Las Estrategias de Big Data son un plan en el que se establece cuál es la tecnología que se usará para compilar la información, las normas y las personas que van a intervenir en el proceso.
Es importante definir las reglas a contemplar para la administración de la información, ya que es parte de los activos de una empresa.
Las organizaciones obtienen beneficios en todos los ámbitos de las operaciones, los servicios que ofrecen, la relación con el cliente y su lealtad.
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Estrategias de Big Data: beneficios
El Big Data es el análisis de datos en grandes volúmenes. El tiempo de procesamiento de los datos supera a los software tradicionales.
A diferencia de ellos, el Big Data puede captar los datos, almacenarlos y procesarlos para que se puedan aprovechar.
Los datos procesados representan un valor adicional, ya que pueden ser utilizados por las organizaciones para tomar decisiones más efectivas y asertivas.
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Las empresas y organizaciones hacen uso de los datos procesados por el Big Data para tomar decisiones alineadas a las normas y a sus objetivos de negocios.
Las estrategias de Big Data están relacionadas con los tipos de datos que utiliza para hacer análisis y obtener resultados.
7 Estrategias de Big Data para la toma de decisiones
Recordemos que la estrategia de Big Data implica un plan de acción a largo plazo. En este plan se contemplan la recolección de datos, su uso, el almacenamiento, su seguridad y el intercambio de los mismos.
Estos datos cuentan con información sobre las operaciones de la empresa, sus proveedores, socios y clientes.
La importancia de contar con una estrategia de Big Data radica en que les permite a las organizaciones ser competitivas, innovadoras y no quedar relegadas en el mercado.
Los datos que se extraen y analizan aportan información de valor para la compañía.
Entre las ventajas que ofrece podemos mencionar la optimización de costos, recursos y procesos. También la reducción de errores, fraudes, favorece la eficacia en las operaciones, mejoras en la calidad de los servicios y la interacción con el cliente.
A continuación vamos a detallar en qué consiste cada una de estas estrategias de Big Data:
1) Detectar tendencias del mercado y amoldar las estrategias
Es recomendable usar programas analíticos, los cuales reúnen datos y visualizan los hábitos de consumo del cliente. Estos programas usan minería de datos y estadísticas para poder detectar tendencias.
2) Analizar la información sobre la experiencia del cliente
Es fundamental analizar la información sobre la experiencia del cliente para ofrecer servicios adaptados a sus necesidades e intereses.
Para esto se utilizan las evaluaciones de productos, encuestas y análisis de interacciones en las redes sociales.
De esta manera, se pueden optimizar e identificar áreas de mejora, al igual que ofrecer una experiencia de servicio más personalizada.
3) Conocer los procesos de la empresa
Es crucial conocer los procesos de la empresa para perfeccionar la eficiencia en las operaciones. El análisis de datos empresariales es de gran utilidad para este tipo de tareas.
Es conveniente contar con un detallado mapeo de las actividades que intervienen en cada proceso operativo.
A partir de ese mapeo, el Big Data puede señalar las dependencias, los subprocesos y las interacciones entre ellos. También los tiempos de ejecución, los costes y los recursos que se utilizan.
4) Utilizar análisis predictivo empresarial
Es de suma importancia utilizar el análisis predictivo empresarial para planificar la producción y el inventario.
Esta acción disminuye los costos relacionados con el almacenamiento de excedentes y reduce los productos obsoletos.
Esto tiene un impacto directo en la rentabilidad. Una planificación precisa y una buena gestión del inventario contribuyen a lograr una producción eficiente.
5) Perfeccionar la gestión de riesgos
Debes perfeccionar la gestión de riesgos identificando los cambios de mercado y los riesgos potenciales.
Las empresas aprovechan el análisis de datos para tomar decisiones relativas a los riesgos y al cuidado de su capital.
Anticiparse a las amenazas de seguridad y resguardar la compañía es crucial. Los fraudes por ciberataques pueden dañar la reputación y la imagen de la organización.
6) Segmentar perfiles de clientes paracampañas de marketing
En un mercado saturado de mensajes, la comunicación personalizada genera un impacto positivo en los consumidores.
