El Big Data Analytics jugará un papel importante en las empresas
Las empresas han empezado a adoptar métodos para la distribución óptima de los recursos con el fin de labrar el camino del crecimiento de una empresa en lugar de confiar en un método de prueba y error. El mejor método de aplicación ha sido la incorporación de técnicas de análisis de big data. Los datos empresariales adquiridos por las grandes empresas son demasiado complejos para ser procesados por las aplicaciones convencionales de tratamiento de datos. Hay mejores formas de extraer información útil que pueda apoyar la toma de decisiones adecuada y ayudar a descubrir patrones en unos datos que, de otro modo, parecerían aleatorios. Estas técnicas constituyen el núcleo de la analítica de big data. Las pequeñas y medianas empresas están aprovechando el big data de muchas maneras para obtener los mejores resultados posibles para sus empresas.
¿CÓMO PUEDEN LAS PEQUEÑAS Y MEDIANAS EMPRESAS BENEFICIARSE DE LA ANALÍTICA DE DATOS?
Las pequeñas empresas carecen de los recursos necesarios para invertir en big data. Por ello, las pymes necesitan una estrategia más inteligente para sumarse a la tendencia del big data. He aquí algunos consejos
En lugar de preocuparse por el uso de conjuntos de datos grandes o pequeños, las PYMES deberían empezar invirtiendo en analítica a pequeña escala y centrarse en emplear la analítica de tecnología de datos para la toma de decisiones de la empresa mediante conjuntos de datos empresariales óptimos.
Además, en lugar de recopilar todo tipo de datos empresariales en previsión de su uso futuro, las PYMES deberían utilizar conjuntos de datos que les ayuden a resolver problemas inmediatos.
¿Cómo aprovechar el potencial de los datos en las PYMES?
Dado que la mayoría de los ejecutivos de las PYMES se basan en su experiencia personal y en sus creencias, en lugar de en resultados basados en datos empresariales, un cambio organizativo se convierte en un requisito previo para introducir la cultura del big data en las organizaciones más pequeñas.
El uso de la computación en la nube también es elemental para implantar soluciones de big data de forma eficaz en las pymes. La nube tiene un doble beneficio: uno, ayuda a conectar todos los servicios a través de una plataforma unificada. En segundo lugar, las PYMES pueden obtener importantes beneficios en cuanto a costes empleando soluciones de procesamiento de big data basadas en la nube.
Las PYMES operan a una escala mucho más pequeña, por lo que invertir demasiado en análisis de operaciones, análisis de I+D, etc. tiene poco sentido para ellas. En cambio, pueden beneficiarse más centrándose en la analítica de clientes. Con un mejor marketing de productos, servicios personalizados y ofertas específicas, las PYMES pueden obtener una importante ventaja en cuanto a costes e ingresos.
Por último, las PYMES no deberían dudar en aprovechar los datos fuera de su organización para obtener más información sobre el comportamiento de los clientes, las operaciones y la gestión financiera.
Las PYMES pueden beneficiarse mucho más de la implantación del big data si definen claramente sus objetivos y no se dejan desviar por el bombo del mercado. Sin embargo, el éxito de las empresas -grandes o pequeñas- en la implantación de soluciones de big data depende de dos cosas. En primer lugar, la disponibilidad de los datos, y en segundo lugar, la implementación de las tecnologías de procesamiento adecuadas.
Escenarios de uso de Big Data en las empresas
Ahora viene la pregunta sobre cómo sus competidores podrían estar utilizando el big data para impulsar sus operaciones y ventas. Empecemos con algunos escenarios de uso de big data en operaciones, marketing y ventas.
1) Aplicación de estrategias de diferenciación de precios: Las empresas están utilizando estrategias de precios a nivel de cliente-producto con la ayuda de la analítica de big data para alcanzar los objetivos. Según una estimación, un aumento del 1% en el precio puede aumentar los beneficios operativos en casi un 8,7%. Por lo tanto, elaborar la estrategia de precios correcta con big data puede mejorar significativamente los márgenes de beneficio.
