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Ventajas y desventajas de implementar Big Data en su negocio

Ventajas y desventajas de implementar Big Data en su negocio o empresa. En 2018, las empresas tienen más datos a su disposición que nunca, con un estimado de 2.5 quintillones de bytes creados todos los días. Sin embargo, interpretar los conocimientos que ofrece puede ser una tarea ardua si no cuenta con el proceso analítico correcto.

Al igual que con cualquier nueva tecnología, habrá problemas de dentición. Es posible que el proceso de implementación no vaya completamente al plan, o que los resultados obtenidos de los datos no se alineen cómodamente con sus objetivos comerciales.

Al implementar los protocolos de big data en una empresa, es crucial que recuerde que big data no significa que tenga mucha información. El término comprende todos los procesos y herramientas que una empresa utiliza para analizar y utilizar grandes conjuntos de datos complejos.

Si está buscando agregar una solución de big data a sus operaciones comerciales diarias, aquí están los beneficios y desafíos que Big Data puede traer a su organización.

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Te ayuda a estructurar los datos entrantes

El primer factor a considerar, y posiblemente el más importante, es que los análisis pueden ayudar a estructurar los datos existentes de su empresa. Como empresa, adquirirá información de numerosos flujos de datos, muchos de los cuales serán, por decirlo así, desorganizados.

La implementación de una solución de big data debería permitirle agregar estructura a los datos antes de colocarlos en un silo de almacenamiento. Estos procesos ofrecerán un acceso más rápido a la información cuando sea necesario, lo que acelerará el proceso de toma de decisiones de su empresa.

La estructuración meticulosa de los datos también puede descubrir nuevos patrones, lo que llevará a su empresa a responder preguntas que no sabía que necesitaba resolver. No te preocupes, esto es algo bueno.

Puede mantener sus otros datos seguros

La protección de los datos contra las amenazas de seguridad debe ser una prioridad en su lista de prioridades, con 1 de cada 4 empresas en riesgo de sufrir una violación de datos. A medida que su empresa comienza a recopilar más datos, es importante reconocer el mayor riesgo de una violación de fuentes internas y externas.

Cuando se usa el análisis de datos, la protección contra estas amenazas aumenta exponencialmente. La implementación de técnicas analíticas específicas permite la verificación inmediata en tiempo real y el almacenamiento seguro de datos. Al seguir estos protocolos a la carta, su empresa puede determinar si se ha producido un problema de seguridad. Luego, al utilizar información nueva que se ha sometido a un análisis instantáneo similar, puedes investigar y erradicar la amenaza.

Los datos te ayudan a obtener una ventaja de mercado

Comprender su mercado para obtener una ventaja sobre los competidores es esencial en cualquier negocio, pero es especialmente importante si su organización opera en sectores como el comercio minorista y la fabricación.

Con los datos, podrá realizar un seguimiento del viaje de un cliente a lo largo del embudo hasta el punto de venta. La información detallada de un cliente también puede ayudarlo a identificar qué producto favorece un cliente en particular, dónde se produce el abandono del carrito y qué ofertas pueden conducir a una conversión.

Los datos almacenados en sus productos pueden ayudar a automatizar qué productos reabastecer, qué eliminar de la producción y cuáles volver a poner en circulación.

Se construye confianza con los clientes

El riesgo de posibles amenazas de seguridad a menudo eclipsa la implementación de big data, particularmente en el sector financiero. Sin embargo, al administrar nuevas técnicas analíticas para proteger la privacidad de los clientes, Big Data puede proporcionar una capa adicional de seguridad y generar confianza en el consumidor.

Al utilizar protocolos analíticos especialmente diseñados, su empresa puede identificar la discrepancia más pequeña en la cuenta de un cliente. Este reconocimiento puede llevar a la detección temprana de actividades fraudulentas y la prevención de un ataque a gran escala.
En finanzas, la relación con sus clientes se centra en la confianza.

El uso de big data proviene de una mejor comprensión de las necesidades de sus clientes y de poder prepararlos para los cambios ambientales que pueden afectarlos. Brindar asesoramiento proactivo a los clientes sobre los posibles riesgos que afectan sus objetivos financieros debido a eventos externos es extremadamente valioso y mejora esa relación.

Esta capa adicional de seguridad ayudará a afirmar la relación entre usted y sus clientes. Por lo tanto, también es crucial mantener actualizados los protocolos de seguridad cuando se trabaja con big data.