Esto aporta un diferencial de gran atractivo para quienes adquieren estos productos y servicios. En las ventas se traduce en un incremento de la tasa de conversión y genera una mayor fidelización de clientes.
7) Desarrollar servicios o productos personalizados
Una estrategia clave de Big Data es desarrollar nuevos servicios o productos personalizados adaptados a los gustos y necesidades del cliente.
En este punto, es importante investigar y conocer con profundidad las necesidades del consumidor. En ocasiones lo que las personas expresan verbalmente no coincide con sus preferencias reales.
Acceder a esta información es fundamental, ya que fortalece la relación del público con la marca, al tiempo que aumenta las posibilidades de éxito del producto desarrollado.
Contar con información sobre los verdaderos intereses del cliente permite ofrecer productos que mejor lo satisfacen. Esto, además incrementa el ciclo de vida del cliente con la empresa.
Se recomienda seguir estas estrategias como una manera de aplicar las buenas prácticas para tomar decisiones asertivas en una empresa.
Es fundamental conocer en profundidad esta información para decidir sobre las operaciones actuales y futuras.
De esta manera, se reducen costos adicionales innecesarios y se invierte en las áreas que realmente lo necesitan.
Big Data para toma de decisiones
Las empresas y las organizaciones se benefician del uso del Big Data, ya que les permite acceder a un conocimiento más detallado de las operaciones, la producción, los distintos procesos y el cliente final.
El análisis predictivo permite conocer, de manera anticipada, las tendencias del mercado y conocer las potenciales oportunidades de negocio.
El análisis de datos favorece la mejora de los procedimientos en el interior de la organización. También señala los procesos que podrían ser automatizados para alcanzar la efectividad.
Para las empresas, tomar decisiones más asertivas se hace más fácil cuando se cuenta con el respaldo de datos relevantes.
Ante la versatilidad de los mercados, el Big Data ofrece propuestas eficaces para contar con ventajas competitivas en los negocios del mundo empresarial.
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Las 6 etapas en el proceso de análisis de datos empresariales
El proceso de análisis de datos empresariales implica la recolección de los datos proveniente de distintas fuentes de información, para traducirlos en un lenguaje claro.
Una vez que contamos con los resultados del análisis, estamos en condiciones de tomar decisiones.
- Compilación de datos: para realizar el análisis de datos empresariales y su procesamiento, se deben reunir y almacenar.
- El ordenamiento de los datos: se deben preparar para ser procesados, filtrando los que tienen errores, estén repetidos o incompletos.
- Se envían los datos a la plataforma que los va a procesar: puede ser en un almacén de datos o en un CRM. Esta es la etapa anterior al procesamiento de la información.
- Limpieza de datos y su procesamiento: se optimizan los datos mediante un algoritmo llamado Machine Learning para su uso.
- La interpretación de los datos procesados: se obtienen los resultados de manera que sea entendible, por ejemplo, en forma de gráficos, documentos o tablas.
- El almacenamiento de los datos: la preservación de los datos es muy importante, ya que es posible que se vuelvan a necesitar para realizar distintos análisis posteriores. La seguridad de su resguardo es algo que no se debe dejar al azar, ya que es información sensible tanto de la compañía como de sus clientes.
Una vez realizadas estas tareas, la empresa puede contar con los datos para planificar las operaciones futuras, optimizar recursos, costos y procesos.
De esta manera, las empresas pueden mejorar la productividad y asegurar el crecimiento sostenido de la organización.
¿Qué es el Análisis predictivo empresarial?
Como su nombre lo indica, el análisis predictivo radica en la evaluación de los datos (tanto históricos como los actuales) para realizar pronósticos sobre el futuro.
Para ello se utilizan estadísticas, técnicas matemáticas y algoritmos avanzados. La utilización de estas herramientas permiten determinar e inferir tendencias ocultas.
El análisis predictivo puede predecir el comportamiento futuro de una persona, un grupo de personas, el mercado, los negocios y distintos procesos.
Existen modelos que pueden ser utilizados para obtener respuestas y anticiparse a lo que pueda ocurrir en distintos escenarios. Estos modelos son: el de diagnóstico, descriptivo, prescriptivo y predictivo.
En este apartado vamos a abordar el análisis predictivo empresarial en particular. Tal como mencionamos anteriormente, el análisis predictivo toma los datos compilados para realizar pronósticos futuros utilizando estadísticas.