2) Aumentar la capacidad de respuesta de los clientes: Los profesionales del marketing B2C están utilizando el big data para obtener mayores conocimientos sobre el comportamiento de los clientes mediante el uso de técnicas de minería de datos y análisis de big data. En este caso, es necesario utilizar adecuadamente las técnicas de análisis de datos. Esto les ayudará a desarrollar estrategias de marketing más orientadas a las relaciones, lo que provocará una mayor capacidad de respuesta de los clientes y, en consecuencia, mejores ventas.
3) Integración de big data en el proceso de ventas y marketing: Las empresas están invirtiendo cada vez más en análisis de clientes, análisis operativos, control del fraude y el cumplimiento, I+D y almacenes de datos empresariales. Hoy en día, todos ellos se consideran parte de las ventas y el marketing. Aunque la analítica de clientes sigue siendo el área clave de esta inversión, los datos demuestran que el desarrollo de las otras cuatro áreas ha permitido aumentar los ingresos por cliente y mejorar los productos y servicios existentes.
4) Integrar la IA en el big data y sus tecnologías relacionadas: La evolución de las necesidades de los clientes y los cambios naturales que ha traído el análisis de big data en los canales de venta y servicio ha dejado a los sistemas existentes sin ancho de banda para gestionar las tareas. Las empresas están recurriendo a la inteligencia artificial y a las tecnologías de automatización para hacer frente a estos nuevos retos. La información obtenida de los macrodatos ha ayudado a crear sistemas inteligentes y escalables que pueden utilizarse para el marketing contextual automatizado.
5) Utilizar el geoanálisis para llegar al público objetivo: Muchas empresas se basan ahora en los datos geoanalíticos para centrarse en sus estrategias de salida al mercado. De este modo, pueden captar los territorios con mayor potencial de ventas y reducir sus costes de comercialización.
6) Optimización de motores de búsqueda y marketing de motores de búsqueda: El SEO y el SEM siguen siendo las dos áreas donde el efecto de la analítica de big data es más evidente. Las técnicas de análisis de datos han jugado un papel muy crucial en este caso. Los profesionales del marketing están apostando fuerte por el SEO, el SEM, el marketing por correo electrónico, el marketing en redes sociales y el marketing móvil, y creen que estas estrategias son la clave del éxito a largo plazo.
7) Conocimientos de big data de la organización: Las empresas se están pasando a los conocimientos de big data para aumentar los ingresos y reducir los costes del capital circulante. El análisis de big data está ayudando a las organizaciones a agilizar sus operaciones introduciendo la escalabilidad a nivel organizativo.
A pesar de la creencia de que el big data sólo es beneficioso para las grandes corporaciones -que generan activamente cantidades masivas de datos-, el hecho de que el big data en sí mismo sea inútil sin las técnicas de análisis de datos justifica el uso de las técnicas de análisis de datos también en las pequeñas y medianas empresas.
10 TECNOLOGÍAS CLAVE QUE PERMITEN EL ANÁLISIS DE BIG DATA PARA LAS EMPRESAS
La tecnología de big data analytics es una combinación de varias técnicas y métodos de procesamiento. Lo que las hace efectivas es su uso colectivo por parte de las empresas para obtener resultados relevantes para la gestión e implementación estratégica. A continuación, presentamos un resumen de las tecnologías de big data utilizadas tanto por las pequeñas empresas como por las grandes corporaciones.
1) Análisis predictivo
La analítica predictiva, una de las principales herramientas para que las empresas eviten riesgos en la toma de decisiones, puede ayudar a las empresas. Las soluciones de hardware y software de análisis predictivo pueden utilizarse para descubrir, evaluar y desplegar escenarios predictivos mediante el procesamiento de big data.
2) Bases de datos NoSQL
Estas bases de datos se utilizan para una gestión de datos fiable y eficiente en un número escalable de nodos de almacenamiento. Las bases de datos NoSQL almacenan los datos en forma de tablas de bases de datos relacionales, documentos JSON o pares clave-valor.
