Ser inteligente con los Datos

Aplicar el Big Data y el análisis predictivo para ofrecer la acción correcta en el momento adecuado.

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Ser inteligente con los datos

El desafío

Las organizaciones pueden utilizar el Big Data y el análisis predictivo para ofrecer la información, el producto, el servicio o la acción correcta en el momento adecuado. El Big Data – grandes volúmenes de datos que pueden ser reunidos y analizados para discernir patrones y tomar mejores decisiones – se convertirá en la base de la competencia y del crecimiento de las empresas.

¿Por qué vale la pena asumir este desafío?

Los conocimientos adquiridos a partir de un uso eficaz del Big Data pueden mejorar la productividad y crear un valor significativo para la economía mundial. Además de la reducción de los desperdicios, el análisis inteligente de datos también puede ayudar a las empresas a aumentar la calidad de sus productos y servicios.

¿Cómo llegar hasta allí?

Un programa maestro de gestión que genere datos bien gobernados de alta calidad facilitará análisis más fiables, consiguiendo que toda la empresa esté alineada. La tecnología de minería de datos pone de manifiesto patrones en grandes grupos de datos, que pueden ser analizados para responder cuestiones complejas del negocio, identificando lo que es relevante, evaluando los resultados más probables y acelerando la toma de decisiones informada. La tecnología de análisis predictivo puede utilizarse para identificar la probabilidad de futuros resultados a partir de los datos históricos, por lo que las organizaciones pueden tener una mayor confianza en que están tomando la mejor decisión posible para el negocio. La tecnología que soporta información en tiempo real y respuestas rápidas ayudará a las organizaciones a mantenerse ágiles y a tomar mejores decisiones para el negocio, así como a ejecutar escenarios de análisis iterativo e interactivo. La creatividad y curiosidad de los expertos en datos corporativos les ha de permitir encontrar nuevos métodos para aplicar el análisis de datos de manera innovadora, solucionar problemas que las empresas ni siquiera saben que tienen e identificar ineficiencias en la producción, el marketing o la entrega.

¿Qué podría retrasar el éxito?

En el entorno empresarial actual, las empresas deben adoptar una estrategia que les permita encontrar y analizar rápidamente datos relevantes. Las soluciones basadas en hardware incluyen el aumento de memoria y el procesamiento en paralelo de gran alcance. Las empresas necesitan encontrar profesionales capaces de trabajar con las nuevas tecnologías e interpretar los datos que aporten valor al negocio. Además, se deben crear equipos multidisciplinares para aprovechar completamente el big data, combinando TI, ingeniería, finanzas y adquisiciones. Las inquietudes de seguridad en relación a la protección de datos son un obstáculo importante que impide que las empresas aprovechen al máximo sus datos. La calidad de los datos sigue siendo una preocupación; los datos deben ser precisos y oportunos para apoyar los procesos de toma de decisiones. La visualización ayuda a las organizaciones a realizar análisis y tomar decisiones de forma mucho más rápida, pero requiere un contexto adecuado.

¿Qué beneficios tendrá?

Las tecnologías de big data te proporcionarán importantes ventajas económicas y habrán identificado formas más eficientes de hacer negocios. Los análisis de big data evaluarán las necesidades del cliente y su satisfacción, dando lugar a nuevos productos y servicios mejor adaptados a los gustos del cliente. Los procesos de toma de decisiones, más rápidos y mejores, basados en análisis sofisticados e innovadores, permitirán a las empresas analizar la información en tiempo real y actuar de inmediato, minimizando riesgos y sacando a la luz información valiosa.

Preguntas clave

¿Cuál es la manera más rápida y efectiva de analizar el enorme volumen de datos y llegar al nivel de detalle necesario? ¿Qué nivel de dominio necesitan tener los analistas de datos? ¿Cuál es la mejor manera de hacer visual el big data? ¿Cómo puede ser agrupado y contextualizado para mostrar resultados significativos? ¿Hay un gobierno de datos implantado o un proceso de gestión de la información que garantice la calidad de los datos? ¿Cómo se puede gestionar el riesgos para encontrar un equilibrio entre seguridad de los datos y eficacia operativa?

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