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Big-Data-Analyse, Schlüssel für ein intelligentes Unternehmen

Kopfzeile0403-2028303 Wenn uns etwas hinterlassen hat 2020 war es ein beispielloser Schub auf dem Weg der digitalen Transformation von Unternehmen. Dies, zusammen mit der Wirtschaftskrise, die aus der Pandemie resultierte, bedeutet dies, dass Unternehmen so effizient und widerstandsfähig wie möglich sein müssen.

Diejenigen, die Daten zur Entscheidungsfindung nutzen, nämlich, sind Organisationen datengesteuertSie werden diejenigen sein, die mit Anmut überleben und in zukünftigen Krisen besser positioniert sind. Warum?

Unternehmen haben entdeckt, dass ihre Lager an Große Daten eine Goldmine darstellen weitgehend ungenutzt, was ihnen helfen könnte, effizienter und flexibler auf sich ändernde Umstände zu reagieren.

Infolge, Unternehmensleiter suchen Daten nach Antworten, um Unternehmen zu sein. schlau.

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Quelle: IDC

¿Qué es Big Data Analytics?

Der Begriff Große Daten se refiere al almacenamiento digital de información que tiene un gran volumen, Geschwindigkeit und Abwechslung. Big Data Analytics es el proceso de descubrir tendencias, Muster, correlaciones u otros conocimientos útiles en esos grandes almacenes de datos..

El análisis de datos no es nuevo. Ha existido durante décadas en forma de inteligencia empresarial y minería de datos. Über die Jahre, ha mejorado drásticamente, por lo que puede manejar volúmenes de datos mucho más grandes, ejecutar consultas más rápido y ejecutar algoritmos más avanzados.

La firma de investigación de mercado Gartner clasifica las herramientas de análisis y big data en cuatro categorías diferentes:

Beschreibende Analyse: estas herramientas les dicen a las empresas lo que sucedió. Erstellen einfache Berichte und Visualisierungen, die zeigen, was zu einem bestimmten Zeitpunkt oder über einen Zeitraum hinweg passiert ist. Dies sind die am wenigsten fortgeschrittenen Analysetools.
Analytische Diagnose: Diagnosetools erklären, warum etwas passiert ist. Fortgeschrittener als die descriptiven Berichtstools, Sie ermöglichen es Analysten, tiefer in die Daten einzutauchen und die grundlegenden Ursachen einer bestimmten Situation zu ermitteln.
Prädiktive Analysen: Zu den derzeit beliebtesten Big-Data-Analysetools, Prädiktive Analysetools verwenden sehr fortschrittliche Algorithmen, um vorherzusagen, was als Nächstes passieren könnte. Estas herramientas suelen hacer uso de tecnología e inteligencia artificial. maschinelles Lernen.
Präskriptive Analyse: Un paso por encima del análisis predictivo, el análisis prescriptivo le dice a las organizaciones qué hacer para lograr el resultado deseado. Estas herramientas requieren capacidades de aprendizaje automático muy avanzadas y pocas soluciones en el mercado actual ofrecen verdaderas capacidades prescriptivas.

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Desafíos de Big Data Analytics

La implementación de una solución de análisis de big data no siempre es tan sencilla como las empresas esperan que sea. Eigentlich, La mayoría de las encuestas encuentran que la cantidad de organizaciones que experimentan un beneficio financiero al implementar proyectos de análisis y volverse más inteligentes. Aber trotzdem, puede haber algunos desafíos que pueden dificultar el logro de los beneficios prometidos:

Datenwachstum. Uno de los mayores desafíos en el análisis de big data es la tasa explosiva de crecimiento de datos. Según IDC, la cantidad de datos en los servidores del mundo se duplica aproximadamente cada dos años. Las soluciones de análisis de macrodatos deben poder funcionar bien a gran escala para que sean útiles para las empresas.
Unstrukturierte Daten. Los datos que no se almacenan en los sistemas de una empresa no residen en bases de datos estructuradas. jedoch, son datos no estructurados, wie E-Mails, Bilder, Berichte, archivos de audio, Videos und andere Dateitypen. Diese unstrukturierten Daten können sehr schwer zu finden sein, es sei denn, Sie verfügen über fortgeschrittene KI-Fähigkeiten. Die Anbieter aktualisieren ständig ihre Big-Data-Analyse-Tools, um die Prüfung und Extraktion von Informationen aus unstrukturierten Daten zu verbessern.
Datensilos. Geschäftsdaten werden durch eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungen erstellt, wie Lösungen zur Unternehmensressourcenplanung (ERP), Lösungen zum Kundenbeziehungsmanagement (CRM), Software für das Lieferkettenmanagement, E-Commerce-Lösungen, Büro-Produktivitätsprogramme, etc. All diese unterschiedlichen Quellen sind eine der schwierigsten Herausforderungen in jedem Big-Data-Analyseprojekt.
Kulturelle Herausforderungen. Obwohl die Big-Data-Analyse alltäglich wird, hat sie sich noch nicht in die Unternehmenskultur eingeschlichen. In einer Umfrage von NewVantage Partners, das 52,5% gaben die Führungskräfte an, dass organisatorische Hindernisse, wie Fehlanpassung, interner Widerstand oder das Fehlen einer kohärenten Strategie, sie daran hindern, Big Data in dem Umfang zu nutzen, wie sie es gerne würden.

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Im Zeitalter der Daten 4.0 und nach fast einem Jahr Pandemie, ist der Bedarf der Unternehmen, sich neu zu überdenken, sich neu zu erfinden und sich an die sich ändernden Umstände anzupassen, unbestritten. Y es en esta agenda donde una buena gestión de datos y el análisis que de ella resulte marcarán la diferencia para convertirnos en empresas inteligentes y prepararnos para este 2021 aún incierto.

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¿Está su empresa preparada para los desafíos que trae el 2021?

¿Tienes dudas sobre cómo abordar un proyecto de datos?

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