Big data es un concepto que se hace referencia a las grandes cantidades de datos que se generan al hacer uso de herramientas digitales. Cada vez que damos un paso en un entorno digital esa acción queda registrada, con más o menos detalle, y se convierte en una oportunidad para la mejora en la toma de decisiones.

Ese almacenamiento de información, y su posterior análisis, suele ir ligado al desarrollo de estrategias en el entorno empresarial que buscan el éxito y aumentar la competitividad. Pero sus aplicaciones son tan heterogéneas como retos pendientes de soluciones, también en un ámbito más social.

Cruz Roja Española supo ver los beneficios que les aportaría en el trabajo que hacen con las personas vulnerables. “Cuando alguien se acerca a nosotros es porque necesita algo, casi siempre material, y para ayudarle tenemos que conocer antes cuál es su situación socioeconómica, personal, laboral….”, explica Alicia de la Oliva, coordinadora de Proyectos de Datos en España en esta institución humanitaria, durante un encuentro organizado por PiperLab, empresa madrileña experta en la recogida y análisis de datos.

Cómo sacar valor al dato

En Cruz Roja llevan recogiendo datos de forma sistematizada desde hace 15 años. “Siempre creímos en su potencial, pero encontrábamos muchas dificultades para abordar la analítica de datos. Realmente ha sido en los últimos años, gracias al avance de la tecnología, cuando hemos sido conscientes de sus posibilidades reales y su aplicación sobre las personas vinculadas a Cruz Roja”, cuenta De la Oliva a D+I tras el evento. 

Inicialmente, empezaron sacando adelante iniciativas pequeñas en proyectos de investigación con universidades o a través de consultoras “que nos fueron abriendo los ojos”. Esto les permitió ser conscientes de que con la aplicación del big data muchas de las ideas que tenían podían llevarse a la práctica. 

“Poco a poco fuimos organizando y definiendo estos proyectos, nuestros objetivos y estrategia, buscando recursos para poder abordarlos, y transmitiendo a los miembros de la organización el valor del dato y su contribución para la consecución de los compromisos de Cruz Roja con la sociedad”. 

Tras las primeras iniciativas de detección de patrones de comportamiento para la toma eficiente de decisiones, empezaron a abordar de forma progresiva proyectos globales de datos, infraestructuras y soluciones integrales. “Como base de esta estrategia decidimos migrar toda la información e infraestructuras base a una arquitectura estándar basada en Azure [la plataforma de servicios en la nube de Microsoft]”, especifica De la Oliva.

PiperLab les ha ayudado a sacar adelante esta línea de trabajo. “Después de conseguir los primeros resultados vimos que necesitábamos avanzar en la estrategia del dato, asegurando que los proyectos persiguieran alguno de estos tres objetivos: descriptivo, predictivo, prescriptivo”.

“Nos centramos en organizar mejor nuestros datos, hacerlos accesibles, incorporando datos externos y todo ello asegurando su calidad y trazabilidad”, detalla. Y sin olvidarse de que detrás de cada dato hay una persona en situación de vulnerabilidad.

Violencia de género, atención humanitaria y voluntariado 

En 2018 pusieron en marcha sus primeros proyectos. Durante el encuentro, De la Oliva explica que se han centrado sobre todo en tres casos: la atención a las mujeres víctimas de la violencia de género, prever la llegada de refugiados y cuáles son las características del voluntariado de Cruz Roja. 

En la situación de mujeres víctimas de violencia de género atendidas por Cruz Roja el proyecto se centró en “conocer mejor su perfil con el fin de predecir la mejor hora de contacto y el tipo de seguimiento que debíamos pautar, obtener alertas por los cambios de patrón en la respuesta y del comportamiento de las mujeres, así como predicción o riesgo de abandono del servicio”.

En el caso de la atención humanitaria la organización necesitaba saber cómo dimensionar sus recursos para atener a los refugiados. “Nos centramos en la detección de patrones concretos de temporalidad y estimación de la saturación de los recursos de Cruz Roja en función de la llegada a España y perfil de las personas migrantes. En relación con el voluntariado, el análisis de datos les ha permitido entender el perfil de estas personas, su implicación y las causas que motivan la inactividad o baja de la acción voluntaria.

“Durante estos años, y gracias a que hemos aprendido a sacar valor a los datos, hemos logrado unos resultados increíbles con los colectivos con los que trabajamos”, asegura De la Oliva.

Ella misma enumera algunas de ellas, como conocer las vulnerabilidades de quienes se acercan a Cruz Roja; predecir de probabilidad de ocurrencia de algunos riesgos como la soledad, los problemas de salud o la inestabilidad económica y material de las personas mayores de 65 años; o conocer las respuestas de la organización en tiempo real a las personas afectadas por la covid-19.

Entre los próximos retos figura continuar trabajando esta estrategia con otros colectivos, como jóvenes, desempleados o personas en asentamientos temporales. Además de seguir desarrollando modelos de toma de decisión e incorporar las técnicas de clustering y segmentación para entender los cambios en los perfiles de quienes acuden a ellos en busca de ayuda.