Big Data es el nombre que describe un gran volumen de datos que puede extraerse de la actividad un negocio. Lo importante en esta materia no es la cantidad de datos, sino lo que las empresas pueden hacer con esa información. Se trata de analizar los datos de la actividad corporativa para en un futuro tomar mejores decisiones y diseñar nuevas líneas estratégicas, es decir, mejorar la competitividad. Hoy te contamos todo sobre Big Data para PYMES, profundizando sobre en qué consiste el análisis de datos para las empresas.
CONTENIDOS
La importancia de la calidad de los datos
Dificultades del Big Data para PYMES
El Big Data y la veracidad de los datos
¿Cómo se implementa el Big Data para PYMES?
1. Integrar datos
2. Almacenamiento de datos
3. Análisis de datos
Sectores industriales que utilizan actualmente el Big Data
El tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos se considera Big Data hoy en día no está del todo definido y sigue cambiando a cada momento. No obstante, la mayoría de los analistas profesionales entiende que son grupos de datos que van desde los 30-50 Terabytes en adelante.
Lo que hace que el Big Data sea tan útil para muchas empresas es que el análisis de datos proporciona muchas veces respuestas a preguntas que ni siquiera la propia organización se había planteado con anterioridad. Tras el análisis de la información, las empresas son capaces de identificar sus propios problemas de forma más comprensible. También el Big Data para PYMES ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos para identificar nuevas oportunidades de negocio. El uso de esta tecnología conduce a estrategias de negocio más inteligentes, a operaciones más eficientes, a mayores ganancias y a clientes más felices.
La importancia de la calidad de los datos
La avanzada tecnología del Big Data hace que para obtener una buena calidad de datos los analistas tengan que enfrentarse a múltiples desafíos. Se trata de las conocidas como 5 Vs: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor. Estas 5 características esenciales de los datos para realizar el proceso de Big Data suelen llevar a las empresas a enfrentarse con la problemática de si son capaces de extraer datos reales y de alta calidad en grandes grupos de datos masivos, cambiantes y complicados.
Dificultades del Big Data para PYMES
Entre las principales dificultades que aparecen para obtener una buena calidad de datos las más importantes son las siguientes:
1. Muchas fuentes y tipos de datos
Con la extracción de datos de tantas fuentes distintas, la dificultad para integrarlos aumenta. Las fuentes de datos para el Big Data pueden ser muy amplias:
- Datos de internet y móviles (Comentarios y likes en redes sociales, campañas de marketing, datos estadísticos de terceros, etc.)
- Datos procedentes de Internet de las Cosas
- Datos sectoriales recopilados por empresas especializadas
- Datos experimentales
- Datos no estructurados (Documentos, videos, audios, etc.)
- Datos semi-estructurados (Hojas de cálculo, informes )
- Datos estructurados (Información almacenada en el ERP, CRM, etc.)
2. Enorme volumen de datos
Como ya hemos visto, el volumen de datos es enorme y eso complica la ejecución de un proceso de calidad de datos que tiene que estar encuadrado en un tiempo razonable. Es difícil recolectar, limpiar, integrar y obtener una alta calidad de datos de forma rápida. Se necesita un proceso para transformar los tipos no estructurados poder utilizarlos.
3. Mucha volatilidad
Los datos cambian rápidamente y eso hace que tengan una validez muy corta. Para solucionar esto se necesita tener un poder de procesamiento muy alto. Además, si esta operación no se hace bien, existe el riesgo de que se puedan producir conclusiones basadas en información errónea.
4. Faltan estándares de calidad de datos unificados
En 1987 la Organización Internacional de Normalización (ISO) publicó las normas ISO 9000 que garantizan la calidad de productos y servicios. Sin embargo, el estudio de los estándares de calidad de los datos no comenzó hasta los años 90. Y no fue hasta el 2011 cuando ISO publicó las normas de calidad de datos ISO 8000. Estas normas necesitan madurar y perfeccionarse, pues la investigación sobre la calidad de datos en Big Data ha comenzado hace poco y hoy día no hay apenas resultados.
El Big Data y la veracidad de los datos
Los datos poseen un valor intrínseco, sin embargo, no tienen ninguna utilidad hasta que dicho valor se descubre. Por eso es crucial conocer su veracidad. No solo hay que analizarlos para conocer si son veraces y reales -lo cual es ya una ventaja en sí misma-, sino también de poner en marcha con ellos todo el proceso que requiere que los analistas y los ejecutivos se planteen las preguntas correctas, identifiquen patrones, formulen hipótesis informadas y predigan comportamientos.
Respecto al Big Data para PYMES, los avances tecnológicos recientes han reducido exponencialmente el coste del almacenamiento y la computación de datos, haciendo que el almacenar datos resulte más fácil y barato que nunca. Por lo tanto, el Big Data de hoy está al alcance de cualquier empresa.
¿Cómo se implementa el Big Data para PYMES?
