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¿Cómo convertir el big data en el alma de mi organización?

Actualmente se producen grandes volúmenes de datos que se pueden aprovechar mediante el big data analytics para mejorar los procesos, la gestión del negocio y la toma de decisiones. Según estimaciones del International Data Corporation (IDC), para 2025 habrá 41.600 millones de dispositivos conectados al Internet de las Cosas (IoT). Además, para 2020 existirán más 50 mil millones de dispositivos conectados a Internet.

Por si fuera poco, la inmensa mayoría de los datos son desaprovechados y no se transforman en información útil. Este es el punto en donde la implementación del big data analytics es fundamental para la organización, pues ofrece ventajas competitivas concretas, como el almacenamiento masivo de datos, la gestión segura de información y la toma de decisiones teniendo en cuenta la analítica. Ante este escenario, vale la pena preguntarse: ¿se está sacando ventaja al gran volumen de datos que producen las tecnologías?

Big data analytics: una herramienta necesaria en su organización

La inversión en dispositivos conectados e inteligentes llegó a US $ 722 mil millones según IDC en 2018. Según un informe de Gartner Research Smart Cities Will Include 10 Billion Things by 2020 — Start Now to Plan, Engage and Position Offerings, las ciudades inteligentes contarán con 9.7 billones de elementos conectados al IoT para 2020.

A continuación destacamos cuatro aspectos clave mediante los cuales se puede sacar ventaja del análisis de big data:

1.   Retroalimentación en tiempo real

Combinando las soluciones de conectividad M2M con técnicas de big data analytics, se puede recopilar datos y procesarlos, además de calcular indicadores que aporten información valiosa en tiempo real. Estos datos pueden utilizarse para el control automatizado de procesos y para generar un feedback oportuno.

2.   Aprovechar el conocimiento generado

Mediante el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el machine learning, las organizaciones pueden aprovechar el análisis de grandes volúmenes de datos para el autoconocimiento.

Algunas de las ventajas del autoconocimiento son:

  • Aumentar la velocidad en la identificación de problemas y su solución.
  • Optimizar procesos.
  • Mejorar la formación continua y la adaptación de los empleados.

3.   Conocer al usuario o al cliente, atenderlos mejor y fidelizarlos

Mediante técnicas de minería de datos, se pueden analizar grandes grupos de datos que reúnen información de los usuarios o los clientes. Así, este análisis permite:

  • Saber cuáles son sus expectativas.
  • Tener una mejor atención y servicios de más calidad, para ganar fidelidad hacia la marca.
  • Encontrar los clientes más convenientes para el logro de los objetivos del negocio.
  • Adaptar las estrategias de marketing en social media para obtener mejores resultados en cada campaña, mediante el análisis de big data.

4.   Generación de nuevos productos y servicios

Luego de medir datos y calcular indicadores clave, la aplicación del análisis de grandes volúmenes de datos y de la analítica predictiva proveen un mayor conocimiento de la situación. Conocer mejor a los empleados, los usuarios, los clientes, los proveedores y a la competencia se traduce en poder identificar mejor las necesidades y las tendencias, Además, las grandes empresas pueden mejorar los productos existentes, y también generar nuevos productos y servicios mediante la aplicación del big data analytics y el uso de herramientas de business intelligence.

Implementación del big data en las empresas

El análisis de grandes volúmenes de datos tiene la capacidad de proveer información muy valiosa para la predicción de preferencias, la prestación de servicios en las instituciones públicas, la adaptación de estrategias de negocio y la proyección de marcas.

Con un mercado mundial que puede alcanzar los US$ 92 mil millones en 2026, ya hay muchas grandes empresas que han sabido implementar la minería de datos, el análisis de datos y el aprendizaje automático. También es necesario tener en cuenta que la CEPAL promueve desde 2017 el proyecto “Big Data: Grandes datos para la economía digital en América Latina y el Caribe”, orientado a mejorar las capacidades en la medición de grandes volúmenes de datos y de la economía digital.

¿Para qué se ha usado el análisis de datos?

Algunos casos exitosos de la implementación de tecnologías de recopilación de grandes volúmenes de datos, análisis y uso son:

  • Toma de decisiones y ajuste en estrategias de juego en la NFL y la NBA.
  • Análisis de la actividad comercial en establecimientos de la Ciudad de México, del comportamiento en el uso de servicios en Nueva York y de la actividad turística en Barcelona y Madrid.
  • Análisis de datos de consumo de los clientes, mejora en los servicios de recomendaciones y en la predicción de tendencias en Netflix. Aumento en el crecimiento y facturación de la empresa.
  • Personalización de la atención del cliente en Amazon a partir de técnicas de bussiness intelligence, donde se combinan la analítica y la inteligencia de negocios.
  • Servicios médicos predictivos que mejoran el servicio de Medscape, con sistemas inteligentes que analizan millones de datos médicos y de tratamientos captados a nivel mundial.
  • Análisis de datos para el desarrollo de productos y para comprender la percepción de sus consumidores en Coca-Cola.

Comprender el mundo actual y anticiparse a los cambios requiere aprovechar al máximo la comprensión de los datos; por eso, la implementación del big data analytics se traduce en mejores decisiones y ventajas competitivas. Es momento de convertir el big data analytics en el alma de la organización, aprovechando al máximo la información y siendo creadores de tendencias.

 

 


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