Big data es la respuesta a una de las principales preguntas que se hacen los emprendedores de todo el mundo:
¿Y si existiera una forma de predecir el comportamiento del consumidor, capaz de influir en las decisiones empresariales para lograr mejores resultados?
Esto es precisamente lo que hace posible el big data.
Pero, ¿qué es exactamente el Big Data? Además del concepto, ¿es algo material y táctil? ¿Una base de datos específica y accesible? ¿Todas las empresas tienen big data?
Mucho se discute sobre esta tecnología y su impacto en el mundo empresarial. Bueno, esto es innegable:
Por eso entender qué es el big data, cómo funciona, para qué sirve y su importancia es fundamental para contribuir a tus resultados.
Para que no desaproveches las posibilidades de esta tecnología y te adelantes a la competencia a la hora de obtener análisis más precisos, hemos elaborado una pequeña guía sobre esta solución. ¡Asegúrate de comprobarlo!
¿Qué es Big Data?
Big data es un término que describe el gran volumen de datos que inunda una empresa en el día a día. Por lo tanto, los grandes datos se pueden analizar para obtener información que conduzca a mejores decisiones y movimientos comerciales estratégicos.
En relación con este volumen total de datos, lo que importa no es necesariamente cuánto, sino qué hacen las organizaciones con los datos.
El estudio “ Un universo de oportunidades y desafíos ”, realizado por EMC , estima que para 2020 el universo virtual alcanzará los 40 billones de gigas.
El desafío para las empresas es cómo procesar la creciente cantidad de contenido producido por los clientes, mapeando comportamientos, tendencias y oportunidades comerciales.
La solución pasa por el big data.
Una herramienta capaz de unir big data e inteligencia analítica es capaz de almacenar y trabajar con un gran volumen de datos, generando insights valiosos y cada vez más precisos para las organizaciones.
Su importancia es tan grande que el mercado en torno a este concepto podría alcanzar los US$ 77 mil millones para 2023, según Entrepreneur .
Pero más allá del concepto, ¿qué es realmente el big data?
Al principio, el concepto suena un poco etéreo, pero es fácil de entender:
Este gran volumen de datos que llamamos big data puede estar relacionado con cualquier cantidad de información sobre una empresa o un tema específico (como “ERP”, por ejemplo).
Lo importante es que los datos de big data deben ser accesibles.
No importa si son estructurados (hojas de cálculo, tablas) o no estructurados (imágenes, bloques de texto), ni dónde se generan.
Después de todo, diferentes datos pueden componer big data: desde la información de control de existencias hasta los datos de navegación del cliente en su aplicación comercial.
Ya sean números, nombres, historial de acceso, mapas de uso, datos geográficos, todo.
¿Significa esto que todas las empresas “poseen” grandes datos?
Sí, pero aquí es precisamente donde hay mucha confusión.
Naturalmente, cuanto más digitalizada esté la empresa, más datos tendrá disponibles en big data.
Pero multiplicar estos datos es una ardua misión, que depende de la modernización de la empresa y también de sus productos.
Un ejemplo muy simple:
Una empresa que fabrica neumáticos no tendrá los mismos datos que una empresa que fabrica smartphones.
Sin embargo, esta empresa de llantas tendrá otras fuentes para consultar, como sus Encuestas de Soporte, Control de Calidad y Satisfacción del Cliente.
Y todo ello dependerá, por supuesto, de las herramientas con las que cuente para posibilitar la recogida, almacenamiento y posterior tratamiento de estos datos.
La historia de los grandes datos
Big data no es un concepto muy antiguo, sin embargo, sus orígenes se remontan a algunas décadas atrás.
En este caso, en las décadas de 1960 y 1970, cuando se construyeron las primeras bases de datos en algunos países, como Estados Unidos.
En 2001, Gartner creó la definición, que aún hoy es ampliamente aceptada:
“Los macrodatos son activos de información de gran volumen, alta velocidad y/o gran variedad que requieren formas innovadoras y rentables de procesar la información que permitan una mejor comprensión, toma de decisiones y automatización de procesos”.
