Como implementar big data en una empresa

Ejemplos de negocios basados en datos

El big data tiene grandes aplicaciones en el mundo empresarial. Ya no es de extrañar la necesidad de realizar un curso de ciencia de datos para comprender plenamente el impacto del big data en el entorno empresarial y cómo crear valor real a través de la analítica. Con esto, en este artículo, hablaremos de algunas de las mejores aplicaciones empresariales del big data.

Toda empresa necesita tener un enfoque estratégico de la gestión de riesgos. Aunque hay muchas cosas que pueden ayudar a hacerlo posible, el big data es una de las más importantes. También permitirá a las empresas cuantificar y modelar los riesgos a los que pueden enfrentarse sus operaciones. Con el uso de big data, las empresas pueden apoyarse en el análisis predictivo para tener una previsión inteligente de los riesgos. Con este conocimiento, será más fácil implementar estrategias de mitigación de riesgos.

Las empresas deben entender a sus clientes, y el big data lo hará posible. Desde las visitas al sitio web hasta las interacciones en las redes sociales, el big data revelará mucho sobre sus clientes. También permitirá a la empresa crear perfiles de clientes y personas compradoras. Cuando los entienda mejor, podrá mejorar sus productos y servicios. Le permite ofrecer el máximo nivel de satisfacción. Esto también puede ayudar a fidelizar a los clientes.

Aplicaciones de big data

A menudo me preguntan sobre “big data”, y la mayoría de las veces parece que hablamos a diferentes niveles de abstracción y comprensión. Aparecen palabras como “tiempo real” y “análisis avanzado”, y enseguida hablamos de productos, lo que no suele ser una buena idea.

Así que tratemos de dar un paso atrás y ver lo que significan los macrodatos desde la perspectiva de un caso de uso, y entonces podremos mapear el caso de uso en una imagen de infraestructura utilizable y de alto nivel. A medida que vayamos avanzando, espero que empiecen a ver un patrón y a entender cómo encajan palabras como tiempo real y análisis.

La idea que subyace a Smartmall suele denominarse interacción multicanal con el cliente, es decir, “¿cómo puedo interactuar con los clientes que están en mi tienda física a través de sus smartphones? En lugar de exigir a los clientes que saquen su teléfono inteligente para consultar los precios en Internet, nos gustaría impulsar su comportamiento de forma proactiva.

El primer paso -y, posiblemente, el más importante- y el dato más importante es la identificación de un cliente. El primer paso, en este caso, es el hecho de que un usuario con un smartphone entre en un centro comercial. Al identificarlo, activamos las búsquedas del paso 2a y del paso 2b en una base de datos de perfiles de usuarios.

Big data para pequeñas empresas

Big Data y lago de datos son términos bastante populares hoy en día. Y aunque su definición de big data es bastante sencilla, esconde numerosas ventajas potenciales para su empresa. Pero, ¿cuáles son esas ventajas y cómo es la implementación y el proyecto de big data? Como siempre, vamos a responder a todas estas y otras muchas preguntas. ¡Sólo tienes que seguir leyendo!

Antes de hablar de proyectos complicados, empecemos con una definición de big data. Como ya te hemos dicho, es sencillo. Big Data es un conjunto de información muy grande y diverso que crece constantemente. Los big data pueden ser tanto estructurados como no estructurados. Cuando están estructurados, los big data se organizan en bases de datos y almacenes de datos. Los datos no estructurados pueden definirse como información bruta recogida por una empresa para entender las necesidades de sus clientes. No tiene ningún formato ni modelo que seguir. Los big data pueden recopilarse a partir de comentarios compartidos en sitios web y redes sociales, cuestionarios, electrónica personal, IoT, etc. Hay muchas fuentes potenciales de información.

Ejemplos de big data

ResumenA partir de los principios de la teoría basada en los recursos, proponemos y probamos un modelo que examina la relación entre la aplicación de la analítica de big data (ABDA) y el rendimiento organizativo (OP) en las pequeñas y medianas empresas (PYME). Además, este estudio examina el papel mediador de las prácticas de gestión del conocimiento (KMP) en relación con el ABDA y el PO. Los datos se recogieron entre los encuestados que trabajan en las PYME mediante un instrumento adaptado. Este estudio de investigación adopta el enfoque de Baron-Kenny para probar la mediación. Los resultados indicaron que la ABDA tuvo un impacto positivo y significativo en la OP. Asimismo, el KMP había mediado parcialmente la relación entre la ABDA y la OP en las PYME. El conjunto de datos estaba compuesto únicamente por PYMES de la zona de Cachemira administrada por Pakistán y puede que no refleje las percepciones de otras regiones. Esto limita la generalización de los resultados. Los resultados ponen de relieve las implicaciones estratégicas y prácticas relacionadas con la toma de decisiones en las organizaciones para la alta dirección, especialmente en los países en desarrollo. Este estudio trata de contribuir a la literatura mediante conclusiones y recomendaciones novedosas. Estas conclusiones ayudarán a la alta dirección durante el proceso de toma de decisiones clave y animarán a los profesionales que buscan una ventaja competitiva a través de la mejora del rendimiento organizativo en las PYME.