Aunque el Big Data aporta nuevas perspectivas que pueden abrir paso a una mayor competitividad en un determinado sector, iniciarse en esta tecnología requiere de 3 acciones claves y esenciales:
1. Integrar datos
El Big Data concentra datos de numerosas fuentes y aplicaciones distintas. Los mecanismos de integración de datos convencionales no están generalmente a la altura de esta tarea, por eso se requieren nuevas estrategias y tecnologías. Durante el proceso de integración es necesario incorporar datos, procesarlos y asegurarse de que estén formateados y disponibles, de tal forma que los analistas empresariales puedan empezar a utilizarlos.
2. Almacenamiento de datos
El Big Data requiere un almacenamiento para los datos seguro, Además de almacenar los datos, hay que incorporar los requisitos de procesamiento y los motores de procesamiento necesarios para dichos conjuntos de datos estén disponibles cuando sean demandados. Hoy en día, la nube como lugar de almacenaje de datos está aumentando progresivamente su popularidad, porque es compatible con los requisitos tecnológicos del Big Data y permite incorporar nuevos recursos a medida, según se vayan necesitando.
3. Análisis de datos
La inversión en Big Data para PYMES se rentabiliza realmente cuando al analizar y utilizar los datos adecuadamente, explorando nuevas oportunidades y construyendo modelos de datos usando el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
Sectores industriales que utilizan actualmente el Big Data
Hoy en día el Big Data para PYMES ayuda a mejorar una serie de actividades empresariales que van desde la experiencia al cliente hasta la analítica de las operaciones. A continuación, mostramos los principales sectores en los que se está utilizando el Big Data:
1.Turismo
La satisfacción del cliente es clave para la industria del turismo, pero esto suele ser muy difícil de medir, especialmente en el momento oportuno. Algunos establecimientos, como por ejemplo los resorts o los casinos, solo tienen una pequeña oportunidad de dar la vuelta a una mala experiencia de cliente. El Big Data ofrece a estas empresas la capacidad de recopilar datos de los clientes, aplicar un análisis e identificar inmediatamente posibles problemas antes de que sea demasiado tarde.
2. Cuidado de la salud
El Big Data aparece con frecuencia en la industria sanitaria. Los registros de pacientes, planes de salud, información de seguros y otros tipos de información pueden ser muy difíciles y complejos de manejar, aunque a su vez esta información está llena de datos claves para las analíticas. Es por eso que la tecnología del análisis de datos es tan importante para el sector sanitario. Al analizar rápidamente grandes cantidades de información -tanto estructurada como no estructurada- se pueden proporcionar diagnósticos u opciones para tratamientos de forma casi inmediata.
3. Administración
La Administración se encontrará en el futuro ante un gran desafío, mantener la calidad de los servicios y la productividad, con unos presupuestos cada vez más ajustados. Esto es particularmente problemático en todo lo relacionado con la justicia. El Big Data puede ayudar a buscar soluciones para agilizar las operaciones mientras le da a la Administración una visión más holística de su actividad.
4. Retail
El servicio al cliente ha evolucionado mucho en los últimos años, ya que los compradores más inteligentes esperan que las tiendas -los minoristas- comprendan exactamente lo que necesitan y cuándo lo necesitan. El Big Data ayuda a los minoristas a satisfacer este tipo de demandas. Usando grandes cantidades de los datos de programas de fidelización de clientes, hábitos de compra y otras fuentes, los minoristas no solo pueden tener una comprensión más profunda de sus clientes, sino que también pueden predecir tendencias, recomendar nuevos productos y aumentar su rentabilidad.
5. Empresas manufactureras
Estas empresas despliegan sensores en sus productos para recibir datos de telemetría. A veces también se utiliza esta información para ofrecer servicios de comunicaciones, seguridad y navegación. Esta telemetría puede revelar además patrones de uso, tasas de fracaso y otras oportunidades de mejora de productos, que pueden reducir los costes de desarrollo y montaje.
6. Publicidad
La proliferación de teléfonos inteligentes y otros dispositivos GPS ofrece a los anunciantes la oportunidad de dirigirse a los consumidores cuando están cerca de una tienda, una cafetería o un restaurante. Esto abre nuevos ingresos para los proveedores de servicios y ofrece a muchas empresas la oportunidad de conseguir nuevos prospectos.
7. Call Center
El Big Data permite el uso de la voluminosa información histórica de un Call Center de forma rápida, con el fin de mejorar la interacción con el cliente y aumentar su satisfacción.
8. Detección y prevención de fraudes
El análisis de datos se está usando en industrias que procesan transacciones financieras online, tales como compras, actividades bancarias, inversiones, seguros y atención médica.
9. Mercados Financieros
Se usa la información que proviene de los datos en las transacciones de los mercados financieros, permitiendo que se evalúe más rápidamente el riesgo, pudiéndose así tomar medidas correctivas.
