En un entorno competitivo en constante evolución, el Big Data se ha posicionado como un componente clave para el éxito de los negocios. Empresas y compañías de todos los sectores y tamaños están aprovechando el poder de los datos para impulsar su crecimiento, aumentar sus niveles de eficiencia y tomar decisiones más efectivas (y en menor tiempo).
El Big Data ha llegado a revolucionar por completo la manera en que las empresas están tomando decisiones clave. Éste cuenta con tres características fundamentales:
- Manejo de grandes volúmenes de datos.
- Alta velocidad de respuesta.
- Gran variedad de fuentes de información.
El uso de inteligencia artificial, dispositivos móviles, redes sociales y el Internet de las cosas están impulsando distintos tipos de Big Data, a través de nuevas formas y fuentes de datos.
«El análisis de Big Data es el uso de técnicas analíticas avanzadas contra grandes y diversos conjuntos de datos. Dicha información incluyen datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, de diferentes fuentes y en diferentes tamaños, desde terabytes hasta zettabytes.»
IBM
En este artículo analizaremos los siguientes temas:
- ¿Que beneficios ofrece el Big Data a los negocios?
- Tipos de información que se utiliza en el Big Data para negocios
- ¿Cuáles son los tipos de modelos Big Data más utilizados por empresas?
- 1. Análisis Descriptivo para grandes volúmenes de datos
- 2. Análisis Exploratorio
- 3. Análisis Inferencial
- 4. Análisis Predictivo
- 5. Análisis Causal
- ¿Cómo utilizar modelos Big Data para aumentar el éxito de su empresa?
¿Que beneficios ofrece el Big Data a los negocios?
Desde optimizar la toma de decisiones hasta personalizar productos y servicios, el Big Data en los negocios permite entender y satisfacer mejor a los consumidores, generando un diferencial importante sobre la competencia.
Decisiones estratégicas respaldadas por datos
En nuestra opinión, el principal atributo que tiene el Big Data para los negocios es su capacidad de ofrecer un panorama más amplio de información. Esto permite a las empresas tomar decisiones basadas en información precisa y verificable, en lugar de depender de conjeturas o intuiciones.
Se ha demostrado que la habilidad para aprovechar grandes volúmenes de datos y extraer conocimientos valiosos otorga a las organizaciones una ventaja competitiva en el mercado.
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Mayor personalización de marca (Productos y servicios)
Gracias a la ciencia de datos y el análisis de Big Data, las empresas pueden entender mejor las necesidades y preferencias de sus clientes. Esto les permite diseñar productos y servicios a medida, lo que se traduce en una mayor satisfacción del cliente y fidelización de marca.
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Perfeccionamiento de procesos y aumento de la eficiencia operativa
El Big Data Industrial se enfoca en encontrar y analizar patrones, al igual que tendencias, que puedan ayudar a las empresas a optimizar sus procesos, reducir costos y mejorar su eficiencia operativa.
Al identificar áreas de mejora y aplicar soluciones basadas en datos, las organizaciones pueden elevar significativamente su rentabilidad.
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Mejor control de riesgo y detección de fraudes
El análisis de Big Data brinda a los negocios y empresas la posibilidad de identificar riesgos y detectar fraudes en tiempo real. Esto ha sido especialmente importante para las entidades financieras y bancarias.
La capacidad para descubrir actividades sospechosas y actuar de manera rápida puede marcar la diferencia en el éxito a largo plazo de cualquier empresa, sobre todo tomando en cuenta que hoy en día los consumidores valoran mucho su privacidad y el buen manejo de sus datos.
Innovación y detección de nuevas oportunidades de negocio
Al emplear el Big Data, las empresas pueden descubrir oportunidades de negocio en mercados no explorados o dentro de su demanda actual. La ventaja de utilizar soluciones de Big Data es permiten obtener información clave en tiempo real.
Igualmente, el análisis de datos proporciona información clave sobre el rendimiento de la competencia y las tendencias del mercado, permitiendo a las empresas adaptarse con agilidad y mantener una ventaja competitiva duradera.
Aprenda cómo utilizar ciencia de datos Geoespaciales para resolver problemas de negocio e identificar nuevas oportunidades. Conozca más
Tipos de información que se utiliza en el Big Data para negocios
Existe una gran cantidad de datos disponibles para utilizar, los cuales puede provenir de diversas fuentes. Es por ello que según la estructura de la data se realiza la siguiente clasificación: Datos estructurados, datos no estructurados y datos semiestructurados.
Datos estructurados
Este tipo información es la más fácil de procesas y analizar, ya que se distingue por tener bien definido su formato, tamaño y longitud. Algunos ejemplos de datos estructurados son las bases de datos u hojas de cálculo que cuentan con nombres, fechas, direcciones, teléfonos, información de ubicación entre otras.
Importante: Hoy en día se pueden producir grandes cantidades de datos estructurados en tiempo real.
Datos no estructurados
Los datos no estructurados pueden provenir de sensores, dispositivos, imágenes, video y audio, redes, archivos de registro, aplicaciones transaccionales, web, correos electrónicos y redes sociales. Cabe recalcar que muchos de éstos son generados en tiempo real y a gran escala.
Importante: Se puede decir que el valor de los datos no estructurados se encuentra al momento en que se clasifican, ordenan y almacenan de la forma correcta.
