Aquellos que utilizan los datos para tomar sus decisiones, namely, son organizaciones data drivenEllos serán los que sobrevivan con gracia y estén mejor posicionados frente a crisis futuras. Why?
Las empresas han descubierto que sus almacenes de big data representar una mina de oro en gran parte sin explotar, lo que podría ayudarlos a ser más eficientes y ágiles frente a circunstancias cambiantes.
As a result, Los gerentes de las empresas buscan datos en busca de respuestas para ser empresas. smart.
Source: IDC
What is Big Data Analytics?
The term big data refers to the digital storage of information that has a large volume, speed and variety. Big Data Analytics is the process of discovering trends, patterns, correlations, or other useful insights in those large data stores..
Data analytics is not new. It has existed for decades in the form of business intelligence and data mining. Over the years, it has improved drastically, so it can handle much larger volumes of data, run queries faster and execute more advanced algorithms.
The market research firm Gartner classifies analytics and big data tools into four different categories:
- Descriptive analysis: these tools tell companies what happened. They create simple reports and visualizations that show what happened at a specific moment or over a period of time. These are the least advanced analytical tools.
- Diagnostic analytics: Diagnostic tools explain why something happened. More advanced than descriptive reporting tools, They allow analysts to dig deeper into the data and determine the root causes of a given situation.
- Predictive analytics: Among the most popular big data analytics tools available today, Predictive analytics tools use very advanced algorithms to forecast what might happen next. Estas herramientas suelen hacer uso de tecnología e inteligencia artificial. machine learning.
- Prescriptive analysis: 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. In fact, 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. But nevertheless, puede haber algunos desafíos que pueden dificultar el logro de los beneficios prometidos:
- Data growth. 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.
- Unstructured data. Los datos que no se almacenan en los sistemas de una empresa no residen en bases de datos estructuradas. However, son datos no estructurados, like emails, images, reports, audio files, videos y otros tipos de archivos. This unstructured data can be very difficult to find, unless you have advanced artificial intelligence capabilities. Providers constantly update their Big Data analysis tools to improve their examination and extraction of information from unstructured data.
- Data silos. Business data is created through a wide variety of different applications, such as enterprise resource planning solutions (ERP), customer relationship management solutions (CRM), supply chain management software, e-commerce solutions, office productivity programs, etc. todas estas fuentes diferentes es uno de los desafíos más difíciles en cualquier proyecto de análisis de big data.
- Desafíos culturales. Aunque el análisis de big data se está volviendo común, aún no se ha infiltrado en la cultura corporativa. En una encuesta de NewVantage Partners, the 52,5% de los ejecutivos dijo que los obstáculos organizativos, como la desalineación, la resistencia interna o la falta de una estrategia coherente, les impedían utilizar el big data con la amplitud que les hubiera gustado.
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In the age of data 4.0 y después de casi un año de pandemia, la necesidad de las empresas de repensarse, reinventarse y adaptarse a las circunstancias cambiantes no está en disputa. And it is in this agenda where good data management and the analysis that comes from it will make the difference in becoming intelligent companies and preparing for this 2021 still uncertain.
Is your company ready for the challenges that it brings 2021?
Do you have doubts about how to approach a data project?
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