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15 Sep 2016
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Cómo definir una estrategia a través del Big Data en la empresa

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Jorge Hierro Álvarez

Estrategia a través del Big Data

El consumo de datos se ha disparado en los últimos años. Esto es debido principalmente a la entrada de los nuevos dispositivos con acceso a la red, los cuales han permitido la posibilidad de conocer detalles, antes impensables, para mejorar las campañas a través del Big Data Marketing. La estrategia de las corporaciones se basa en integrar e incorporar el análisis de grandes datos para extraer el valor, veracidad y tener en cuenta un volumen importante que logre relacionarlos. De este modo podrán sacar conclusiones en la toma de decisiones, así como, las inversiones que se deberían de realizar en los próximos años a tenor de la evolución de los sistemas de información bajo el paradigma del Cloud Computing.

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Del sector retail pasamos a otros que lo tienen más sencillo a la hora de consolidar un plan (IT), que logre centrar una serie de objetivos por medio del uso de sistemas virtuales y aprovechar la tecnología de Hadoop o MongoDB para establecer criterios de ayuda en las distintas áreas de las empresas.

¿Cómo será la empresa dentro de 20 años? ¿Contaremos con robots que atenderán a las personas y reportarán las incidencias a un sistema de información central? ¿Se automatizarán todas las campañas en tan solo tres pasos? ¿Cómo ha cambiado la sociedad por medio de la introducción de tendencias y vocablos como Cloud ComputingInternet de las Cosas (IoT) o Business Intelligence (BI)? En el proceso de transformación digital de las corporaciones está claro que las organizaciones han visto en el Big Data el inicio o la clave de la creación de una estrategia que empieza por la recogida de datos estructurados o semiestructurados y contar con un aliado en la mejora de procesos, distribución de tareas y en el control propio de las empresas de dentro afuera y de afuera a dentro.

Todas las áreas se han beneficiado de ello y el acceso a la información es hoy visible desde cualquier dispositivo. Con la mirada puesta en los reportes de actividad por medio del empleo de los sistemas de Inteligencia de Negocio (BI), como herramientas de ayuda para conocer y saber el estado de las cosas en la dirección de operaciones, departamento financiero o ventas. Sin embargo, en el último paso está la decisión del responsable, es decir, la confianza e intuición de saber distinguir lo correcto dentro de todas las fuentes de información que vamos a considerar cuando tenemos que decidirnos por un camino u otro.

Los primeros pasos llevan a los responsables de las empresas a preguntar por el Big Data

Para mantenernos al día, el escenario principal centra las acciones en el análisis del dato, selección de la tecnología, presupuesto y seguimiento del proceso por medio de profesionales que ayuden a la interpretación de la recolección de la información, sobre todo en origen y destino:

  • Acceso a los datos: ¿De dónde vienen? ¿Qué tipo de fuentes tendremos en cuenta? Una organización tiene que conocer el acceso y establecer criterios necesarios de selección y recopilación, en función del volumen, variedad, velocidad, veracidad y valor del propio dato. La configuración de procesos repetibles, que puedan formar un patrón, establece una argumentación sólida a la hora de almacenamiento y manejo, según el sistema tecnológico implantado, que puede ser contratado o creado y personalizado desde cero.
  • Integración: no todos los datos vienen recolectados de la misma manera, por lo que tenemos que tener la capacidad de agruparlos, ordenarlos y localizar patrones que permitan integrarlos en un mismo espacio. La figura del Data Science, que es una de las profesiones con más futuro desde el ejercicio 2011, tiene su entrada en esta fase, donde se requiere de su experiencia y conocimiento para ayudar en la definición del sistema escogido en el Big Data de la organización.
  • Limpieza: los datos hay que limpiarlos; no todo vale. Errores, duplicidad, imprecisión, incompletos o no definidos estarán presentes de alguna manera en la recopilación. La idea es enfrentarse a la limpieza y desinfección de los mismos para que los especialistas no tengan que perder más el tiempo con tareas que ya tienen que estar definidas y depuradas.
  • Control: la mejor manera de llevar a cabo un control es el uso de fuentes fiables. Una importante recogida de datos tiene que ser de calidad, organizados por categorías y con el uso de información complementaria que enriquezcan su uso y empleo.
  • Protección: las normas de seguridad son fundamentales en un proyecto de integración y recogida de información a través del Big Data. En los últimos meses ha habido agujeros de seguridad, lo que ha provocado la fuga de información y desconocimiento de a dónde han ido a parar los datos, por lo que la sensibilidad de los directores de proyecto ha aumentado de manera considerable en los últimos 24 meses.
  • El negocio: la relación entre el dato y el negocio es clave para determinar qué es lo que queremos y cómo lo vamos a hacer, sobre todo si pensamos en los clientes y en las audiencias que podemos definir a través de las acciones de Big Data Marketing, entre otras cuestiones.
  • Aprovechamiento de la información: la creación de cuadros de mando, personalización de los datos y el acceso a una serie de gráficos o variables interpretativas lleva a los responsables de negocio a facilitar el trabajo a los directores de área, con el objeto de tomar las decisiones correctas por medio de los datos recolectados.

