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Adoptar el Big Data es un paso clave para las empresas que quieren entender las necesidades y los comportamientos de sus clientes, anticipándose a sus decisiones y optimizando sus presupuestos de inversión.

La información aquí contenida es simplemente material informativo que se pone a disposición de las pymes. Es responsabilidad exclusiva de los clientes y las pymes el cumplimiento de la normatividad que le sea aplicable.

Gestión y análisis de datos

El Big Data se ha convertido en un tema estratégico para muchas organizaciones que ven en este concepto una herramienta fundamental para profundizar en el conocimiento de sus clientes.

De esa manera, se pueden diseñar planes de mercadeo y ventas más efectivos porque se conocerá en detalle al cliente. Además, se podrán ejecutar de manera más eficiente los presupuestos, auditando en tiempo real el resultado de cada táctica desarrollada. Adicionalmente, las decisiones de inversión en nuevos productos o desarrollo de canales comerciales estarán fundamentadas en datos más certeros.

Para entenderlo mejor, conoce este ejemplo:

Los insumos para el proceso

Lograr que un proceso de Big Data sea exitoso depende de varios factores:

1. La manera como la empresa se prepara para adquirir y recolectar de forma eficiente toda la información generada por los clientes. Aquí entra en juego el concepto de arquitectura del proceso para reunir y gestionar toda la información de interés.

2. Con esa definición, las empresas podrán determinar los sistemas informáticos de gestión transaccional u operacional más convenientes para obtener datos de funcionamiento (ERP) o de actividad comercial (CRM). Así mismo, contar con el hardware que se requiere para el procesamiento de datos de misión crítica.

3. Cabe resaltar como alternativa la opción de Big Data en la nube que permite escalar las soluciones, en la medida en que se van presentando los requerimientos sin tener que incurrir en la adquisición de costosas infraestructuras o el licenciamiento de soluciones de software.

4. También es importante definir las herramientas que se van a utilizar para explotar los datos recolectados, es decir, el tipo de reportes esperados y los modelos predictivos más convenientes para el negocio.

5. Y lo más importante, se requiere de un equipo interdisciplinario que tenga conocimientos en analítica, estadística y en algunos programas, lenguajes o herramientas específicas, de tal manera que la recolección, transformación y análisis de datos se haga de manera ágil y oportuna. Lo más importante es que el grupo de profesionales comprenda la importancia de los datos y cómo estos pueden ayudar a la empresa, generando soluciones innovadoras.

Business Intelligence puede ser el primer paso

Implementar una estrategia de Big Data puede requerir de una infraestructura y un capital humano que podría salirse del alcance y presupuesto de una empresa de tamaño pequeño o mediano, pero eso no significa que esta no pueda empezar a crear sus bases para conocer mejor a sus clientes.

Por eso, en el caso de las pymes  es más recomendable dar el primer paso con Business Intelligence, que no requiere tanta infraestructura o especialidad en el equipo de trabajo, pues lo que busca es recolectar información, hacer un análisis básico y elaborar reportes de los hallazgos, que sirvan de guía para comprender el comportamiento de los clientes.

Además, pese a que el Business Intelligence solo se focaliza en la elaboración de reportes, existe muchos softwares de código abierto en los cuales las licencias son de dominio público para comenzar a explorar el Big Data. Esta opción requiere de un profesional de informática capacitado en lenguajes de programación.

Como es de suponerse, los resultados llegarán más rápido en la medida en que se destinen más recursos para este proyecto, de tal forma que se cuente con el personal idóneo y suficiente.

Las cinco diferencias entre Big Data y Business Intelligence

Aunque estas dos tecnologías tienen varias similitudes, debido a que ambas tienen como objetivo analizar datos para extraer la mayor información y conocimiento posible que ayude a las empresas, también cuentan con marcadas diferencias. A continuación, las cinco más relevantes:

El lugar de almacenaje

El lugar de almacenaje: con el Big Data, los datos se almacenan en un sistema de ficheros distribuido, en tanto que en el Business Intelligence, estos se encuentran ubicados en un servidor central.

Los datos analizados

Los datos analizados: el Big Data les permite a las compañías analizar datos en distintos formatos, estructurados y no estructurados, mientras que el Business Intelligence realiza un tratamiento de datos únicamente estructurados, es decir, se almacenan en una base de datos tradicional.

El tipo de información

El tipo de información: los datos analizados a través del Big Data pueden ser históricos o en tiempo real.

De las funciones de proceso a los datos

De las funciones de proceso a los datos: las soluciones de Big Data llevan las funciones de proceso a los datos, mientras que el Business Intelligence lo hace de los datos a las funciones. Esta característica del Big Data permite manejar cantidades más grandes de información de forma ágil.

Procesamiento paralelo masivo

Procesamiento paralelo masivo: con el Big Data se emplea este tipo de procesamiento, lo que mejora la velocidad del análisis, ya que muchas instrucciones se ejecutan de forma simultánea.

El Big Data es una herramienta para profundizar en el conocimiento de los clientes, con ella se hace referencia a la gestión y el análisis de enormes volúmenes de datos que provienen de diversas fuentes de información digital. Además, permite generar análisis detallados sobre lo que piensan, hacen y dicen clientes, proveedores y empleados sobre sus necesidades y expectativas.

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