la puerta por la que te animarás a entrar.

5. Big data en la agricultura

Bakkavor desarrolló una aplicación para que el cultivo de la remolacha (o betabel) sea más eficiente. Con información como fechas de siembra, el tipo de suelo, las semillas utilizadas, la temperatura, el clima, la frecuencia de las lluvias, entre otros, crea modelos de predicción que indican qué puede ocurrir con la parcela y qué puede dañar o mejorar la calidad de los tubérculos.

Además, se hace un estimado de las mejores fechas para la siembra o el cultivo y se analizan las mejores sustancias para que la producción sea óptima y amable con el medio ambiente, lo que se traduce en un seguimiento que permite que se aprovechen mejor las hectáreas para reducir costes y aumentar las ganancias.

Existen muchas aplicaciones útiles para el big data en diferentes industrias y mercados. Solo es cuestión de analizar cuáles datos y herramientas son las que se necesitan en cada caso. ¿Ya sabes cuáles son los que podrían convertirse en tus nuevos aliados?

7 herramientas de big data para tu organización

  1. Software de marketing analytics de TRABEM
  2. Apache Hadoop
  3. Cloudera
  4. RapidMiner
  5. Python
  6. Terracota
  7. Kafka

1. Software de marketing analytics de TRABEM

Los datos que debes procesar para que tu estrategia de marketing digital tenga buenos resultados no son pocos. Y si los almacenas en diferentes lugares, se dificulta su análisis.

Gracias a esta herramienta, le darás seguimiento completo al ciclo de vida de los consumidores y obtendrás informes que encontrarán tendencias clave para predecir comportamientos más fácilmente. Están vinculadas de forma natural en TRABEM y es perfecta para clínicas pequeñas o grandes. También hospitales, pues se adapta a cualquier necesidad.

2. Apache Hadoop

Herramienta de big data para una empresa: Apache Hadoop

Imagen de Apache Hadoop

Esta solución maneja datos a nivel masivo, tanto que hasta Amazon la utiliza. Es un software de código abierto, por lo que también tiene la opción de ser escalable: lo que empieza en un simple servidor, puede crecer hasta miles de máquinas.

Te ofrece soporte multiplataforma y desarrolla proyectos relacionados con su herramienta principal, por lo que podrás contar también con opciones para la gestión de clústeres de información, desarrollo de machine learning, entre otros.

3. Cloudera

Herramienta de big data para una empresa: Cloudera

Imagen de Cloudera

Tiene un servicio de ingeniería de datos para la gestión de la información rápida y eficiente, machine learning, nube privada y no tendrás que depender de ningún proveedor. Se especializa en distintas industrias como venta retail, telecomunicaciones, seguros, educación y tecnología. También tendrás servicios de soporte y de aprendizaje para mejorar la experiencia.

4. RapidMiner

Herramienta de big data para una empresa: RapidMiner

Imagen de RapidMiner

Si necesitas una herramienta para la minería de datos, RapidMiner es una de las más socorridos. También tiene funciones para el análisis de la información y el machine learning. Cuenta con una versión gratuita y soluciones para  empresas de todos los tamaños. Además su bot de atención en su sitio web tiene la foto de un simpático perrito, por lo que tu experiencia será más amena.

5. Python

Herramienta de big data para una empresa: Python

Imagen de Python

Python es un lenguaje de programación sencillo, creado para que lo adopten incluso los que tienen menos experiencia en este ramo para la ejecución de tareas que ayuden a procesar datos de manera más sencilla. Es una opción recomendable porque tiene una amplia comunidad de profesionales que mejoran, transforman y ayudan a darle mantenimiento a las instrucciones y funcionalidades disponibles. En TRABEM hemos apostado por Python desde el principio para construir y desarrollar nuestro software, además de por su versatilidad y su capacidad de conectar con otras plataformas a través de API Restful y Webhook, y con, por ejemplo aparatología RPV y sensores de medición del medio físico.

6. Terracotta

Herramienta de big data para una empresa: Terracotta

Imagen de Terracotta

Es un servidor que te permite alojar y gestionar cientos de terabytes con funciones de escala de datos, disponibilidad y supervisión del buen funcionamiento de tus datos. Tiene una versión de código abierto que es gratuita y opciones de pago para mayores beneficios como atención técnica personalizada.

7. Kafka

Herramienta de big data para una empresa: Kafka

Imagen de Kafka

Esta herramienta te da oportunidad de manejar grandes cantidades de lectura como actualizaciones de redes sociales en tiempo real. Es parte de la familia de Apache, así que tiene buena reputación. Kafka te ayuda a monitorear transacciones financieras, envíos de productos por paquetería o interacciones de clientes al realizar compras, todo en tiempo real.

Ante la proliferación de datos y la rapidez impresionante con la que estos van en aumento, será de mucha utilidad que incluyas su gestión en tu estrategia de negocio.

Si quiere disponer de un software diseñado para que su clínica crezca a través de una plataforma donde todos los datos estén en ella y le permita, la gestión de todo a su clinica y se puedan extraer datos valiosos de insight, KPIs del desempeño del Marketing, de la gestión médica o del desempeño económico, o bien del desempeño global de su cadena de clínicas y ver que datos son los relevantes para seguir y tener información de como hacerlo, TRABEM le ayudará.

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