En la práctica, el big data comenzó a ser más tangible a mediados de 2005, cuando los profesionales y gerentes involucrados en proyectos de tecnología, más específicamente con servicios en línea como Facebook y Youtube , vieron la cantidad y especificidad de los datos generados.
La creación de Hadoop, un framework de código abierto diseñado para procesar grandes volúmenes de datos, ese mismo año, también sirvió de detonante.
¿Para qué se utiliza el Big Data?
El big data es el combustible capaz de reformular modelos de negocio, productos y estrategias de gestión.
Es tanto un activo tecnológico como un medio para obtener una ventaja competitiva significativa.
No en vano es una de las principales tecnologías que cotizan las empresas que buscan invertir y mejorar su Business Intelligence, según Forbes .
Al fin y al cabo, su principal función es generar valor para la empresa.
El big data brinda la posibilidad a las organizaciones de organizar, leer e interpretar datos calificados sobre todo lo relacionado con su proceso o su producto/servicio.
Y en esos datos, incluimos tanto datos estructurados como no estructurados.
Esto marca la diferencia, ya que se trata de información que solo los sistemas inteligentes pueden procesar.
Por tanto, el big data sirve para que la empresa mejore sus estrategias de gestión.
A partir de la lectura de los datos, puede comprender de manera asertiva varios problemas y puntos críticos de su negocio.
Desde un fallo, que se puede mapear hasta su raíz, hasta una tendencia futura, que la empresa puede incorporar a su producto.
De esta forma, su impacto es general: desde el back-office hasta el front-office, desde RR.HH. hasta la planta de producción.
No es de extrañar que los grandes datos se utilicen por igual en todos los sectores del mercado. ¿Recuerda el ejemplo de la empresa de neumáticos y la empresa de teléfonos inteligentes?
¿Cómo funciona el Big Data?
Antes de comenzar a utilizar los datos, es necesario comprender cómo debe fluir esta gran estructura de información dentro de una empresa.
Es necesario considerar que existe todo un ecosistema de fuentes, sistemas y usuarios a tener en cuenta.
En general, hay algunos pasos a seguir, tales como:
- Definir una estrategia de big data;
- Identificar grandes fuentes de datos;
- Acceder, gestionar y almacenar los datos;
- Analizar los datos;
- Tome decisiones basadas en datos.
Estas son tareas que se pueden condensar en tres responsabilidades principales: integrar datos, administrarlos y luego analizarlos.
Integrar
En un nivel alto, una estrategia de big data es un plan diseñado para ayudar a su empresa a supervisar y mejorar la forma en que adquiere, almacena, administra, comparte y usa datos dentro y fuera de su organización.
Una estrategia de big data prepara el escenario para el éxito empresarial en medio de una gran cantidad de datos.
Al desarrollar una estrategia, es importante tener en cuenta los objetivos e iniciativas empresariales y tecnológicas existentes y futuros.
Esto requiere tratar los grandes datos como cualquier otro activo comercial valioso, en lugar de solo un subproducto o subsector. Por el contrario, debe ser parte integral de la planificación estratégica de la empresa.
Y para eso, es necesario conocer las fuentes de datos de la empresa. Solo así es posible dar el primer paso práctico en la estrategia: su integración.
Hay algunos tipos a considerar, tales como:
- Internet de las cosas (IoT) y otros dispositivos inteligentes que alimentan los sistemas de TI, como dispositivos portátiles, automóviles inteligentes, dispositivos médicos, equipos industriales y más.
- Redes sociales como Facebook, YouTube, Instagram. Esto incluye cantidades masivas de big data en forma de imágenes, videos, voz, texto y sonido, útiles para funciones de marketing, ventas y soporte.
- Sistemas de gestión, como ERPs, CRMs y otro tipo de plataformas de servicios especializados en gestionar partes, sectores o realmente todo el negocio.
- Otras fuentes pueden ser lagos de datos, datos en la nube, proveedores y clientes.
Administrar
Los sistemas informáticos modernos proporcionan la velocidad, la potencia y la flexibilidad necesarias para acceder rápidamente a grandes cantidades y tipos de información.