Descubre con este vídeo qué es el Big Data y cómo aplicarlo al Marketing

En las preguntas y respuestas nace la definición de la estrategia

Como todo proyecto, se establecen una serie de objetivos y metas, y una serie de recursos para consolidar el mejor sistema para las empresas que van a emplear el Big Data para obtener resultados visibles. Sectores como salud, seguros y finanzas, así como la propia Administración Pública, se han preocupado en los últimos meses en el desarrollo y consolidación de sistemas de análisis y control, donde la entrada y salida de la información resulta fundamental para el buen desarrollo de la estrategia.

  • Objetivos económicos: una empresa que se inicia en Big Data tiene que saber qué es lo que puede invertir en la personalización de la tecnología, así como el retorno de la inversión y los resultados esperados. En la iniciativa pública es más sencillo, porque los datos –obligaciones tributarias o sociales- queda especificado a través de un DNI o CIF y la cronología de datos ligados a un número concreto, o bien, la entrada y salida en las distintas plataformas telemáticas por medio de la Administración Electrónica. El presupuesto es un factor esencial, por lo tanto, sin dejar de lado las expectativas generadas por el uso de esos datos en la toma de decisiones.
  • Liderazgo y tecnología: ¿quién se encarga de liderar el proyecto? ¿El partner tecnológico? ¿Organizamos el equipo propio? Sea de una manera u otra, el conocimiento es clave en la propia organización y la dependencia de saber cómo se recopilan los datos, las fuentes, quién es el encargado, cómo se está midiendo y qué tipo de programas son los que empleamos antes de la implantación de un sistema de análisis de grandes de datos de información. Si la consultora es de fuera, la comunicación es la clave en la organización de los procesos y liderazgo, atendiendo a una serie de responsables que se encargarán de extraer la calidad y veracidad del dato.
  • El usuario y cliente: no podemos olvidar en una estrategia las personas que forman parte de los colectivos a los que acudimos. Pueden ser clientes, colaboradores o participantes en un proyecto común. En ese contexto, tenemos que saber cómo es la experiencia del usuario final, al margen del responsable, que es la persona que tomará y liderará las decisiones. El cliente final espera que las cosas se las pongan sencillas cuando completa las plataformas que captan los datos porque luego se va a llevar a cabo una comunicación posterior (descarga de documento, posibilitar una compra online o petición de información).
  • Recursos tecnológicos: como ya hemos comentado, es necesario saber qué es lo que tenemos y qué es lo que precisamos, con una continuidad en la evaluación de las capacidades para que el proyecto se consolide con éxito, y mirando a la nube por la facilidad de escalar y almacenar los datos e información del proyecto.

Ejemplos del uso del Big Data en la empresa

Una de las áreas que ha obtenido resultados en la empresa en el uso del Big Data, ha sido la de Marketing. El Departamento de Marketing ha incorporado tres acciones claves para acercarse a la información:

Identificación de la fuente y dato

Hay que saber seleccionar del árbol aquello que llama la atención. No es lo mismo un usuario que “pasa por la Web”, que la persona que decide comprar, registrarse, pagar y dejar un comentario en una red social. La información no es sencilla de gestionar, recolectar y separar, porque hay indicadores que son difíciles de medir en su origen y salida. Aún así debemos hacer el esfuerzo de interpretar los datos de manera eficiente y productiva. La aparición del Inbound MarketingMarketing de Contenidos y otra serie de detalles, como el retargeting, son conceptos que facilitan la comunicación e intercambio de intereses.

Método

Leemos, identificamos y analizamos los datos sin problema. La ayuda de un experto o expertos logra concentrar el esfuerzo de los profesionales que ayudan a la consolidación de la mejor estrategia en materia de Big Data en las empresas, lo que hace que pensemos en un interlocutor o varios para saber qué tipo de indicadores son los más adecuados en la definición.

Recopilación

La búsqueda de otros canales, al margen de las redes sociales, la propia herramienta de gestión y otras aplicaciones, llevan a las corporaciones a acercarse a nuevos métodos de recopilación de datos, ya que precisan de un gran volumen y variedad para ser más ágiles en un sector concreto.

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