3) Herramientas de descubrimiento de conocimientos
Se trata de herramientas que permiten a las empresas extraer grandes datos (estructurados y no estructurados) que se almacenan en múltiples fuentes. Estas fuentes pueden ser diferentes sistemas de archivos, APIs, DBMS o plataformas similares. Con las herramientas de búsqueda y descubrimiento de conocimiento, las empresas pueden aislar y utilizar la información en su beneficio.
4) Análisis de flujos
A veces, los datos que una organización necesita procesar pueden estar almacenados en múltiples plataformas y en múltiples formatos. El software de análisis de flujos es muy útil para filtrar, agregar y analizar esos grandes datos. El análisis de flujos también permite la conexión con fuentes de datos externas y su integración en el flujo de la aplicación.
5) Tejido de datos en memoria
Esta tecnología ayuda a distribuir grandes cantidades de datos entre los recursos del sistema, como la RAM dinámica, el almacenamiento flash o las unidades de almacenamiento de estado sólido. Lo que a su vez permite el acceso y el procesamiento de big data con baja latencia en los nodos conectados.
6) Almacenamiento distribuido
Una forma de contrarrestar los fallos de nodos independientes y la pérdida o corrupción de las fuentes de big data, los almacenes de archivos distribuidos contienen datos replicados. A veces, los datos también se replican para un acceso rápido de baja latencia en grandes redes informáticas. Por lo general, se trata de bases de datos no relacionales.
7) Virtualización de datos
Permite a las aplicaciones recuperar datos sin aplicar restricciones técnicas como los formatos de datos, la ubicación física de los datos, etc. Utilizada por Apache Hadoop y otros almacenes de datos distribuidos para el acceso en tiempo real o casi real a los datos almacenados en varias plataformas, la virtualización de datos es una de las tecnologías de big data más utilizadas.
8) Integración de datos
Un reto operativo clave para la mayoría de las organizaciones que manejan big data es procesar terabytes (o petabytes) de datos de manera que puedan ser útiles para los resultados de los clientes. Las herramientas de integración de datos permiten a las empresas racionalizar los datos a través de una serie de soluciones de big data como Amazon EMR, Apache Hive, Apache Pig, Apache Spark, Hadoop, MapReduce, MongoDB y Couchbase.
9) Preprocesamiento de datos
Estas soluciones de software se utilizan para la manipulación de los datos en un formato que sea consistente y pueda ser utilizado para el análisis posterior. Las herramientas de preparación de datos aceleran el proceso de intercambio de datos formateando y limpiando conjuntos de datos no estructurados. Una de las limitaciones del preprocesamiento de datos es que todas sus tareas no pueden automatizarse y requieren la supervisión humana, lo que puede resultar tedioso y lento.
10) Calidad de los datos
Un parámetro importante para el procesamiento de big data es la calidad de los datos. El software de calidad de datos puede llevar a cabo la limpieza y el enriquecimiento de grandes conjuntos de datos utilizando el procesamiento paralelo. Estos programas se utilizan ampliamente para obtener resultados coherentes y fiables del procesamiento de big data.
BENEFICIOS ORGANIZATIVOS DE UNA ESTRATEGIA DE BIG DATA IMPULSADA POR LA TECNOLOGÍA
El análisis de big data desempeña un papel importante en la eficiencia de las organizaciones. Los beneficios que conllevan las estrategias de big data han permitido a las empresas obtener una ventaja competitiva sobre sus rivales, generalmente en virtud de la mayor concienciación que una organización y su personal obtienen al utilizar la analítica como base para la toma de decisiones. A continuación se explica cómo puede beneficiarse una organización al desplegar una estrategia de big data.
Reducción de los costes de la organización
Las soluciones de big data ayudan a establecer procesos de fabricación eficientes, con una producción orientada a la demanda y una utilización óptima de las materias primas. La automatización y el uso de la IA para reducir el trabajo manual es otra forma de lograr la eficiencia de costes en la producción y las operaciones. La información adicional sobre los departamentos de ventas y finanzas ayuda a los directivos a desarrollar estrategias que promuevan entornos de trabajo ágiles, reduciendo los costes generales de la organización.