Junto con el acceso confiable, las empresas también necesitan métodos para integrar datos, garantizar la calidad de los datos, proporcionar control y almacenamiento de datos y preparar datos para el análisis.
Son los sistemas de gestión, los que pueden hacer este puente entre sectores, dispositivos y equipos, y centralizar los datos empresariales.
El almacenamiento depende de las condiciones y objetivos de la empresa:
Hoy en día, las empresas tienden a apostar más por las soluciones en la nube, debido a la escalabilidad y el ahorro de costes.
Analizar
Con tecnologías poderosas de su lado, las organizaciones pueden analizar todos los datos y determinar de antemano qué datos son relevantes antes de analizarlos.
De cualquier manera, el análisis de big data es la forma en que las empresas obtienen valor e información de los datos que tienen.
A partir de ese momento, depende de la organización tomar decisiones inteligentes.
Aquí entra la importancia de contar con el ecosistema de soluciones adecuado, tanto para promover la organización del big data como para procesar el volumen de información.
Después de todo, los datos confiables y bien administrados conducen a un análisis y una toma de decisiones más confiables.
Para seguir siendo competitivas, las empresas deben aprovechar todo el valor de los grandes datos y operar de una manera basada en datos, tomando decisiones basadas en la evidencia presentada por los grandes datos, no en el instinto.
Este es otro punto esencial: el big data permite a la empresa realizar movimientos analíticos en el mercado, lo que permite una gestión menos holística.
Los beneficios de estar basado en datos son evidentes. Las organizaciones se desempeñan mejor, son más predecibles desde el punto de vista operativo y son más rentables.
Las V de Big Data
El concepto de big data involucra algunas características, conocidas como “las 5 V”. Son ellas:
Volumen
Como hemos visto hasta ahora, big data significa un gran volumen de datos.
La gran cantidad de información que se genera en cada momento está intrínsecamente relacionada con ella.
Esta “V” también se refiere a la variedad de fuentes utilizadas.
Velocidad
Este ítem tiene que ver con la gran velocidad con la que se producen los datos en la actualidad.
Además de las redes sociales, tenemos millones de operaciones en ejecución constantemente.
Las compras con tarjeta de crédito, por ejemplo, requieren aprobación, así como las compras y ventas de acciones, el análisis de las fluctuaciones del cambio de divisas internacionales, etc.
Una herramienta de CRM, por ejemplo, es capaz de incorporar datos sobre los usuarios.
Cada uno de estos procesos genera datos importantes, que pueden ser trabajados instantáneamente por soluciones de big data, sin tener que almacenarlos.
Variedad
Big data implica una amplia variedad de información.
No nos referimos sólo a textos y datos convencionales, como los organizados en tablas y bases de datos. Es más amplio que eso, ya que abarca:
- Imágenes, como fotografías, ilustraciones, serigrafías, etc.;
- datos de reconocimiento facial;
- audios;
- Vídeos,
- Datos producidos por dispositivos a través de IoT.
Aquí, vale la pena agregar un apéndice: para muchos, el concepto original de big data involucraba solo las tres “V” anteriores.
Sin embargo, a medida que la tecnología avanzó, se incorporaron otros factores a su conceptualización. Así, tenemos las dos “V” restantes:
Veracidad
La veracidad se refiere a la calidad de los datos.
Debido a que los datos provienen de tantas fuentes diferentes, es difícil vincular, combinar, limpiar y transformar datos entre sistemas.
Las empresas necesitan conectar y correlacionar jerarquías y múltiples enlaces de datos.
Así, con procesos de validación y verificación de datos, las herramientas de big data pueden entregar datos más confiables y veraces, a través de reportes, estadísticas y análisis, basados en grandes volúmenes de información.
Valor
La información producida debe ser relevante para el negocio. Este es uno de los objetivos del big data: generar contenidos que aporten valor.
Es a través de ellos que los gerentes pueden mejorar sus decisiones.
Los diferentes tipos de datos
En medio de Business Intelligence y Data Analytics, no todos los datos se consideran iguales.
En primer lugar, está la diferencia de formato: datos estructurados y no estructurados.
