En esta era digital, en la que crear datos es casi tan común como respirar, las empresas se encuentran en una encrucijada entre oportunidades y desafíos. El análisis de big data arroja luz sobre nuevas ideas, mayor velocidad y un conocimiento más profundo de los clientes que nunca antes. De hecho, el mercado global de big data y análisis tiene un valor de 274 mil millones de dólares .
Sin embargo, para superar esta situación se necesita algo más que simplemente adoptar nuevas tecnologías. Se necesita un enfoque planificado y detallado para convertir los enormes lagos de datos en información empresarial que se pueda utilizar. Este artículo detalla los numerosos aspectos del papel del análisis de big data en la inteligencia empresarial. Habla de sus usos, problemas y de cómo está cambiando el mundo, lo que afectará a su futuro.
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Cómo entender el análisis de big data
El análisis de big data va más allá del análisis de datos habitual , ya que puede manejar conjuntos de datos que son demasiado complejos y grandes para que los sistemas informáticos habituales los gestionen. Se trata de una combinación de métodos de análisis avanzados utilizados en conjuntos de datos con las cuatro V: volumen, velocidad, variedad y verdad. Estos factores hacen que el manejo de datos sea más difícil de lo que ya es. Se necesitan nuevas formas de manejar terabytes de datos en tiempo real, dar sentido a datos desorganizados de muchas fuentes y garantizar que la información recopilada sea precisa.
Las cuatro V del Big Data
Volumen: El mundo digital es muy grande y la información proviene de muchos lugares. Esto puede ser cualquier cosa para una empresa, desde datos de monitorización de IoT y feeds de redes sociales hasta registros de transacciones y llamadas de servicio al cliente. Puede resultar difícil realizar un seguimiento de todos los datos disponibles, pero es la clave para comprender las tendencias del mercado y el comportamiento de los clientes, algo que llevó mucho trabajo descubrir.
Velocidad: La velocidad a la que fluyen los datos hacia las organizaciones se ha acelerado drásticamente. El procesamiento de datos en tiempo real o casi en tiempo real no es solo una ventaja, sino una necesidad en muchos sectores, como el financiero, donde las tendencias del mercado de valores pueden cambiar en cuestión de milisegundos, o en el comercio electrónico, donde el sentimiento de los clientes puede cambiar rápidamente.
Variedad: hoy en día, los datos se presentan en una gran variedad de formatos. Los datos numéricos estructurados en las bases de datos tradicionales son solo la punta del iceberg. Los documentos de texto, los correos electrónicos, los videos, los audios y las publicaciones en las redes sociales constituyen valiosas fuentes de datos. Cada formato presenta desafíos únicos en cuanto a la recopilación, el almacenamiento y el análisis.
Veracidad: la fiabilidad de los datos es fundamental. Solo los datos precisos, completos y relevantes pueden dar lugar a análisis precisos y a buenas decisiones comerciales. Garantizar la integridad de los datos implica procesos sofisticados de validación y limpieza, que pueden consumir muchos recursos, pero son esenciales para obtener información fiable.
Aplicaciones del análisis de Big Data en la inteligencia empresarial
Información mejorada sobre los clientes
Comprender al cliente siempre ha sido más importante y fácil. Las empresas pueden crear imágenes muy detalladas de sus clientes mediante el análisis de big data. Esto les permite desglosar hábitos y gustos con una precisión que los métodos de investigación de mercado tradicionales no pueden igualar. Esta información detallada facilita la elaboración de planes de marketing personalizados, sugerencias de productos e interacciones de servicio al cliente, mejorando la experiencia de los clientes y haciéndolos más fieles.
Eficiencia operativa
El análisis de big data se puede utilizar de muchas maneras diferentes en las empresas. Hay mucho margen para ahorrar costos y aumentar la productividad, desde hacer que las líneas de suministro sean más eficientes con análisis predictivos hasta hacer que las fábricas sean más productivas con datos de IoT. Por ejemplo, el mantenimiento predictivo puede detectar problemas con la tecnología antes de que ocurran, lo que reduce el tiempo de inactividad y los costos fijos.