Visualizar datos puede ser difícil

El objetivo de un procedimiento analítico es convertir los datos recopilados en un formato que sea más legible. Este proceso de conversión se vuelve más difícil cuando se obtienen grandes cantidades de datos, ya que, a menudo, debido al gran volumen, se vuelve difícil descifrar qué piezas necesita.

A menudo decimos que todos los datos son interesantes, muy poco de ellos son útiles. Podríamos informar cientos de páginas de hallazgos «interesantes» a nuestros clientes, tal vez solo 1 o 2 párrafos de los cuales sean útiles y útiles para ellos hoy .

Aquí es donde entra el verdadero trabajo, decidir qué hallazgos pueden cambiar los negocios y cuáles son buenos saber.

La velocidad de recogida suele ser demasiado rápida

A medida que su negocio crezca, es lógico que cree más datos. Sus datos deberán someterse a un análisis estricto, y es en este punto donde surgen los problemas.

Si los protocolos necesarios, como los modelos de datos preprogramados o un algoritmo especialmente diseñado, no están implementados al inicio de la recopilación de datos, la entrada de flujos de datos puede dificultar todo el proceso y provocar demoras en otras áreas de la empresa. .

El desafío de saber qué datos son importantes, y cómo usarlos

La implementación de una nueva tecnología sin duda puede agregar rentabilidad a su negocio en el corto plazo, pero es crucial que comprenda el valor total de sus datos a largo plazo, ya que, según Qotient, esto podría generar un aumento potencial del 20% en las ganancias. A menudo, las empresas desconocen el poder que pueden descubrir al realizar un análisis completo de todos sus datos.

Cuando comienza el proceso de análisis por primera vez, puede ser difícil para su empresa decidir qué aspectos de los datos son los más importantes. Si bien puede sentir que monitorear el desempeño de un producto en particular es vital, es posible que no resulte en los mejores resultados, por lo que su estrategia comercial tendrá que cambiar para adaptarse a estas ideas.

Una vez que haya identificado qué datos son valiosos, el siguiente obstáculo al que se enfrentará su empresa es decidir qué hacer con ellos.

La mayoría de las organizaciones tienen varios flujos de datos que ofrecen información a través de muchos canales diferentes. El desafío más importante que enfrentan los grandes datos es que las personas no saben cómo usarlo.

Durante años, las personas compraron productos de big data, promocionados en aeropuertos de todo el mundo, y no hicieron nada con ellos. O bien, pasarían meses implementando una solución, solo para desconectar después de que la solución de big data no pudiera funcionar .

Big data no es una talla única para todos. Es una herramienta que funciona muy bien en situaciones específicas y no ayuda en absoluto a los demás.

He visto grandes volúmenes de datos intentando reemplazar el sistema de punto de venta de un minorista. «Para sorpresa de nadie que conocía big data, la nueva solución era mucho más lenta que el sistema antiguo.

Adopción lenta en sectores específicos.

Aunque la adopción de big data está en aumento, con el 53% de las empresas de EMEA que ahora utilizan la tecnología, algunos sectores aún no han asumido su poder por completo.

La industria de la salud a menudo está en la parte de atrás cuando se trata de nuevas tecnologías, y SAS informa que solo el 36% de los establecimientos del Reino Unido aprovechan al máximo las analíticas. Tal vez sea por dos causas principales: Primero, el requisito más estricto para el cumplimiento de la privacidad de los datos, lo que reduce el intercambio de datos y las soluciones de estilo de piratería que aceleran el progreso en otras verticales.

En segundo lugar está la mayor necesidad de explicar los modelos. Ningún médico diagnosticará ni tratará a un paciente de manera diferente solo porque «la computadora lo dijo». El problema de la interacción entre el hombre y la computadora sobre cómo reunir a los médicos y a los AI es todavía un problema abierto .

Si su empresa está buscando implementar un nuevo sistema analítico, o si recientemente ha agregado big data como parte de su estrategia comercial, es posible que se enfrente a una ardua batalla para obtener la aceptación durante las primeras etapas de la implementación. Sin embargo, cuando se implementa correctamente, recibirá un ROI saludable y una mayor productividad operativa.

Consultar también: Las 5 (cinco) V del Big data; La razón por la que necesita Big Data para mejorar el aprendizaje en línea

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