Sin embargo, hay otro nivel de diferencia que se debe apreciar. Se refieren especialmente a la fuente de la que proceden:
- Datos Sociales: el origen son las personas, muestran características de su comportamiento.
- Enterprise Data: el origen son las empresas, mostrando sus procesos, nivel de productividad, entre otros detalles.
- Datos de las cosas: la fuente es información recopilada de dispositivos IoT, sensores inteligentes y otros equipos similares.
¿Cuál es la importancia del Big Data?
Para mostrar la importancia de una solución de big data, hemos separado algunos de sus principales usos en las empresas.
Su impacto es amplio, abarca desde el servicio postventa y puede servir para revolucionar procesos dentro de la empresa.
¡Entender cómo!
Posibilidad de hacer una escucha social
La tecnología de big data tiene la capacidad de cruzar información de diferentes fuentes, como bases de datos, registros de clientes, historiales de mensajes e interacciones con los clientes.
El sistema puede monitorear, por ejemplo, las conversaciones en las redes sociales y los viajes realizados por los usuarios de Internet en los comercios electrónicos.
Gracias a ello, es posible realizar una especie de “social listening” sobre cómo se ve y se entiende la marca en diferentes medios y redes de usuarios.
A partir de la información generada, se evalúa si la reputación es positiva o si es necesario mejorar la percepción pública.
Vale la pena mencionar que los datos suelen ser calificados y fácilmente comprensibles, lo que ayuda en la comprensión.
Esto incluye gráficos, estadísticas y otras ayudas visuales.
Segmentación más fácil de la audiencia y del mercado
En función de los resultados del seguimiento de la audiencia y las reseñas generadas, comprenderá mejor el comportamiento de los clientes y clientes potenciales.
Las técnicas de big data ayudan a descubrir los requisitos, deseos y otras demandas de los compradores.
Las oportunidades también involucran la identificación de nuevos segmentos de negocios, lo que permite atender nichos de mercado que no están cubiertos por la competencia.
Realizar análisis comparativos para precios inteligentes
Las dificultades de comunicación entre los departamentos de ventas y compras pueden generar problemas de fijación de precios de los productos.
Por ejemplo, si una materia prima se encarece, normalmente se debe reajustar el precio del producto final para que la empresa siga adquiriendo insumos para la fabricación sin poner en peligro las ganancias futuras.
También puede tasar adecuadamente productos y servicios al considerar los valores practicados por la competencia, demandas potenciales, escenarios micro/macroeconómicos, entre otros factores.
Realizar análisis de marketing
Además de los datos generados en las redes sociales, una solución de big data puede evaluar ventas históricas y campañas publicitarias, períodos de estacionalidad, registros de clientes y otras fuentes de datos para estrategias de marketing.
La información extraída se puede utilizar, por ejemplo, para conocer el comportamiento del consumidor en tiempo real.
También ayudan a detectar indicadores como el churn y la tasa de conversión.
Con estas métricas en la mano, puedes evaluar lo que funcionó en el pasado para buscar innovaciones, repetir acciones exitosas y definir estrategias de marketing más efectivas.
Medición de la satisfacción del cliente
Una de las grandes ventajas del análisis de big data es unir diferentes medios y medios para ofrecer un análisis más preciso.
Por mucho que un cliente pueda responder positivamente a una encuesta de satisfacción, tal vez no esté realmente satisfecho.
Esto se puede ver en comentarios negativos sobre la empresa en la web, abandono de acceso al sitio, etc.
Una herramienta que considere lo que dice el cliente y cómo se comporta en relación con el negocio puede generar una imagen más clara de qué hacer para mejorar la relación con el público.
¿Cómo utilizan las organizaciones Big Data?
En general, la aplicación de big data se lleva a cabo por varias razones. La modernización empresarial puede traer numerosos beneficios.
Por ejemplo, según una encuesta de Entrepreneur , las empresas que utilizan big data vieron una reducción general del 10 % en sus costos.
Sin embargo, ¿qué se traduce esto en el día a día de los negocios? Después de todo, un plan de reducción de costos es muy diferente en una fábrica y en una tienda minorista.
