5 Claves para el Uso de Analytics & Big Data

En la actualidad las áreas de Analytics y Big Data han logrado crecer en su relevancia dentro de las empresas a través del valor incremental que aportan a la gestión o productividad de estas, no por nada Forrester Research predecía como proyección que 70% de las empresas globales planean integrar Data Science y Machine Learning en su gestión empresarial en 2018. Sin embargo, no hay que olvidar que existen empresas que están recién comenzando a considerar como trabajar con este campo de la información,  por lo que para los nuevos jugadores no se queden atrás, presentamos algunos puntos claves para comenzar:

  1. Data Management: Uno de los puntos fundamentales para empezar es el mismo activo donde se centra todo, los datos, en este caso consiste en identificar, validar y organizar la información a utilizar. Por ejemplo una tienda puede identificar que las boletas dan información valiosa y que asociarla a un cliente podría permitir personalizar promociones a este.
  2. Gestión Inteligente de Datos: De la mano del punto anterior se debe establecer una arquitectura de manejo de datos y procesos que mantengan la calidad y seguridad de estos para trabajar de mejor manera, además de tener claros los objetivos comerciales/operacionales con el cual se toma la decisión de analizar los datos. Un ejemplo de esto es la creación de bases de datos maestras que contengan todos los datos de forma clara y fácil manejo para la exploración de nuevas oportunidades para el área de ventas o desarrollo de nuevos productos.
  3. Contar con Expertos: Para toda nueva actividad que busca transformar a la empresa es necesario que se cuenten con profesionales que tengan expertise, en este caso de analytics y big data, lo que permita tener buenas prácticas durante todo el proceso de recolección, validación y gestión de datos para la organización.
  4. Uso de Datos Actuales: Puede que hayan bases de datos ya existentes o información pasada que puede ser transformada para ayudar a la organización como punto de inicio, pero es importante que el proceso de uso de datos sea continuo, alimentándose de la información que día a día se crea en base a las interacciones de la empresa con el medio.
  5. Retroalimentación de Análisis Continúa: No solo la data tiene que ser actualizada de forma continua, pero los análisis y decisiones que se hagan a través de la información disponible deben sustentarse de lo que se aprende de la actualización de la información. Por ejemplo el identificar nuevas variables relevantes como fuente de información dada la data disponible.

Finalmente, la relevancia que tiene el comenzar el trabajo en el campo del analytics en la actual era de la información es alta. Independiente del tipo o tamaño de la empresa, el uso de datos deriva en la generación de conocimientos importantes que pueden impactar en la capacidad de tomar decisiones asertivas y precisas. La generación de conocimiento puede llevar a mejoras en procesos productivos e incrementos en las ventas de la compañía, incluso en la creación de ventajas competitivas. En conclusión, cualquiera sea el punto de partida que se tenga para abordar el uso de datos, se deberían considerar estos aspectos claves para obtener una decisión de inversión positiva a largo plazo.

Fuentes:

https://www.forbes.com/sites/gilpress/2017/11/09/10-predictions-for-ai-big-data-and-analytics-in-2018/#3e298c4403c5