Cómo el Big Data está transformando empresas: estrategias clave para el éxito

Vivimos en la era de los datos. Cada día se generan miles de millones de datos a través de diferentes fuentes, como las redes sociales, los sensores, las aplicaciones, los dispositivos, etc. Estos datos contienen información valiosa que puede ayudar a las empresas a mejorar sus procesos, productos, servicios y resultados. Pero, ¿cómo se puede aprovechar todo ese potencial? La respuesta es el big data.

¿Qué es el big data y cómo puede ayudar a tu negocio? 

Big data: el poder de los datos para transformar tu empresa 

Imagina que tienes una colección de libros en tu casa. Cada libro tiene un título, un autor, un género, un número de páginas, una fecha de publicación, etc. Estos son los datos de tus libros. Ahora imagina que quieres ordenar tus libros por algún criterio, como el género, el autor, la fecha, etc. Para hacerlo, puedes usar una herramienta simple, como una estantería, donde puedes colocar tus libros según el orden que prefieras. 

Pero, ¿qué pasa si tu colección de libros crece tanto que ya no cabe en una sola estantería, ni siquiera en una sola habitación? ¿Qué pasa si tienes miles o millones de libros de diferentes tipos, formatos y fuentes? Para hacerlo, necesitarás una herramienta más avanzada donde puedas almacenar, procesar y analizar tus datos de forma rápida y eficiente, y aquí es donde entra el big data.

El big data es el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos de forma rápida y eficiente. Estas dimensiones hacen que el big data sea un desafío, pero también una oportunidad, para las empresas que quieren transformarse digitalmente y obtener ventajas competitivas.

Las 5 dimensiones del Big data

  • Volumen: la cantidad de datos que hay. El big data son montañas de datos, desde terabytes hasta zettabytes.
  • Variedad: los tipos y formatos de datos que hay. El big data son datos de todo tipo, desde tablas hasta vídeos, desde textos hasta audios, desde XML hasta JSON.
  • Velocidad: la rapidez con la que se crean, se envían y se usan los datos. El big data son datos en tiempo real o casi, que necesitan sistemas que los capten, filtren, analicen y actúen sobre ellos en segundos o minutos.
  • Valor: la utilidad y el beneficio que se saca de los datos. El big data son datos que aportan información y conocimiento, que requieren técnicas de análisis avanzado, como estadística, aprendizaje automático, inteligencia artificial, visualización, etc.
  • Veracidad: la calidad y la confiabilidad de los datos. El big data son datos que hay que asegurar que sean precisos, completos, consistentes y actualizados, que requieren medidas de limpieza, validación, normalización y enriquecimiento de los datos.
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Cómo implementar una estrategia de big data en tu empresa: pasos y recomendaciones 

El big data no es solo una cuestión de tecnología, sino también de estrategia. Para poder aprovechar el potencial de los datos, es necesario tener una visión clara de lo que se quiere conseguir y cómo se va a lograr. Por eso, es importante seguir una serie de pasos y recomendaciones para implementar una estrategia de big data en tu empresa. Algunos son:

  1. Definir los objetivos: el primer paso es definir los objetivos que se quieren alcanzar con el big data, tanto a corto como a largo plazo. Estos objetivos deben ser específicos, medibles, alcanzables, relevantes y temporales (SMART, por sus siglas en inglés). Por ejemplo, aumentar las ventas en un 10% en el próximo trimestre, reducir el tiempo de entrega en un 15% en el próximo año, mejorar la satisfacción del cliente en un 20% en el próximo mes, etc.
  2. Elegir las herramientas: el segundo paso es elegir las herramientas que se van a utilizar para almacenar, procesar y analizar los datos. Estas herramientas deben ser adecuadas al tipo, al volumen, a la velocidad y a la variedad de los datos que se van a manejar, así como a los objetivos que se quieren lograr. Algunas de las herramientas más utilizadas en el ámbito del big data son Hadoop, Spark o MongoDB.
  3. Analizar los datos: el tercer paso es analizar los datos para extraer información relevante y conocimiento útil. Este análisis puede implicar diferentes tipos de técnicas, como el análisis descriptivo, el análisis predictivo, el análisis prescriptivo, etc. El objetivo es responder a las preguntas que se plantean sobre los datos, como qué ha pasado, por qué ha pasado, qué pasará, qué se puede hacer, etc.
  4. Tomar decisiones: el cuarto y último paso es tomar decisiones basadas en los datos y en el análisis realizado. Estas decisiones deben estar alineadas con los objetivos que se han definido previamente y deben ser evaluadas y monitorizadas para comprobar su efectividad y su impacto. El objetivo es actuar sobre los datos y obtener resultados tangibles y medibles.

Estos son algunos de los pasos y recomendaciones que te pueden ayudar a implementar una estrategia de big data en tu empresa. Sin embargo, no hay una fórmula mágica ni única para hacerlo, sino que cada empresa debe adaptarla a su realidad, a su sector, a su tamaño, a su cultura, etc. Lo que sí es seguro es que el big data es una oportunidad que no se puede desaprovechar, ya que puede suponer una gran diferencia para el éxito de tu negocio.

Los desafíos y oportunidades del big data para las empresas 

Big data: cómo superar los retos y aprovechar las oportunidades para tu empresa

El manejo de los grandes volúmenes de datos, que implica el big data, también lleva consigo una serie de desafíos que hay que afrontar, como la seguridad, la privacidad, la calidad, la integración o la gobernabilidad de los datos. Estos desafíos pueden suponer un riesgo para la reputación o la confianza de las empresas y adoptar una serie de medidas puede suponer el superar estos retos y aprovechar las oportunidades que ofrece esta tecnología.

Cualquier organización o empresa utiliza datos sensibles y valiosos que deben ser protegidos. Hoy, los datos son cada vez más vulnerables a ataques, robos, pérdidas o alteraciones. Por ello, es importante utilizar medidas como cifrado, control de acceso, autenticación, cortafuegos o antivirus para evitar dichos daños a la empresa.

El big data implica trabajar con datos de diferentes fuentes, formatos y tipos, que pueden contener errores, inconsistencias, duplicados o vacíos. Asegurar la calidad de los datos con medidas como la limpieza, la validación, la normalización puede ayudar a solventar estas equivocaciones y mejorar la precisión, la completitud, la consistencia y la actualización de los datos.

 

Los sistemas informáticos tienen sus límites. A veces, los datos que vienen de diferentes sistemas o plataformas pueden ser incompatibles con el cifrado del ordenador y no funcionar. Por eso, es importante hacer que los datos se “entiendan” entre sí con medidas como la estandarización, la interoperabilidad o la transformación, donde el big data armoniza y unifica los datos, lo que permite tener una visión global y completa de la información.

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