A continuación, mostramos algunos ejemplos de su aplicación y cuáles son los posibles rendimientos:
Fabricación
En la industria, una solución de big data contribuye a aumentar la calidad y la producción al mismo tiempo que minimiza el desperdicio.
Además, este tipo de soluciones es una de las bases para el surgimiento de la Industria 4.0, en la que la automatización industrial es total.
También se integran programas y recursos, hay mayor descentralización de procesos y la planta de fabricación tiene una alta modularidad de sistemas.
En este caso, cada módulo puede actuar en producción de acuerdo a las demandas existentes.
Alrededor del 72% de las organizaciones industriales creen que el análisis de datos optimizará las relaciones con los clientes y la inteligencia de gestión de clientes a lo largo del ciclo de vida del producto.
Todo esto según una encuesta de PwC a aproximadamente dos mil empresas en 26 países.
Venta minorista
Una solución de análisis de big data es muy útil para construir relaciones con los clientes a través de los datos.
Puede procesar información proveniente de estudios de mercado, informes post-interacción con clientes, programas de fidelización, etc.
Con base en esta información, es posible descubrir las mayores necesidades de los consumidores y qué se puede hacer para mejorar el servicio.
Para el minorista, esto puede ser más simple de lo que parece, ya que tiende a atender a una gran cantidad de clientes diariamente.
Hay, por tanto, abundante material para detectar patrones y puntos que contribuyen a estrechar lazos con múltiples perfiles diferenciados.
Los datos generados por una herramienta de big data pueden ayudar a mejorar:
- Niveles de satisfacción del cliente;
- Programas de lealtad, haciéndolos más consistentes con las expectativas del consumidor;
- Estrategias de ofertas, promociones y descuentos;
- Elección de recompensas para clientes leales,
- Ubicación de menús y botones en comercio electrónico, mapeando la ruta de los usuarios en las tiendas virtuales.
Salud
Las soluciones de monitorización, combinadas con tecnologías que realizan análisis eficientes, pueden utilizarse en salud.
Un ejemplo ocurrió con el monte. Centro Médico Sinaí, Nueva York.
Pudo reducir el tiempo de espera de los pacientes de urgencias en más de un 50% gracias a este tipo de solución.
La herramienta utilizada procesa hasta 80 solicitudes de camas, además de monitorear el uso de 1.200 de ellas.
Esto se hace utilizando equipos de reconocimiento de ubicación en tiempo real, como infrarrojos, etiquetas de identificación por radiofrecuencia y visión artificial.
Se analizan quince factores relacionados con las necesidades del paciente, como estar cerca de un área de enfermería para ayudar a cubrir las vacantes adecuadamente.
Servicios financieros
Ya hemos visto que es posible agilizar las evaluaciones de crédito y los procesos de prevención de fraude.
Un sistema de big data es capaz de analizar un gran volumen de datos en busca de patrones que denoten posibles fraudes o comportamientos sospechosos.
Construcción
El sector de la construcción también puede beneficiarse del big data.
Un ejemplo está en la construcción de ciudades inteligentes, que también integran IoT. Allí, estas tecnologías se pueden utilizar para:
- Mejorar la infraestructura y los servicios utilizados por los habitantes;
- Integración de metro, bus, tren y otros transportes;
- Automatizar y monitorear redes de distribución de energía en tiempo real, pudiendo detectar ocurrencias en el suministro;
- Proporcionar acceso a cientos de servicios de varias agencias gubernamentales en un solo entorno virtual (sitio web);
- Aprovisionar la demanda en el sistema y prevenir eventuales cortes de suministro, etc.
¿Qué es el análisis de grandes datos?
El análisis de big data es el siguiente paso en el estudio de big data.
Es decir, si los grandes datos se refieren a información agregada, el análisis de grandes datos se trata del proceso de extraerlos, organizarlos, procesarlos y analizarlos.
Básicamente, la parte práctica sigue a la teórica.
Pero… ¿Cómo se comporta un sistema de big data?
La recopilación de datos sigue unos pocos pasos que generalmente se dividen en cuatro partes:
Recopilar
El primer paso implica la colección en sí.
