¿Cómo contribuye a mejorar los procesos el Big Data en las empresas?

En un momento en el que el Big Data en las empresas es visto como el oro negro de una nueva era, nuestra capacidad para procesar, analizar y explotar datos se ha convertido en un tema central.

No es extraño entonces que especialistas en data analytics (análisis de los datos), se hayan convertido en una necesidad fundamental para el Departamento de Informática de las empresas.

¿Cómo aprovechar, desde la recopilación de datos hasta el análisis del Big Data, en la optimización de tus procesos empresariales? ¿Qué datos pueden utilizarse para dirigirte mejor a tu público objetivo e influir positivamente en la experiencia del usuario y la relación con los clientes?

Te contamos cómo emplear el Big Data en tu empresa para una mejor toma de decisiones y el logro de objetivos de crecimiento.

El Big Data, voz inglesa que en español puede traducirse como macrodatos o inteligencia de datos, hace referencia a grandes volúmenes de datos, de diferente índole, los cuales requieren ser analizados de manera rápida y veraz.

Para poder llevar a cabo dicho análisis, se hace necesario la utilización de herramientas informáticas no tradicionales y mucho más potentes, las cuales aseguren el trato adecuado de los datos.

En el mundo empresarial, el Big Data encuentra un lugar privilegiado, puesto que contribuye a hacer que los procesos internos sean más eficientes.

Es el caso de herramientas como Alteryx o Datameer, las cuales facilitan la búsqueda y rastreo de datos de los diferentes equipos de la organización, permitiendo su análisis, extendiendo el conocimiento a todos los equipos y contribuyendo a crear una cultura de colaboración.

Con el objetivo de darle sentido a un conjunto de datos, en pro del análisis, la visualización y la creación de informes, la tecnología Big Data debe seguir 4 principios esenciales:

La empresa debe ser capaz de procesar y analizar un cierto volumen de datos, a partir del cual poder sacar conclusiones útiles e interesantes.

Herramientas open source como Hadoop responden a los requisitos de las empresas en términos de escalabilidad para el manejo de millones de datos variados.

Los equipos de trabajo deben poder contar con un procesamiento de la información muy rápido, incluso en tiempo real, de manera que puedan explotar la información relevante.

El Departamento de Marketing debe explotar las bases de datos de clientes, las cuales sean pertinentes, con el fin de luego poder clasificarla y procesar la información más útil.

La información que se pretenda explotar debe estar verificada. La eficacia de las acciones no depende solo de las cantidades de datos explotables, sino también de la calidad de los mismos.

Algunos de los ámbitos empresariales en los cuales el Big Data encuentra su aplicación, incluyen:

• Marketing: permite enfocarse en el cliente, a fin de desarrollar una ventaja competitiva. Esto es posible a partir de:
  • la identificación de las principales tendencias,
  • la detección de oportunidades de negocio,
  • la comprensión de las preferencias,
  • la estimación de cuándo y dónde vender,
  • la creación de ofertas de productos y servicios a la medida de los clientes potenciales.
• Recursos Humanos: en todo lo que tiene que ver con reclutamiento y nómina, es útil al momento de analizar comportamientos como la rotación de personal y el desempeño en el trabajo, para así encaminar recursos al plan de formación y carreras.
• Estimación de riesgos: en el caso de las aseguradoras, por ejemplo, sirve para realizar pronósticos sobre los posibles gastos médicos asociados a la persona, luego de introducir una gran cantidad de información (edad, sexo, lugar de residencia, profesión, etc.).
• Manufactura: en términos de rendimiento y disponibilidad de componentes, así como para el mantenimiento predictivo, el cual requiere recolectar una cantidad importante de datos históricos (voltaje, corriente, presión, etc.), producto de los diferentes métodos empleados.

Existen diferentes tipos de datos, los cuales pueden clasificarse como:

El formato de estos datos está bien definido, lo cual permite que los mismos estén almacenados, por ejemplo, en bases de datos u hojas de cálculo.

Se consideran datos semiestructurados aquellos que poseen ciertos patrones comunes que permiten clasificarlos, como el lenguaje HTML.

Por último, los datos no estructurados son quellos que después de ser recolectados no se han podido clasificar según un formato específico, como por ejemplo comunicaciones por red social (persona a persona).

© appvizer

El análisis de datos en pro del éxito de las empresas no es algo ajeno al día a día. De hecho, son muchas las empresas que diariamente se valen de los datos que recolectan para definir patrones de consumo y mejorar su estrategia de ventas.

Entre esas empresas se encuentran:

• Spotify, la cual se vale del número de veces que los usuarios reproducen una canción, para crear y enviar mensajes personalizados.

• BBVA, en España, la cual ha utilizado los datos de transacciones hechas durante la celebración de ciertos eventos para medir su impacto económico. Igualmente, su herramienta Commerce360 analiza grande volúmenes de datos en aras de perfeccionar el diseño de estrategias de marketing.

• Netflix, el grande del entretenimiento audiovisual, el cual aplica un modelo basado en el análisis de datos de consumo, que le permite ser mucho más acertado en términos de sugerencias para sus usuarios, así como en la definición de la oferta de series y películas que pone a disposición en cada mercado.

En el mundo empresarial, como vimos, el análisis de datos masivos tiene un sinnúmero de aplicaciones.

Desde la organización de la información interna para la estructuración de procesos, hasta el análisis comportamental en aras de un aumento en el volumen de negocios, el Big Data es una herramienta esencial de la cual valerse.

¿Qué aplicación le das tú en tu empresa? Cuéntanos en los comentarios.