Expertos coinciden en que Big Data llegó para cambiar la forma en la que se hacen negocios en la nueva era digital, estos son algunos beneficios de su implementación.
Las organizaciones siempre han deseado tener más información para tomar mejores decisiones estratégicas en tiempo real y basadas en hechos.
Los datos crean valor empresarial y su uso ha sido efectivo y clave para diferenciarse entre competencia. Esta necesidad de conocimiento es lo que ha impulsado el desarrollo de herramientas y plataformas de Big Data.
Los que lideran el cambio y la innovación consideran Big Data tanto dentro como fuera de la empresa. Esto incluye datos no estructurados, datos de máquinas, dispositivos móviles y cualquier información que pueda ayudar a consolidar una base de información histórica y prospectiva.
Según el portal Statista, para 2025 se espera que los ingresos anuales del mercado global de análisis de big data alcancen los 68, 090 millones de dólares.
La realidad es que Big Data está cambiando fundamentalmente la forma en la que las organizaciones compiten y operan. Las que deciden invertir tienen una clara ventaja sobre sus competidores pero además se inicia una brecha de rendimiento que continuará creciendo a medida que se generen más datos relevantes.
Si bien la capacidad de capturar y almacenar grandes cantidades de datos ha aumentado gracias a los centros de datos, la capacidad técnica de agregar y analizar estos volúmenes de información es el reto.
Por eso, es importante contar con infraestructura que brinde la confiabilidad necesaria para responder a las nuevas necesidades del mercado. Capaz de poder procesar, almacenar y gestionar datos de forma eficiente.
¿Qué es Big Data?
Big Data se refiere a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis.
Para procesar esta información se requiere de tecnología nueva, innovadora y escalable como los centros de datos. Cuya función principal es recopilarlos, alojarlos y procesarlos analíticamente para obtener información comercial en tiempo real que se relacione con los consumidores, el riesgo, la rentabilidad, el rendimiento, la gestión de la productividad entre otros aspectos clave para el negocio, incluida la parte administrativa.
Entre los datos que se consideran parte de Big Data están la información obtenida en redes sociales, los proveniente de dispositivos habilitados para conectarse a internet (teléfonos inteligentes, tabletas, asistentes virtuales, etc.), datos de máquinas, grabaciones de video y voz y el registro continuo de datos estructurados y no estructurados.
Por lo general se pueden clasificar en cuatro categorías:
- Volumen: El volumen de datos se refiere al tamaño de los conjuntos de datos que deben analizarse y procesarse, que ahora suelen superar los terabytes y petabytes. El gran volumen de datos requiere tecnologías de procesamiento distintas y diferentes a las capacidades tradicionales de almacenamiento y procesamiento. En otras palabras, esto significa que los conjuntos de datos en Big Data son demasiado grandes para procesarlos con una computadora portátil normal o un procesador de escritorio. Un ejemplo de un conjunto de datos de gran volumen serían todas las transacciones con tarjeta de crédito en un día dentro de Europa.
- Variedad: Cuando los datos provienen de diferentes fuentes y son creados tanto por humanos como por máquinas. Big Data proviene de una gran variedad de fuentes y generalmente es uno de tres tipos: datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. La variedad de tipos de datos requiere con frecuencia distintas capacidades de procesamiento y algoritmos especializados. Un ejemplo de conjuntos de datos de gran variedad serían los archivos de audio y video de CCTV que se generan en varios lugares de una ciudad.
- Velocidad: Cuando los datos se generan extremadamente rápido. Un proceso que no se detiene, incluso mientras dormimos. Los datos de alta velocidad se generan a un ritmo que requiere técnicas de procesamiento distintas (distribuidas). Por ejemplo, los mensajes de Twitter o las publicaciones de Facebook.
- Veracidad: La veracidad se refiere a la calidad de los datos que se analizan. Los datos de alta veracidad tienen muchos registros que son valiosos para analizar y que contribuyen de manera significativa a los resultados generales. Los datos de baja veracidad, por otro lado, contienen un alto porcentaje de datos sin sentido. Lo no valioso en estos conjuntos de datos se denomina ruido. Un ejemplo de un conjunto de datos de alta veracidad serían los datos de un experimento o ensayo médico.
Los datos de gran volumen, alta velocidad y gran variedad deben procesarse con herramientas avanzadas para revelar información significativa.