Aquí es cuando la herramienta obtiene datos y se alimenta con ellos. El trabajo analítico e inteligente se realiza sobre un volumen de datos, estructurados o no.
Además, hay una combinación de contenido interno y externo, todo en un período corto. Las fuentes internas utilizadas pueden incluir:
- Informes e historia de la empresa;
- Indicadores de desempeño de los sectores de la empresa;
- Documentos de gestión, contables y financieros;
- Encuestas de satisfacción;
- Estadísticas de procesos, actividades y empleados;
- correos electrónicos corporativos;
- Sistemas empresariales, como inteligencia de negocios;
- registros de clientes,
- Programas y tarjetas de beneficios.
Las fuentes externas a la empresa pueden incluir:
- contenido de las redes sociales;
- Contenidos en almacenes de datos;
- Boletines y periódicos sectoriales que señalan tendencias e información relevante;
- Bases de datos compartidas por terceros, como proveedores y distribuidores,
- Servicios de protección de crédito, entre otros tipos de socios.
Almacenamiento
El almacenamiento consiste en la distribución de datos entre servidores, dispositivos y diferentes sistemas, tanto físicos como en la nube (cloud computing).
Esto garantiza copias de seguridad de la información almacenada, especialmente la generada después del procesamiento de datos detallados.
Recordando que el big data puede analizar datos en tiempo real.
Organización
Este paso abarca la disposición y clasificación de datos estructurados, no estructurados o semiestructurados.
Esto para que puedan ser más fácilmente accedidos y analizados por los gerentes.
Analizar
Es la fase en la que se evalúan los datos.
La evaluación puede ser en tiempo real o sobre los datos almacenados en los pasos anteriores.
Se trata de procesar los contenidos recopilados para extraer información útil, relevante y estratégica.
Los principales tipos de análisis son:
- Descriptivo: busca hacer una “fotografía del presente”. Trabaja con datos históricos y es útil en el análisis crediticio, por ejemplo, ya que cruza diferentes informaciones para generar un panorama más claro de las posibilidades y potencialidades de los clientes.
- Diagnóstico: se centra en las causas y consecuencias de un determinado problema a lo largo del tiempo. Por ejemplo, para solucionar un alto volumen de entregas rotas, es necesario diagnosticar sus probables causas.
- Predictivo: evalúa posibilidades futuras gracias a la identificación de patrones previos. Te permite identificar demandas, tendencias y nuevas oportunidades.
- Prescriptivo: intenta esbozar de antemano las posibles consecuencias de determinadas acciones. Es similar al predictivo, pero sirve para elegir qué opción es mejor en una situación.
¿Cuál es la diferencia entre Big Data y Business Intelligence?
En el mundo de los conceptos modernos, hay uno que choca mucho con el big data: la inteligencia de negocios — o Business Intelligence, que ya hemos mencionado en el contenido.
¿Hay alguna diferencia entre los dos o son sinónimos?
Bueno, sí, hay una diferencia importante, pero son conceptos relacionados. Nosotros explicamos:
Mientras Big Data se ocupa del volumen de datos, su organización y recopilación, Business Intelligence es el marco completo para procesar estos datos.
Se trata de la estrategia utilizada, el software que procesará los datos y la información que se generará.
Es como si los grandes datos fueran el relleno de un pastel, ¿sabes? Mientras que Business Intelligence es todo el pastel, con relleno, capas, glaseado e incluso decoraciones.
Beneficios de Big Data para las empresas
Ahora bien, ¿qué tipo de retorno tiene el big data para su empresa? Es decir, a qué puntos vale la pena prestar atención cuando se invierte en procesamiento de datos.
Mostramos algunos de los principales beneficios del big data:
Relación con el cliente
Al analizar los datos de la relación del cliente con la marca, como su historial de compras o conversaciones, es posible diseñar mejores estrategias para acercarlos.
Conocer tu perfil es ideal para que crees campañas personalizadas y segmentadas que te animen a aumentar tu ticket medio o incluso a fidelizar a la marca.
Ventaja competitiva
Con big data, su empresa se vuelve consciente de muchos aspectos de su negocio, pero también del mercado.
Las tendencias, lo que funciona y lo que no, o lo que no funciona.
