La importancia de implementar el Big Data en las empresas

A medida que el mundo digital continúa evolucionando, se generan más y más datos. Lo que obliga a las compañías a profundizar en el tema y descubrir cómo sacarle el máximo rendimiento a la información recopilada desde diferentes fuentes. Esto pasa por saber cómo aplicar el Big Data en las empresas.

El Dossier de indicadores sobre uso de Big Data en España y Europa de 2020 refleja que este varía significativamente en función del tamaño de la organización. En España, el 30 % de las grandes empresas usan Big Data; en Francia, el 37 %; en Alemania, el 34 % y en el Reino Unido, el 35 %. Sin embargo, entre las pymes las cifras son bastante menores: solo el 10 % de las compañías españolas de este tipo y el 12 % de las europeas usan Big Data.

¿Qué es el Big Data y por qué es tan importante para las empresas?

Antes de que se desarrollaran las plataformas y herramientas de Big Data, muchas empresas solo podían utilizar una pequeña fracción de sus datos con aplicaciones operativas y analíticas. El resto a menudo se dejaba a un lado; se procesaba y almacenaba, pero no se utilizaba más.

En la actualidad, gracias a los procesos efectivos de gestión de Big Data las empresas pueden utilizar mejor sus activos de datos. Esto amplía los tipos de análisis de la información que las compañías pueden ejecutar y el valor comercial que pueden obtener de ella.

Utilizar el Big Data genera oportunidades para el aprendizaje automático, el análisis predictivo, el data mining, el análisis de transmisión y otras disciplinas del data science y el análisis avanzado.

Si se hace bien, los resultados finales se encaminarán hacia campañas de marketing y publicidad más efectivas, procesos comerciales mejorados, mayores ingresos, costes reducidos y una planificación estratégica más sólida. Todo lo cual puede conducir a mejores resultados financieros y ventajas competitivas sobre el resto.

Cómo implementar el Big Data en una empresa

Principalmente, las organizaciones deben establecer una estrategia planificada que esté sincronizada con sus objetivos para la implementación de Big Data en la empresa. Para ello, se debe tener en cuenta lo siguiente:

Metodología de Data Analytics

Una vez se tengan claros los objetivos y el uso de los datos, la compañía debe definir los procesos y modelos analíticos necesarios para gestionar esa información. Para facilitar la optimización basada en datos, hace falta usar la analítica avanzada.

Modelos basados en el Cloud Computing

El Big Data debe diseñarse de manera colaborativa si se quiere una puesta en marcha efectiva y rentable. Las herramientas de análisis de datos deben permitir la gestión y el control de todo el flujo de la información, desde la recopilación hasta la integración, la organización y el protocolo analítico. Lo mejor para el buen uso del Big Data en las empresas es que este proceso se sincronice en sistemas que trabajan en la nube, que permitan tener una mayor ciberseguridad y puedan crecer a medida que el volumen de datos se vaya incrementando.

Test de implementación

Implantar una prueba piloto permite poner en evidencia los resultados antes de realizar una implementación general que afecte a toda la compañía. Esto hace posible minimizar los riesgos. Probar un sistema analítico de datos previo permite al equipo estudiar los resultados de su implementación y los efectos sobre todo el sistema de la empresa.

Analítica y toma de decisiones

Para alcanzar una ventaja competitiva, las organizaciones deben vincular el data analytics a la toma de decisiones. Con el crecimiento incesante del Big Data en las empresas, la capacidad de modelar y predecir datos se está convirtiendo en norma. Estos resultados se están volviendo parte de las operaciones diarias de las organizaciones y son de gran ayuda a la hora de mantenerse a la vanguardia en el camino hacia el crecimiento.

Ejemplos de la aplicación del Big Data en las empresas

Big Data en Finanzas

Con base en los datos sobre compras y actividades anteriores de los clientes, los bancos pueden identificar qué personas necesitan productos de inversión específicos, cobertura de seguro, tipos de cuentas corrientes y de ahorro, tipos de hipotecas y otros productos bancarios.

Es decir, con la integración de los datos y su análisis, es posible identificar a aquellos clientes que es más probable que inviertan en determinados productos. También se pueden reconocer nuevos mercados y segmentar inteligentemente a los consumidores para saber exactamente qué productos, ofertas, ofertas especiales e incentivos tienen más éxito con un segmento en particular.

Eso sí, para impulsar el análisis avanzado de Big Data, las empresas financieras deben recopilar, generar y procesar grandes volúmenes de información con un rendimiento y una fiabilidad excepcional.

Big Data en Sanidad y Salud

La analítica de la salud tiene infinidad de beneficios, uno de ellos es el potencial de reducir los costes de tratamiento, predecir brotes de epidemias, evitar enfermedades prevenibles y mejorar la calidad de vida en general.

La recopilación de grandes cantidades de datos para uso médico es costosa y requiere de mucho tiempo. Pero con avances tecnológicos en constante mejora, resulta más fácil no solo recopilar dichos datos, sino también crear informes completos de atención médica y convertirlos en conocimientos relevantes, que luego se pueden utilizar para brindar una mejor atención.

Como ves, las tecnologías de Big Data se están implementando con cada vez más frecuencia en las empresas. Su éxito radica en obtener datos y transformarlos para obtener un valor comercial.

Generar una cultura basada en los datos dentro de tu compañía es un factor clave para el éxito en la implementación de sistemas de Big Data. Si aún no lo has hecho, ahora es el momento de embarcarse en un viaje muy rentable que combina la calidad y la competitividad de los datos para analizar el futuro.