La gestión y selección de grandes volúmenes de datos se ha convertido en un factor clave para aumentar la competitividad empresarial. Afortunadamente, hoy en día, existen tecnologías avanzadas para recopilar y almacenar esta información de manera eficiente. En este sentido, las organizaciones están aprovechando todo el potencial del big data & data analytics, dos conceptos de suma importancia para optimizar sus procesos internos; además de ofrecer productos y servicios adaptados a las necesidades de sus clientes. Veamos en qué consisten y cuáles son sus ventajas.

Qué es el big data y el data analytics

Seguro que has escuchado hablar del «poder de los datos» en la era digital. Las empresas generan enormes cantidades de información cada día, pero extraer lo realmente útil y valioso no es una tarea fácil. Si tuviéramos que hacerlo manualmente, el proceso sería muy laborioso y llevaría mucho tiempo.

Sin embargo, con el big data y el data analytics, se puede procesar y analizar grandes volúmenes de información de manera rápida y eficiente. Te mostramos en qué consiste cada uno de estos conceptos y por qué son tan útiles en el entorno empresarial actual.

Big data

Hace referencia a la gestión y análisis de enormes volúmenes de datos que, debido a su complejidad, no pueden ser procesados de manera convencional. Para manejar estos datos, se consideran tres factores clave: el volumen, la variedad y velocidad. El objetivo principal es extraer la información más relevante para identificar los patrones ocultos y prever las tendencias, lo que ayuda a tomar mejores decisiones.

Data analytics

En este caso, nos referimos al proceso de analizar, limpiar y transformar los datos con el fin de descubrir información valiosa que facilite la toma de decisiones informadas. Esta disciplina combina las habilidades matemáticas, estadísticas y de programación para llevar a cabo una evaluación precisa y detallada de los datos, que permiten conocer aquello que no es evidente a simple vista.

¿Por qué son esenciales en la toma de decisiones?

Una vez que ya sabemos en qué consisten estos conceptos, es conveniente esclarecer por qué tanto el big data como el data analytics son fundamentales para la toma de decisiones en las empresas. Las razones son varias, pero sobre todo, son imprescindibles para comprender mejor la progresión del negocio, las necesidades de sus clientes y predecir las tendencias en el mercado.

Esta información obtenida, después de un proceso de depuración, donde el uso de tecnologías avanzadas es crucial, permite obtener información precisa y actualizada. Dependiendo de la toma de decisiones de la empresa, el rumbo de esta puede cambiar significativamente a mejor. Por lo tanto, cuanto más actualizada y precisa sea, mayores serán las probabilidades de mejorar la eficiencia operativa y gestionar los riesgos con éxito.

Principales aplicaciones del big data y el data analytics

El uso de big data y data analytics está transformando las empresas y proporciona ventajas competitivas clave. Las aplicaciones son diversas y se extienden a múltiples áreas dentro de las organizaciones. A continuación, te mostramos cómo se pueden aprovechar:

• Personalización de la experiencia del cliente. El análisis de datos ayuda a personalizar las ofertas y hacer recomendaciones de productos y servicios que se ajusten a las exigencias de los clientes.
• Toma de decisiones estratégicas. Las organizaciones pueden anticiparse a las tendencias del mercado, puesto que este análisis permite hacer un ajuste en sus estrategias.
• Mejora la eficiencia operativa. La obtención de información actualizada sirve para reducir los costes, ahorrar el tiempo y aumentar la productividad.
• Optimización de las campañas de marketing. También es una alternativa valiosa para analizar el comportamiento del usuario en la web o las redes sociales. Esto impulsa la creación de campañas segmentadas, lo que mejora el ROI.

Herramientas y tecnologías más utilizadas en big data y analytics

Los data scientists y data analysts usan herramientas para procesar y analizar los datos, aunque cada una se adapta a su perfil. Cada una de ellas contribuye a mejorar la eficiencia y la toma de decisiones en las empresas. Conozcamos algunas de las más importantes en este contexto:

• El data scientist emplea lenguajes de programación como Python, el lenguaje más utilizado en el campo de la ciencia de datos por su flexibilidad y facilidad de uso. También usa R, una opción muy popular en el análisis estadístico y la visualización de datos. Además, utiliza frameworks de machine learning, tales como TensorFlow y Apache Spark, una de las plataformas para el procesamiento rápido de los datos.
• Un data analyst se enfoca más en la interpretación de los datos y generación de informes como principal apoyo en la toma de decisiones. Las herramientas clave son las bases de datos SQL, como MySQL u Oracle, ambas muy populares. Asimismo, hace uso de Tableau para la visualización de datos, y de hojas de cálculo Excel, por su versatilidad.

Beneficios clave de aplicar big data y analytics en las empresas

Esta integración en las empresas no solo implica implementar herramientas tecnológicas avanzadas, sino también la necesidad de contar con profesionales que estén a la altura. Las habilidades para data analytics o big data implica tener un conocimiento profundo en áreas como gestión de datos, estadística, programación y machine learning, para sacar el máximo potencial a los datos.

Esto se traduce en beneficios que impulsan la eficiencia y competitividad empresarial en un mercado cada vez más exigente. Además, las organizaciones podrán adaptarse rápidamente a los cambios y aprovechar las oportunidades. Asimismo, al prever las tendencias se pueden detectar los errores, fraudes y reducir los riesgos financieros.

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Nuestro objetivo es acompañarte en la implementación y desarrollo de una cultura de datos que le permita dar sentido a esta información tan valiosa.