Si algo nos dejó 2020 fue un empujón sin precedentes en el camino de la transformación digital de las empresas. Esto, sumado a la crisis económica que resultó de la pandemia, significa que las empresas deben ser lo más eficientes y resistentes posibles.
Aquellos que utilizan los datos para tomar sus decisiones, es decir, son organizaciones impulsado por datosEllos serán los que sobrevivan con gracia y estén mejor posicionados frente a crisis futuras. ¿Por qué?
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.
Como resultado, Los gerentes de las empresas buscan datos en busca de respuestas para ser empresas. inteligente.
Fuente: IDC
¿Qué es Big Data Analytics?
El termino big data se refiere al almacenamiento digital de información que tiene un gran volumen, velocidad y variedad. Big Data Analytics es el proceso de descubrir tendencias, patrones, 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. A lo largo de los años, 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:
- Análisis descriptivo: estas herramientas les dicen a las empresas lo que sucedió. Crean informes y visualizaciones simples que muestran lo que sucedió en un momento determinado o durante un período de tiempo. Estas son las herramientas analíticas menos avanzadas.
- Diagnóstico analítico: las herramientas de diagnóstico explican por qué sucedió algo. Más avanzadas que las herramientas de informes descriptivos, permiten a los analistas profundizar en los datos y determinar las causas fundamentales de una situación determinada.
- Análisis predictivo: Entre las herramientas de análisis de big data más populares disponibles en la actualidad, las herramientas de análisis predictivo utilizan algoritmos muy avanzados para pronosticar lo que podría suceder a continuación. Estas herramientas suelen hacer uso de tecnología e inteligencia artificial. aprendizaje automático.
- Análisis prescriptivo: 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.
Sigue leyendo
Inteligencia artificial y aprendizaje automático para la gestión de datos
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. De hecho, 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. Sin embargo, puede haber algunos desafíos que pueden dificultar el logro de los beneficios prometidos:
- Crecimiento de datos. 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.
- Datos no estructurados. Los datos que no se almacenan en los sistemas de una empresa no residen en bases de datos estructuradas. En cambio, son datos no estructurados, como correos electrónicos, imágenes, informes, archivos de audio, videos y otros tipos de archivos. Estos datos no estructurados pueden ser muy difíciles de encontrar, a menos que tenga capacidades avanzadas de inteligencia artificial. Los proveedores actualizan constantemente sus herramientas de análisis de Big Data para mejorar su examen y extracción de información de datos no estructurados.
- Silos de datos. Los datos comerciales se crean mediante una amplia variedad de aplicaciones diferentes, como soluciones de planificación de recursos empresariales (ERP), soluciones de gestión de relaciones con el cliente (CRM), software de gestión de la cadena de suministro, soluciones de comercio electrónico, programas de productividad de oficina, 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, el 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.
Puede que te interese seguir leyendo:
Data and Analytics: la mejor respuesta para afrontar la crisis
En la era de los datos 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. 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.
¿Está su empresa preparada para los desafíos que trae el 2021?
¿Tienes dudas sobre cómo abordar un proyecto de datos?
(function(d, s, id) {
var js, fjs = d.getElementsByTagName(s)[0];
if (d.getElementById(id)) return;
js = d.createElement(s); js.id = id;
js.src = «//connect.facebook.net/es_ES/all.js#xfbml=1&status=0»;
fjs.parentNode.insertBefore(js, fjs);
}(document, ‘script’, ‘facebook-jssdk’));