Tome decisiones informadas con Big Data Analytics

Una encuesta realizada por NVP reveló que un mayor uso de Big Data Analytics para tomar decisiones que están más informadas ha demostrado ser notablemente exitoso. Más del 80% de los ejecutivos confirmaron que las inversiones en big data eran rentables y casi la mitad dijo que su organización podía medir los beneficios de sus proyectos.

Cuando es difícil encontrar un resultado y un optimismo tan extraordinarios en todas las inversiones comerciales, Big Data Analytics ha establecido cómo hacerlo de la manera correcta puede ser el resultado brillante para las empresas. Esta publicación lo ilustrará sobre cómo el análisis de big data está cambiando la forma en que las empresas toman decisiones informadas. Además, el motivo por el que las empresas utilizan datos extensos y procesos elaborados para permitirle tomar decisiones más precisas e informadas para su negocio.

¿Por qué las organizaciones aprovechan el poder de Big Data para lograr sus objetivos?

Hubo un momento en que las decisiones comerciales críticas se tomaban únicamente en base a la experiencia y la intuición. Sin embargo, en la era tecnológica, el enfoque se desplazó a los datos, análisis y logística. Hoy, mientras diseñan estrategias de mercadeo que involucran a los clientes y aumentan la conversión, los tomadores de decisiones observan, analizan y realizan investigaciones en profundidad sobre el comportamiento del cliente para llegar a las raíces en lugar de seguir métodos convencionales en los que dependen mucho de la respuesta del cliente.

Hubo cinco Exabytes de información creados desde los albores de la civilización hasta el 2003, que se han incrementado tremendamente hasta la generación de 2.5 quintillones de datos de bytes cada día. Esa es una gran cantidad de datos a disposición de los CIOs y CMOs. Pueden utilizar los datos para recopilar, aprender y comprender el comportamiento del cliente junto con muchos otros factores antes de tomar decisiones importantes. El análisis de datos sin duda lleva a tomar las decisiones más precisas y resultados altamente predecibles. Según Forbes, el 53% de las empresas utilizan el análisis de datos en la actualidad, en comparación con el 17% de 2020. Asegura la predicción de las tendencias futuras, el éxito de las estrategias de marketing, la respuesta positiva de los clientes, el aumento de la conversión y mucho más.

Varias etapas de Big Data Analytics

Al ser una tecnología disruptiva, Big Data Analytics ha inspirado y dirigido a muchas empresas para que no solo tomen decisiones informadas, sino que también les ayuden a descifrar información, identificar y comprender patrones, análisis, cálculos, estadísticas y logística. Aprovechar a su favor es tanto el arte como la ciencia. Vamos a desglosar el proceso complicado en diferentes etapas para una mejor comprensión de Data Analytics.

Identificar los objetivos:

Antes de entrar en el análisis de datos, el primer paso que todas las empresas deben tomar es identificar los objetivos. Una vez que el objetivo está claro, es más fácil planificar, especialmente para los equipos de ciencia de datos. Comenzando desde la etapa de recolección de datos, todo el proceso requiere indicadores de desempeño o métricas de evaluación de desempeño que puedan medir los pasos de tiempo en tiempo que detendrán el problema en una etapa temprana. Esto no solo garantizará la claridad en el proceso restante, sino que también aumentará las posibilidades de éxito.

Recopilación de datos:

La recopilación de datos es uno de los pasos importantes que requiere una claridad total sobre el objetivo y la relevancia de los datos con respecto a los objetivos. Para tomar decisiones más informadas, es necesario que los datos recopilados sean correctos y relevantes. Bad Data puede llevarte cuesta abajo y sin un informe relevante.

Comprender la importancia de 3 Vs.

Volumen, Variedad y Velocidad

Las 3 Vs definen las propiedades de Big Data. El volumen indica la cantidad de datos recopilados, la variedad significa que varios tipos de datos y la velocidad es la velocidad que los datos procesan.

Definir cuántos datos se requieren para medir.

