Una encuesta realizada por NVP reveló que el aumento del uso de Big Data Analytics para tomar decisiones más informadas ha demostrado tener un éxito notable. Más del 80% de los ejecutivos confirmaron que las inversiones en big data son 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, por qué las empresas utilizan big data y procesos elaborados para permitirle tomar decisiones más precisas e informadas para su negocio.
¿Por qué las organizaciones están aprovechando el poder de Big Data para lograr sus objetivos?
Hubo un tiempo en que las decisiones comerciales cruciales se tomaban únicamente en base a la experiencia y la intuición. Sin embargo, en la era tecnológica, el enfoque cambió a datos, análisis y logística. Hoy en día, mientras diseñan estrategias de marketing que involucran a los clientes y aumentan la conversión, los tomadores de decisiones observan, analizan y realizan investigaciones profundas sobre el comportamiento del cliente para llegar a las raíces en lugar de seguir métodos convencionales en los que dependen en gran medida de la respuesta del cliente.
Se crearon cinco exabytes de información entre los albores de la civilización hasta 2003, que ha aumentado enormemente hasta generar 2,5 quintillones de bytes de datos cada día. Esa es una gran cantidad de datos a disposición de los CIO y CMO. 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 seguramente conduce a tomar las decisiones más precisas y con resultados altamente predecibles. Según Forbes, el 53 % de las empresas utilizan análisis de datos en la actualidad, frente al 17 % en 2015. Asegura la predicción de tendencias futuras, el éxito de las estrategias de marketing, la respuesta positiva del cliente y 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 no solo a tomar decisiones informadas, sino también a ayudarlas a decodificar información, identificar y comprender patrones, análisis, cálculos, estadísticas y logística. Utilizar para su ventaja es tanto arte como ciencia. Analicemos el complicado proceso en diferentes etapas para una mejor comprensión de Data Analytics.
Identificar objetivos:
Antes de ingresar al análisis de datos, el primer paso que todas las empresas deben tomar es identificar 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 recopilación de datos, todo el proceso requiere indicadores de desempeño o métricas de evaluación del desempeño que puedan medir los pasos de vez en cuando 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, que es uno de los pasos importantes, requiere total claridad 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. Los datos incorrectos pueden llevarlo cuesta abajo y sin un informe relevante.
Comprender la importancia de las 3 V
Volumen, Variedad y Velocidad
Las 3 V definen las propiedades del Big Data. El volumen indica la cantidad de datos recopilados, la variedad significa varios tipos de datos y la velocidad es la velocidad a la que se procesan los datos.
Definir la cantidad de datos necesarios para medir
Identifique datos relevantes (por ejemplo, cuando esté diseñando una aplicación de juegos, deberá categorizar según la edad, el tipo de juego, el medio)
Mire los datos desde la perspectiva del cliente. Eso lo ayudará con detalles como cuánto tiempo tomar y cuánto responder dentro de los tiempos de respuesta esperados de su cliente.
Debe identificar la precisión 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 en el que le da forma a sus datos limpiándolos, separándolos en categorías correctas y seleccionándolos. El objetivo de convertir la visión en realidad depende de qué tan bien haya preparado sus datos. Los datos mal preparados no solo no lo llevarán a ninguna parte, sino que no se derivará ningún valor de ellos.
Dos áreas clave de enfoque son qué tipo de conocimientos se requieren y cómo utilizará los datos. Para agilizar el proceso de análisis de datos y asegurarse de obtener 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 utilizar la analítica de forma eficaz». Por lo tanto, es necesario que haya identificado con éxito los datos y los conocimientos que son importantes para su negocio.
Implementación de herramientas y modelos
Después de completar la larga recopilación, limpieza y preparación de los datos, aquí se aplican métodos estadísticos y analíticos para obtener los mejores conocimientos. De entre muchas herramientas, los científicos de datos necesitan utilizar las herramientas estadísticas y de implementación de algoritmos más relevantes para sus objetivos. Es un proceso reflexivo elegir el modelo correcto, ya que el modelo desempeña un papel clave para brindar información valiosa. Depende de su visión y del plan que tenga que ejecutar utilizando los conocimientos.
Convierta la información en conocimientos
«El objetivo es convertir los datos en información y la información en conocimiento».
-Carly Fiorina
Siendo el corazón del proceso de Data Analytics, en esta etapa, toda la información se convierte en insights que podrían implementarse en los planes respectivos. Insight simplemente significa la información decodificada, la relación comprensible derivada del 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 razonar sobre los datos derivados del modelado y las herramientas, puede recibir información valiosa. La generación de información se basa en gran medida en la organización y selección de datos. Cuanto más precisos sean sus conocimientos, más fácil le resultará identificar y predecir los resultados, así como los desafíos futuros, y enfrentarlos de manera eficiente.
Ejecución de conocimientos
La última e importante etapa es ejecutar los conocimientos derivados en sus estrategias comerciales para obtener lo mejor de su análisis de datos. Los conocimientos precisos implementados en el momento adecuado, en el modelo de estrategia correcto son importantes en los que muchas organizaciones fallan.
Desafíos que las organizaciones tienden a enfrentar con frecuencia
A pesar de ser un invento tecnológico, Big Data Analytics es un arte que manejado correctamente puede llevar tu negocio al éxito. Aunque podría ser la forma más preferible y confiable de tomar decisiones importantes, existen desafíos como la barrera cultural. Cuando las principales decisiones comerciales estratégicas se toman en función de su comprensión de los negocios y la experiencia, es difícil convencerlos de que dependan del análisis de datos, que es un proceso objetivo y basado en datos en el que uno adopta el poder 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 información precisa y ejecutar de manera eficiente en su modelo de negocio actual.
Según Gartner, se prevé que los ingresos globales en el mercado de software analítico y de inteligencia empresarial (BI) alcancen los 18.300 millones de dólares en 2017, un aumento del 7,3 % con respecto a 2016. Esta es una gran cifra y a usted también le gustaría invertir en una solución inteligente.
business intelligence
Viajes Universitarios by Viajes Fin de Curso
Transformación digital by Inteligencia de Negocios
#Tome #decisiones #informadas #con #Big #Data #Analytics
Comentarios recientes