Las empresas, hoy en día enfrentan una batalla cuando comprenden y aprovechan la gran cantidad de datos que tienen al alcance de la mano. Están trabajando a través de fuentes de datos heterogéneas desconectadas en un intento de mostrar una visión holística tanto de su usuario final como de sus objetivos comerciales generales. Hoy, hay más datos disponibles que nunca: de toda la empresa, a través de terceros y de las redes sociales. Muchas organizaciones aún no pueden pasar del ámbito de la inteligencia de datos pura a una estrategia de análisis que les ayude a alcanzar sus objetivos comerciales.
La Big Data se vuelve más grande
Las empresas están llenas de conjuntos de conocimientos comerciales y simplemente no saben qué hacer. La Big Data, tal como la miden las empresas ahora, va más allá de representar solo un gran volumen, también se debe tomar en cuenta la velocidad (transmisión de datos, IoT, etc.) y la variedad (texto, imágenes, videos, documentos, contenido web) de los datos que se registran. Es fundamental comprender cómo los datos, en todas sus formas, y la tecnología pueden coexistir en una relación simbiótica para resolver problemas comerciales reales. Con la aparición de PAAS (plataforma como servicio), IAAS (infraestructura como servicio), SAAS (software como servicio) o ITAAS (TI como servicio), las empresas ahora tienen más opciones que nunca para recopilar y almacenar datos de manera eficiente. Sin embargo, todavía tienen dificultades para crear un marco que les permita conectar todos los puntos y poner esos datos en uso a través de conocimientos significativos y procesables, precisamente en el punto de acción.
Si buscas aprovechar el poder de la Big Data, aquí te dejamos cinco pasos para ayudar a tu negocio a pasar de la recopilación a la acción.
1. Mapear y perfilar fuentes de datos e identificar resultados
Para aprovechar la afluencia de datos a tu disposición, primero se debe comprender sus procesos comerciales: saber de dónde se derivan los datos y evaluar la calidad de estos, los flujos de trabajo y las metodologías. La implementación de big data conlleva desafíos relacionados con el volumen, la complejidad, la variedad y la velocidad. Comprender tu negocio desde cero puede ayudarte a definir una estrategia de datos efectiva para abordar o incluso prevenir estos problemas.
También debes considerar cómo una nueva estrategia de datos afectará el resultado final cuando se implemente. Piensa en los casos de uso vinculados a los objetivos comerciales, es decir, ingresar a nuevos mercados, optimizar el rendimiento operativo, traer innovación para transformar procesos, etc., y visualiza cómo una mejor gestión de datos te permitirá llegar allí. Una vez que audites los procesos y recorras los resultados deseados, estarás bien equipado para definir las métricas, desarrollar una hoja de ruta y determinar la inversión necesaria para lograr el objetivo final.
2. Comienza en pequeño, luego escalas
Desarrollar un plan simple, pero escalable, para reunir fuentes de datos, herramientas de análisis y talento te permitirá movilizar la administración y el apoyo del personal, al mismo tiempo que evita grandes capitales de instalación. Selecciona un caso de uso o un problema comercial, uno que se beneficiaría del análisis de big data, y luego, una vez que se haya validado el valor comercial, hazlo más grande. Existen herramientas y recursos existentes que pueden ayudar, incluidas las plataformas modernas en la nube, como Microsoft Azure, Google Cloud y AWS, que trabajan para eliminar las barreras de tiempo y costo acelerando los resultados de las hipótesis. Una vez que tengas la configuración inicial del proceso de big data lista para ejecutarse y entregar los resultados deseados, puedes escalar más y expandir el universo de big data.
3. Selecciona un socio de implementación de Big Data
Según un informe reciente de IDC, se prevé que los ingresos mundiales de las soluciones de big data y análisis empresarial (BDA) alcancen los 189 100 millones de dólares este año, un aumento del 12%. Para 2022, IDC espera que los ingresos mundiales de BDA sean de 274 300 millones de dólares.
En este entorno, encontrar las habilidades tecnológicas adecuadas o el socio de implementación de big data puede ser una tarea abrumadora. El panorama de big data está evolucionando rápidamente con jugadores nuevos y existentes que brindan soluciones innovadoras. Entonces, ¿dónde se puede encontrar al mejor aliado para sus objetivos comerciales? Al examinar una posible solución de software o un socio de implementación, hay varios factores a considerar. Considera el valor que pueden proporcionar en términos de:
- Pila de tecnología: Servicios en la Nube, Base de datos, Infraestructura, Integración de sistemas, Extracción/Carga, Pruebas, Gobernanza, API/Desarrollo de conectores.
- Talento de datos: desarrolladores, ingenieros de datos, científicos de datos y analistas.
- Competencias de resolución de problemas: laboratorios de ciencia de datos, herramientas de inteligencia artificial, habilidades de consultoría.
- Experiencia de dominio: historias de éxito en diferentes verticales de la industria, marcos, referencias.
- Ecosistema de asociación: infraestructura, plataformas, aplicaciones, tecnología.
- Modelos de compromiso: basado en resultados, estratégico, híbrido.
- Soporte: mesa de servicio basada en SLA.
La identificación de una lista completa de criterios de selección te permitirá elegir un socio que se adapte mejor a tus necesidades de big data en función del ROI y el impacto general que proporcionarán.
4. Implementar una estrategia de gobernanza y gestión de datos cohesiva y escalable
A nadie le gustan los datos sucios; pueden atascar un sistema, causar daño y generar resultados inconsistentes. Al implementar big data, es imperativo implementar un proceso de limpieza de datos para garantizar que los resultados sean consistentes, precisos y confiables. A medida que las organizaciones recopilan más datos y más variedades de estos, se enfrentan a un arma de doble filo en el sentido de que, si bien la cantidad gigantesca de datos es ventajosa, también requiere que las empresas implementen un proceso eficiente que aborde el panorama en constante cambio de evolución de la tecnología y los datos. Entonces, la clave para una gestión de datos exitosa es crear un ecosistema exploratorio ágil para aplicaciones de big data. En otras palabras, un ecosistema donde los resultados de los cómputos evolucionan de acuerdo con la detección y extracción de más señales. Al implementar un programa de gobierno y gestión de datos cohesivo y escalable, puede coordinar diversas disciplinas de datos y superar los desafíos asociados con los datos guardados y almacenados en silos en toda la organización. Luego, se puede identificar fácilmente las fuentes de datos y monitorear la interacción de datos entre todas las aplicaciones.
5. Evalúa los resultados y comparte el éxito
Después de implementar una estrategia de big data, es esencial compartir los aprendizajes con tu equipo, gerentes y empresa. Demostrar cómo estos conocimientos han impactado directamente la capacidad del liderazgo para tomar decisiones comerciales, te ayudará a construir el caso para un enfoque basado en datos. Comienza proporcionando una medida de los aspectos del negocio que antes se consideraban inmedibles como predecir los resultados finales con el ROI, comprender el comportamiento del cliente y la acción para personalizar las ofertas, o mejorar la I + D mediante el análisis de los datos de retroalimentación en tiempo real, entre muchos posibles aspectos relevantes para tu negocio.
La combinación de la big data con las herramientas adecuadas puede ayudar a las empresas a obtener información crítica. La clave es pensar estratégicamente y establecer los procesos y la base adecuados para impulsar una estrategia analítica sostenible. Los datos por los datos son una fórmula perdedora. Las empresas ganadoras aprovechan al máximo sus conjuntos de datos con un programa de análisis que puede evaluar todos y cada uno de los bytes del negocio.
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