Identifique los datos relevantes (por ejemplo, cuando está diseñando una aplicación de juegos, tendrá que categorizar según la edad, el tipo de juego, el medio)

Mire los datos desde la perspectiva del cliente. Eso le ayudará con detalles tales como cuánto tiempo tomará y cuánto responderá dentro de los tiempos de respuesta esperados de su cliente.

Debe identificar la exactitud de los datos, capturar datos valiosos es importante y asegurarse de que está creando más valor para su cliente.

Preparación de datos

La preparación de datos, también llamada limpieza de datos, es el proceso mediante el cual le da forma a sus datos al limpiarlos, separándolos en categorías correctas y seleccionando. El objetivo de convertir la visión en realidad depende de qué tan bien haya preparado sus datos. Los datos mal preparados no solo lo llevarán a ninguna parte, sino que no se derivará ningún valor de ellos.

Dos áreas clave de enfoque son qué tipo de información se requiere y cómo usará los datos. Con el fin de agilizar el proceso de análisis de datos y asegurar que obtenga valor del resultado, es esencial que alinee la preparación de datos con su estrategia comercial. Según el informe de Bain, “el 23% de las empresas encuestadas tienen estrategias claras para usar analíticas de manera efectiva”. Por lo tanto, es necesario que haya identificado correctamente los datos y que las perspectivas sean importantes para su negocio.

Implementando herramientas y modelos

Después de completar la recopilación, limpieza y preparación de los datos, se aplican métodos estadísticos y analíticos para obtener los mejores conocimientos. De todas las herramientas, los científicos de datos requieren usar las herramientas de implementación de algoritmos y estadísticas más relevantes para sus objetivos. Es un proceso reflexivo para elegir el modelo correcto, ya que el modelo desempeña el papel clave para aportar información valiosa. Depende de su visión y del plan que tiene que ejecutar utilizando las ideas.

Convertir información en ideas

“El objetivo es convertir los datos en información, y la información en conocimiento”.
– Carly Fiorina

Al ser el corazón del proceso de análisis de datos, en esta etapa, toda la información se convierte en información que podría haberse implementado en los planes respectivos. Insight simplemente significa la información decodificada, relación comprensible derivada de Big Data Analytics. La ejecución calculada y cuidadosa le brinda información medible y procesable que traerá un gran éxito a su negocio. Al implementar algoritmos y razonamiento en los datos derivados del modelado y las herramientas, puede recibir información valiosa. La generación de Insight está altamente basada en organizar y curar datos. Cuanto más precisos sean sus conocimientos, más fácil será para usted identificar y predecir los resultados, así como los desafíos futuros y enfrentarlos de manera eficiente.

Ejecución de insights

La última e importante etapa es implementar los conocimientos derivados de sus estrategias comerciales para obtener lo mejor de su análisis de datos. Los implementos precisos implementados en el momento adecuado, en el modelo de estrategia correcto es importante en el que muchas organizaciones fallan.

Retos que las organizaciones tienden a enfrentar con frecuencia.

A pesar de ser un invento tecnológico, el análisis de Big Data es un arte que se maneja correctamente y puede hacer que su negocio tenga éxito. Aunque podría ser la forma más favorable y confiable de tomar decisiones importantes, existen desafíos como la barrera cultural. Cuando se toman importantes decisiones estratégicas de negocios en cuanto a su comprensión de las empresas, es difícil convencerlos de que dependan del análisis de datos, que es objetivo, y de un proceso impulsado por datos, uno de los poderes de los datos y la tecnología. Sin embargo, la alineación de Big Data con el proceso tradicional de toma de decisiones para crear un ecosistema le permitirá crear una visión precisa y ejecutar de manera eficiente en su modelo de negocio actual.

Según Gartner, se espera que los ingresos globales en el mercado de software de inteligencia empresarial (BI) y analítica alcancen los $ 18,3 mil millones en 2020, un aumento del 7,3 por ciento en comparación con 2020. Este es un gran número y le gustaría invertir en una solución inteligente.

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