Estos son detalles que pueden marcar la diferencia en algunos sectores, como la logística, el marketing y el servicio.
Por tanto, configuran una gran ventaja competitiva.
Toma de decisiones
Al tener a mano información valiosa, es posible mejorar todo el proceso de toma de decisiones.
No solo se vuelve más rápido, sino también más asertivo y eficiente, ya que se basan en datos comerciales reales.
Identificación de patrones
Finalmente, al analizar el gran volumen de datos, es posible rastrear patrones de consumo que, a simple vista, serían imposibles de ver.
Esta profundidad de visión puede marcar la diferencia a la hora de reevaluar estrategias, así como de segmentar clientes o leads, creando campañas que realmente alcancen su dolor y se vuelvan más efectivos para ello.
Big Data: ¿Cuáles son las tendencias para los próximos años?
En el campo de los datos, una de las grandes tendencias es la evolución y emancipación del Internet de las Cosas, así como del Edge Computing.
El IoT es toda una red de dispositivos inteligentes que se pueden conectar a internet, emitiendo datos relevantes para las empresas.
Es el caso de los wearables, los sensores inteligentes en las fábricas e incluso los asistentes domésticos como Alexa.
Edge Computing, por su parte, acompaña al IoT, siendo una tecnología que habilita el internet de las cosas y que potencia la aplicación de big data.
Así, con Edge Computing, los dispositivos no solo generan datos valiosos para las empresas, sino que también los procesan automáticamente (o en nubes cercanas).
Es decir, en lugar de enviar datos a un centro de datos, consumiendo ancho de banda y/o 4G/5G, este proceso se acortaría.
Por lo tanto, la demanda de los centros de datos disminuiría y la calidad y la velocidad del procesamiento solo aumentarían.
¿Cómo aplicar Big Data en tu empresa?
Cualquier empresa puede aplicar el big data en su día a día. Después de todo, la gran mayoría de las empresas ya generan datos y tienen oportunidades increíbles para generar aún más.
¡Pero lo principal es saber cómo organizar y administrar los datos!
Para ser más eficiente, es importante invertir en sistemas robustos que integren todas las áreas del negocio y faciliten los procesos, resultando en datos calificados de toda la operación.
Ahora bien, ¿y cómo procesar todo esto?
Aquí es donde entra la importancia del Business Intelligence y una plataforma dedicada, como TOTVS BI, puede ser la solución perfecta.
La potente tecnología de análisis de datos le permite convertir la información en conocimientos que impulsan los resultados.
TOTVS Fast Analytics puede integrarse con varios ERP del mercado, incluida toda la suite de soluciones TOTVS, y opera 100% en la nube para una mayor flexibilidad comercial.
¿Qué tal conocer más sobre las posibilidades y beneficios de BI en TOTVS y cómo implementarlo en el big data de tu negocio?
Conclusión
Como hemos visto, un sistema de big data involucra desde las aplicaciones más sencillas hasta los sistemas más avanzados y modernos.
Por ello, es fundamental invertir en una herramienta de análisis de big data.
De esta forma, podrá aprovechar los poderosos diferenciales de esta herramienta y, en consecuencia, obtener ventajas competitivas, adelantándose a la competencia.
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¿Qué es el gran volumen de datos?
Big Data es un conjunto de datos generados mediante el seguimiento de la información del usuario en el entorno digital. De ella es posible obtener insights importantes para un mejor desempeño del negocio y la toma de decisiones.
¿Para qué sirven los grandes datos?
Big data es una de las tecnologías mejor estructuradas en las que las empresas buscan invertir para involucrar su Business Intelligence. Es un verdadero combustible para reformular modelos de negocios, productos y estrategias de gestión.
¿Cómo puede el big data ayudar a las empresas?
Cualquier empresa de cualquier segmento es capaz de utilizar big data en su día a día, siempre que su funcionamiento sea en el entorno online. La mayoría de las empresas tienen datos que se generan, pero no saben cómo usarlos para generar oportunidades. Para ello, es importante utilizar sistemas que integren todos los datos de la empresa para un análisis más asertivo.
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