Aumento de la eficiencia y la productividad de los trabajadores
La toma de decisiones basada en datos ayuda a aumentar la confianza de los empleados. Las personas se vuelven más proactivas y productivas cuando toman decisiones basadas en datos cuantificables en lugar de cuando se les pide que tomen decisiones por sí mismas. Esto, a su vez, aumenta la eficiencia de la organización en su conjunto.
Establecer precios competitivos
Como se ha puesto de manifiesto anteriormente en este post, se sabe que la creación de estrategias de precios diferenciados ayuda a desarrollar una fijación de precios competitiva y aporta los beneficios de ingresos asociados. Además, las organizaciones pueden hacer frente a la competencia por productos y servicios similares utilizando el big data para obtener una ventaja en el precio.
Tener estrategias de venta basadas en la demografía
Los datos demográficos dividen la mayoría de los mercados, pero existen divisiones aún más profundas en la clasificación de los clientes. El análisis de big data puede ayudar a clasificar a los clientes en distintos niveles en función de su probabilidad de realizar una compra. Esto proporciona a los representantes de ventas pistas más sólidas que seguir y les ayuda a convertir más. Además, cuando las ventas y el marketing se basan en conocimientos de big data, es probable que los representantes de ventas conozcan las tendencias y los historiales de pedidos de un cliente potencial, lo que aumenta la ventaja del representante.
Impulsar la fidelidad a la marca
Es probable que los clientes respondan más al marketing orientado a las relaciones. Gracias a la analítica de datos, las organizaciones pueden aprovechar su conocimiento previo de las necesidades y expectativas de los clientes y ofrecerles servicios en consecuencia. De este modo, aumentan significativamente las posibilidades de que se repitan los pedidos y se establezcan relaciones a largo plazo.
Contratación de personas más inteligentes para trabajos más inteligentes
El uso de tecnologías de big data se ha convertido en una herramienta útil para que los responsables de recursos humanos identifiquen a los candidatos mediante el acceso a datos perfilados de las redes sociales, las bases de datos empresariales y los motores de búsqueda de empleo. Esto permite a las empresas contratar de forma rápida y más fiable que las técnicas de contratación tradicionales, que siempre tienen un elemento de incertidumbre. Además, cuando las organizaciones utilizan la analítica en todas las plataformas, les resulta imprescindible contratar a candidatos que estén en sintonía con su política.
Recalibrar las estrategias empresariales
Las estrategias de big data no sólo proporcionan un mejor poder de decisión a las organizaciones, sino que también les dan las herramientas para validar los resultados de estas decisiones. Las organizaciones pueden recalibrar sus estrategias o escalar de acuerdo con las nuevas demandas utilizando estas estrategias empresariales probadas.
CONCLUSIÓN
No cabe duda de que la tecnología de Big Data seguirá evolucionando y abarcando más campos en los próximos años. A medida que aumente el ritmo de generación de datos, incluso las empresas más pequeñas tendrán dificultades para mantener conjuntos de datos utilizando sistemas antiguos. La analítica, más que nada, se convertirá en el principio rector de la actividad empresarial. Además, las empresas tendrán que estar más automatizadas y orientadas a los datos para competir y sobrevivir. La evolución de la inteligencia artificial con tecnologías como el aprendizaje automático y los asistentes personales inteligentes también depende en gran medida del big data. El papel que desempeñarán en el futuro de la gestión empresarial, los procesos de fabricación, las ventas y el marketing, y la organización en general está por ver.
Preparémonos para el futuro
Sin embargo, la utopía prometida está todavía a un buen tiempo de distancia, y no es demasiado tarde para que las empresas empiecen a invertir en tecnologías de análisis de datos y se preparen para el futuro. A medida que la tecnología se generalice, su implantación será sin duda menos costosa. Pero teniendo en cuenta las recompensas, los primeros en adoptar la tecnología seguramente se convertirán también en sus principales beneficiarios.
Fuente: marutitech.com