Gestión de riesgos
En una época de crecientes dudas, el análisis de big data arroja luz sobre el futuro. Las instituciones financieras lo utilizan para mejorar sus modelos de evaluación de riesgos, las aseguradoras lo utilizan para determinar la probabilidad de que se presente una reclamación y las empresas de todos los sectores lo utilizan para protegerse de los peligros en línea. El análisis puede detectar posibles riesgos antes de que se conviertan en reales al detectar tendencias y casos atípicos. Esto permite a las personas tomar medidas proactivas para reducir esos riesgos.
Desarrollo de productos
El análisis de big data es una parte clave del desarrollo de productos porque convierte los comentarios de los clientes y las señales del mercado en información que se puede utilizar de inmediato. Al examinar las tendencias, los gustos de los clientes y los puntos débiles, las empresas pueden satisfacer mejor las necesidades del mercado y mantenerse por delante de sus rivales, lo que les ayuda a desarrollar nuevos productos y servicios.
Desafíos en el aprovechamiento del análisis de big data
Calidad y precisión de los datos
Los datos en sí son la base de cualquier proyecto analítico. Asegurarse de que los datos sean correctos y de buena calidad es difícil, y la gran cantidad y variedad de fuentes de datos lo hacen aún más difícil. Los datos erróneos pueden dar lugar a estudios deficientes, por lo que se necesitan pasos estrictos de limpieza y verificación de datos.
Privacidad y seguridad de datos
La recopilación y el estudio de conjuntos de datos muy grandes plantean inquietudes sobre la privacidad y la seguridad. Las empresas deben cumplir con muchas normas, como el RGPD y la CCPA, para garantizar que las cumplen y mantener la información privada a salvo del robo. Esto requiere una seguridad sólida, controles de acceso y una supervisión constante.
Integración de datos aislados
Los silos de datos, que son lugares donde la información se mantiene separada en distintas partes de una empresa, dificultan la obtención de la visión general necesaria para realizar análisis completos. Para superar estos problemas, se necesitan sistemas que puedan comunicarse entre sí y una mentalidad de trabajo en equipo para que los datos puedan moverse fácilmente por toda la empresa.
Brecha de habilidades
Debido a que las herramientas y los métodos de análisis de big data son tan complejos, requieren trabajadores con habilidades específicas. Se necesitan más científicos de datos, investigadores e ingenieros, lo que dificulta el uso pleno del análisis de big data.
¿Qué depara el futuro al análisis de big data?
Los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático afectan directamente al futuro del análisis de big data. Estos avances harán que el análisis sea más rápido y preciso. El creciente número de dispositivos IoT aumenta la cantidad de datos disponibles, lo que nos brinda nueva información sobre cómo se comportan las personas y cómo hacer que las empresas sean más eficientes. Los datos en tiempo real cambiarán las decisiones y darán un impulso competitivo a quienes los utilicen en su beneficio.
El objetivo de hacer que las herramientas de análisis sean más accesibles es garantizar que todos los niveles de una organización utilicen los datos para tomar decisiones. Esto creará una mentalidad en la que todos los trabajadores puedan utilizar los conocimientos para ayudar a la empresa a alcanzar sus objetivos estratégicos. A medida que estos cambios se avecinan, el análisis de big data en la inteligencia empresarial debería educar y cambiar las cosas, dando lugar a una era de innovación y eficiencia impulsada por conocimientos profundos extraídos de los datos.
Conclusión
El uso de big data para la inteligencia empresarial requiere trabajo. Existen problemas de calidad y privacidad de los datos, y combinar información almacenada en diferentes lugares es difícil. También se necesitan empresas de big data más capacitadas. Sin embargo, los beneficios (mejor comprensión de los clientes, menores costos, menos riesgos y nuevos productos) muestran lo importante que es estratégicamente. La combinación de IA, IoT y análisis en tiempo real ayudará a las empresas a encontrar nuevas formas de hacer las cosas. Esto hará que el análisis de big data sea una forma de obtener una ventaja competitiva y una parte clave del crecimiento a largo plazo en la era digital.
Imagen destacada: Imagen de rawpixel.com
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