¿Cómo se realiza un modelo de análisis predictivo empresarial?
Para realizar un modelo de análisis predictivo empresarial se deben seguir los siguientes pasos:
- Definir el proyecto: el objetivo del proyecto y el formato de los entregables
- Reunir los datos: recopilar datos de distintas fuentes
- Analizar los datos reunidos: realizar la minería de datos y evaluarlos
- Elaborar estadísticas: el fin de esta etapa es validar si los supuestos se confirman o no con los resultados obtenidos
- Crear el modelo predictivo adecuado al objetivo del proyecto: la creación del modelo permite cambiar los parámetros necesarios para poder obtener resultados
- Desplegar el modelo predictivo: los resultados se usan para generar métricas, informes y tomar decisiones
- Realizar el seguimiento de los resultados: una vez obtenidos los resultados, es conveniente hacer un control para corroborar si concuerdan con las predicciones realizadas
Este modelo puede ser aplicado a distintas áreas de una empresa u organización. Este análisis empresarial es utilizado en diversos sectores como la aeronáutica, la industria automotriz, el sector energético, la salud, la banca y las finanzas.
Los algoritmos pueden realizar evaluaciones sobre la estacionalidad de la demanda, el nivel de satisfacción de los clientes sobre un producto o una marca, el impacto de las promociones en las ventas, etc.
Acceder a esta información favorece a la planificación empresarial y a la toma de decisiones efectivas. A su vez, mejora los distintos procesos que permiten perfeccionar los productos y ser más competitivos en el mercado.
Se pueden anticipar problemas en la cadena de suministro, evitar interrupciones en la producción y optimizar el inventario.
En definitiva, este modelo ofrece datos de valor que tienen un efecto positivo en los sectores comerciales, productivos, financieros y de marketing.
El análisis predictivo en marketing
La minería de datos en marketing tiene distintos usos: desde la identificación de potenciales clientes hasta la fidelización y las estrategias de retención.
A través del conocimiento profundo de los consumidores se puede mejorar la experiencia del usuario. Con la personalización de los productos se puede incrementar el nivel de lealtad de los consumidores con la marca.
El análisis predictivo empresarial adquiere un énfasis adicional en el marketing comercial y de negocios. El análisis predictivo en marketing puede analizar los hábitos de consumo y los patrones de compra de los clientes.
De esta manera, convierte la incertidumbre en el comportamiento de compras de los consumidores en ventas certeras.
El análisis predictivo en ventas
El análisis predictivo en ventas ofrece un pronóstico acerca del ciclo de ventas y la estacionalidad en la demanda de productos.
Esta información es de gran valor para poder planificar la cadena de suministro. De esta manera, se evitan la sobreproducción y la escasez de productos en el mercado.
Este análisis permite anticiparse en realizar acciones tendientes a alcanzar de manera efectiva los niveles de ventas esperados.
Con el análisis predictivo no sólo puedes aumentar la cantidad de ventas, sino también la cantidad de clientes.
Se pueden identificar distintos perfiles de consumidores y orientar la búsqueda para encontrar clientes similares a los que ya tiene la empresa.
Analizando los patrones de datos y sus tendencias se pueden detectar potenciales clientes para realizar venta cruzada de productos (en inglés cross sell).
Asimismo, se pueden realizar acciones de venta adicionales de productos (en inglés up sell) a los clientes actuales.
El análisis predictivo en finanzas
Cuando el modelo analiza los activos y pasivos de una empresa o persona, conoce cómo es la gestión de sus recursos financieros.
De esta manera, puede sugerir acciones para realizar una gestión eficaz, detectar retos financieros y oportunidades a futuro.
La intervención de la IA y los asistentes virtuales ofrecen condiciones de optimización tanto en las operaciones habituales como en la productividad.
El análisis predictivo financiero es de gran utilidad para detectar incidencias y riesgos. El análisis predictivo puede ser aplicado para conocer la situación actual de una empresa o de una persona.
Se pueden identificar fraudes en las transacciones, las oportunidades de negocio y la posibilidad de realizar correcciones en las operaciones. El análisis de datos, además, ayuda a maximizar el retorno de las inversiones.
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