Como aplicar big data en una empresa

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big data en la analítica empresarial

Toda organización empresarial, pequeña o grande, necesita datos y conocimientos valiosos. Cuando se trata de comprender a su público objetivo y las preferencias de los clientes, el big data desempeña un papel muy importante. Incluso le ayuda a anticiparse a sus necesidades. Los datos correctos deben presentarse de forma eficaz y analizarse adecuadamente. Pueden ayudar a una organización empresarial a alcanzar diversos objetivos.

En términos sencillos, el Big Data es una combinación de todos los procesos y herramientas relacionados con la utilización y gestión de grandes conjuntos de datos. El concepto de Big Data nació de la necesidad de comprender las tendencias, las preferencias y los patrones en la enorme base de datos generada cuando las personas interactúan con diferentes sistemas y entre sí. Con el Big Data, las organizaciones empresariales pueden utilizar la analítica y averiguar cuáles son los clientes más valiosos. También puede ayudar a las empresas a crear nuevas experiencias, servicios y productos.

El uso de Big Data ha sido crucial para que muchas empresas líderes superen a la competencia. En muchos sectores, los nuevos participantes y los competidores establecidos utilizan estrategias basadas en datos para competir, captar e innovar. De hecho, se pueden encontrar ejemplos de uso de Big Data en casi todos los sectores, desde la informática hasta la sanidad.

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El elemento más valioso para cualquier empresa en los tiempos modernos son los datos. Las empresas pueden trabajar de forma mucho más eficiente analizando grandes cantidades de datos y tomando decisiones de negocio sobre esa base. Esto significa que el Big Data Analytics es el camino actual hacia los beneficios. Así pues, ¿le sorprende que cada vez más empresas se decanten por un modelo de negocio basado en los datos?

Big Data Analytics es mucho más objetivo que los métodos antiguos y las empresas pueden tomar las decisiones de negocio correctas utilizando la información de los datos. Hubo un tiempo en el que las empresas sólo podían interactuar con sus clientes en las tiendas. Y no había forma de saber qué querían los clientes individuales a gran escala. Pero todo esto ha cambiado con la llegada del Big Data Analytics. Ahora las empresas pueden interactuar directamente con cada cliente en línea de forma personal y saber lo que quieren.

Ninguna empresa puede existir sin clientes. Por lo tanto, atraer a los clientes y, lo que es más importante, retenerlos es necesario para una empresa. Y Big Data Analytics puede ayudar a ello. Big Data Analytics permite a una empresa observar las tendencias de los clientes y luego comercializar sus productos teniendo en cuenta específicamente a sus clientes. Y cuantos más datos tenga una empresa sobre su base de clientes, más precisa será la observación de las tendencias y los patrones de los clientes, lo que garantizará que la empresa pueda ofrecer exactamente lo que quieren sus clientes. Y esta es la mejor manera de aumentar la retención de clientes. Al fin y al cabo, los clientes contentos son clientes fieles.

usos del big data

Siete años después de que el New York Times anunciara la llegada de los “grandes datos”, lo que antes era poco más que un concepto de moda tiene un impacto significativo en la forma en que vivimos y trabajamos. A finales de 2018, de hecho, más del 90 por ciento de las empresas planeaban aprovechar el creciente poder de los big data, incluso cuando los defensores de la privacidad denuncian sus posibles escollos.

Como dice el analista y autor Doug Laney, el big data se define por tres V: volumen, velocidad y variedad. Hay muchos datos que fluyen a gran velocidad desde numerosas fuentes. Y su impacto es inmenso, independientemente del sector.

Los macrodatos han hecho que conceptos antes holísticos, como “lo que quieren los consumidores”, sean más mensurables. Ha facilitado el razonamiento inductivo, una controvertida inversión del método científico basada en los datos. En muchas empresas, ha dado paso a una “cultura de la analítica” en la que incluso los empleados que no son de tecnología introducen datos y tienen acceso a las ideas basadas en los datos.

Y lo que es más importante, casi todos los sectores utilizan los macrodatos para planificar el futuro, prediciendo cómo vivirá la gente y qué comprará. Sin embargo, no es una bola de cristal. Ciertos tipos de datos, como los que abarcan décadas o siglos (también conocidos como “datos largos”), tienen mucho más poder de predicción que un volumen similar de datos de un solo año. Y cuando se trata de prever cambios culturales repentinos, como el auge de los teléfonos inteligentes, incluso los datos más sólidos tienen limitaciones.

ejemplos de big data

Pocos discuten que las organizaciones tienen más datos que nunca a su disposición. Sin embargo, es más fácil obtener información significativa de esos datos -y convertir el conocimiento en acción- que hacerlo. Hablamos con seis directivos de grandes organizaciones y les preguntamos por los retos y las oportunidades que conlleva la adopción de la analítica avanzada: Murli Buluswar, director científico de AIG; Vince Campisi, director de información de GE Software; Ash Gupta, director de riesgos de American Express; Zoher Karu, vicepresidente de optimización global de clientes y datos de eBay; Victor Nilson, vicepresidente senior de big data de AT&T; y Rubén Sigala, director de análisis de Caesars Entertainment. A continuación, una transcripción editada de sus comentarios.

Murli Buluswar, director científico de AIG: El mayor reto de evolucionar de una cultura del conocimiento a una cultura del aprendizaje -de una cultura que depende en gran medida de la heurística en la toma de decisiones a una cultura mucho más objetiva y orientada a los datos y que abraza el poder de los datos y la tecnología- no es realmente el coste. Inicialmente, acaba siendo en gran medida la imaginación y la inercia.

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