Debido a estas características de los datos, el dominio de conocimiento que se ocupa del almacenamiento, procesamiento y análisis de estos conjuntos de datos se ha denominado Big Data.
Cómo big data está cambiando la forma de hacer negocios
En los últimos años, Big Data se ha convertido en una herramienta importante que ha influido mucho en los negocios.
De hecho, informes de Statista revelan que la cantidad total de datos creados, capturados, copiados y consumidos a nivel mundial continúa aumentando rápidamente. Solo en 2020 se alcanzaron los 64,2 zettabytes y se espera que para 2025 se incremente esta cifra a más de 180 zettabytes.
El impacto de Big Data y las nuevas tecnologías para procesar estos datos, han cambiado la perspectiva de las empresas y la forma en que almacenan información confidencial.
Además, es imposible ignorar las oportunidades exclusivas que ha brindado, específicamente el almacenamiento y la manipulación de grandes volúmenes de datos. Al tratar con Big Data, las empresas tienen la oportunidad de obtener información de la manera más conveniente y fácil.
Independientemente del tamaño y la relevancia, cada empresa genera y almacena datos sobre sus clientes, usuarios, empleados y ventas. Por lo tanto, es inevitable mantener los servicios actualizados, mejorando día a día la calidad de los servicios prestados.
Si una organización está interesada en la forma práctica en que Big Data puede cambiar el negocio, estos son solo algunos de los puntos más importantes a los cuales prestar atención.
#1 Mejor inteligencia comercial
La inteligencia comercial de negocio es un conjunto de herramientas que se utiliza para analizar. Cualquier organización que genere datos puede mejorar su inteligencia comercial, sobre todo ahora con el auge de herramientas y plataformas que permiten procesos más eficientes.
De hecho, muchas empresas se están preparando para contratar expertos en inteligencia comercial porque su intención es llegar al siguiente nivel, consolidar el negocio y construir un legado en el largo plazo.
#2 Marketing más dirigido
La primera gran marca de Big Data en las empresas ha sido la creación de un marketing más específico.
La idea principal es utilizar información clave para conocer a los clientes, así como sus preferencias y comportamientos. Si bien el análisis de Big data no siempre es 100% preciso, aún así puede ser muy útil. Esta precisión permite a las empresas orientar el marketing a las necesidades actuales del cliente, atender las prioridades del mercado y ayudar a las empresas a predecir qué productos podrían necesitar los clientes en el futuro.
Muchas organizaciones se beneficiarían de poder comercializar los productos que sabían que sus clientes necesitaban. Tener suficiente información sobre ellos facilita que puedan adaptar la oferta y el mensaje a sus necesidades específicas.
El objetivo principal es crear modelos predictivos y así consolidar el éxito de la estrategia.
Es decir, aumentar el número de clientes agradecidos y proactivos, que recomendarán los productos y servicios a otros usuarios. Y, como resultado de este enfoque, tener la oportunidad de predecir las necesidades y requisitos de categorías específicas de usuarios, satisfaciendo sus requisitos antes de reclamarlos.
#3 Procesos más eficientes
Para que un proceso sea más eficiente necesita datos. Big data es la herramienta que proporciona a la organización estos datos valiosos sobre cada producto y proceso.
Esta riqueza de datos cuenta una historia que las empresas inteligentes están escuchando.
Los ingenieros están analizando Big data y coinciden que su funcionamiento es compatible con la teoría de las restricciones.
Las restricciones son más fáciles de reconocer y, una vez reconocidas, es más fácil identificar si la restricción es vinculante y cómo. Cuando se descubre y elimina esta restricción, la empresa puede ver grandes aumentos en el rendimiento y la producción.
Big data ayuda a proporcionar estas respuestas.
Independientemente de las especificaciones de la empresa, los datos son cruciales, ya que ayudan a desarrollar planes y estrategias de calidad. Con la ayuda de Big Data, las empresas contemporáneas tienen la oportunidad de ganar impulso y tener éxito con sus operaciones del día a día. Se necesita un poco de análisis, investigación y tiempo para dirigir la energía del equipo al lugar correcto y hacer mucho más con el mismo nivel de esfuerzo.
El respaldo de esta cantidad masiva de información requiere de infraestructura confiable y de calidad que permita su procesamiento de manera segura y eficiente.
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