Conozca más sobre datos no estructurados y data alternativa. Le recomendamos leer: Data alternativa y Big Data para resolver los problemas de las empresas
¿Cuáles son los tipos de modelos Big Data más utilizados por empresas?
Los modelos de negocio Big Data son capaces de analizar y generar distintas relaciones entre los datos generados, dentro y fuera, de una empresa. Esto se traduce en descubrir información valiosa, precisa y útil para los tomadores de decisiones.
Utilizar este tipo de datos permite identificar y analizar todos los elementos que intervienen en un problema o situación, al igual que los elementos necesarios para desarrollar soluciones más efectivas.
1. Análisis Descriptivo para grandes volúmenes de datos
Los análisis descriptivos son probablemente los más utilizados. Su objetivo es describir o resumir un conjunto de datos, generando así resúmenes sencillos sobre muestras y medidas estadísticas descriptivas comunes como:
- Medidas de tendencia central
- Variabilidad
- Frecuencia
- Posición
A través de análisis descriptivos se puede realizar un análisis de datos históricos y así tener una visión más precisa a través de información más precisa, sencilla de entender y ordenada.
Ejemplo de cómo se utilizan los análisis descriptivos: Con el fin de reducir la propagación del COVID-19 entre la población, las instituciones de salud alrededor del mundo comenzaron a utilizar modelos descriptivos con datos de pacientes. Esto les permitió tener un mayor control de los casos por zonas geográficas.
En áreas de negocios, los análisis descriptivos permiten mantener un mejor seguimiento de KPIs como el crecimiento de ventas por año, el ingreso promedio por tipo de cliente o el tiempo promedio de los usuarios para generar una compra o pagar una deuda.
Igualmente, los análisis descriptivos son muy útiles para identificar nuevas tendencias y patrones de consumo. De hecho empresas como Netflix utilizan análisis descriptivos para definir su estrategia de contenido basada en el comportamiento de sus usuarios.
2. Análisis Exploratorio
La finalidad de este modelo es examinar y explorar bases de datos relacionales para encontrar relaciones entre variables que antes se desconocían. Este tipo de modelos son útiles para descubrir nuevas conexiones, formar hipótesis e impulsar la planificación del diseño y la recolección de datos.
Ejemplo de cómo se utilizan los análisis exploratorios: Algunas organizaciones ambientales emplean este tipo de análisis para medir cambios de temperatura a lo largo de un periodo de tiempo. Esto permite explorar las repercusiones de la actividad humana e industrialización, mientras se forman relaciones a partir de los datos.
En temas más relacionados con negocios, los análisis exploratorios son muy útiles para obtener insights acerca de la circunstancias que rodean una compra (Por ejemplo, se puede analizar porque un cierto tipo de usuarios ha dejado de consumir un determinado producto). Al entender el contexto que rodea las variables de compra de los consumidores, los equipos de marketing son capaces de generar estrategias más efectivas.
Igualmente, en el sector Retail se utilizan los análisis exploratorios para entender qué áreas de una tienda se necesitan mejorar y qué áreas están atrayendo más usuarios.
3. Análisis Inferencial
A contrario de otros modelos que utilizan un gran volumen de datos, los modelos inferenciales utilizar una pequeña muestra para inferir sobre una población mayor. El objetivo de extrapolar y generalizar este tipo de información es generar análisis y predicciones.
Ejemplo de cómo se utilizan los análisis inferencial: En el sector comercial se utilizan este tipo de modelos para analizar muestras y realizar generalizaciones sobre una población. De esta manera se pueden identificar ventajas competitivas, oportunidades de negocios y amenazas.
Una marca retail, por ejemplo, puede utilizar análisis inferencial para conocer qué tipo de tiendas son las más concurridas dentro de un centro comercial.
4. Análisis Predictivo
Los análisis predictivos procesan, tanto datos datos históricos como actuales, con la finalidad de encontrar patrones relevantes hacia el futuro. La precisión de este modelo depende de las variables de entrada y distintos modelos matemáticos.
Ejemplos de cómo se utilizan los análisis predictivos? Hoy en día las empresas utilizan los modelos predictivos con distintos propósitos. Desde evitar problemas dentro de una cadena de suministros, entender el impacto de un nuevo producto en el mercado o generar pronósticos de ventas.
5. Análisis Causal
A través de un análisis causal se analiza la causa y el efecto de las relaciones entre variables. Este tipo de análisis se centra en encontrar las relación entre variables.
Ejemplo de cómo se utilizan los análisis causales? La industria farmacéutica emplea este modelo para aprobar nuevos fármacos, realizando ensayos de control aleatorios con el fin de probar el efecto del mismo, y así medir los resultados para poder sacar el fármaco al mercado.
¿Cómo utilizar modelos Big Data para aumentar el éxito de su empresa?
Existen varios modelos, metodologías y herramientas basadas en Big Data que puede utilizar para tomar mejores decisiones, analizar situaciones desde una perspectiva más completa y resolver problemas de manera más rápida. El reto está en aprovechar de la mejor manera toda la data disponible.
En PREDIK Data-Driven contamos con más de 14 años desarrollando soluciones para las marcas más importantes del mundo como Bayer, Adidas y Shell.
