BIG DATA Y ANÁLISIS DE DATOS
Hablamos de big data cuando un conjunto de datos es tan grande y complejo que requiere herramientas y métodos específicos
para extraer, gestionar y procesar información en un tiempo razonable.
La recopilación y el análisis de grandes volúmenes de datos revelan información y patrones ocultos.
Combinado con sofisticados análisis empresariales, el big data ofrece a las empresas información sobre las condiciones del mercado
y el comportamiento de los clientes, haciendo las decisiones más efectivas y rápidas que la competencia.
ANÁLISIS DE DATOS
Datos e información. Objetivos.
El objetivo del proyecto Big Data Analytics no es generar informes sobre lo que ha sucedido, sino comprender cómo esto puede
ayudar a tomar mejores decisiones.
Esto significa cambiar el modelo de análisis de datos optando por los llamados enfoques:
• descriptivo
• predictivo
• prescriptivo
es decir, aprovechando grandes aplicaciones de análisis de datos a través de las cuales generar conocimiento útil
para los procesos de toma de decisiones (anticipando, por ejemplo, las necesidades del cliente en tiempo real, preferencias y hábitos).
Para lograr este objetivo se requieren nuevas competencias: en particular, el data scientist, que, utilizando «algoritmos de machine learning»
y «herramientas avanzadas de visualización», puede generar información útil e «indiscutible» para apoyar la competitividad y rentabilidad empresarial.
El análisis. Lo que crea conocimiento.
El análisis de datos puede conducir a diferentes niveles de conocimiento y este proceso está relacionado con el tipo de modelos analíticos implementados.
Se pueden identificar cuatro categorías principales:
• Descriptive Analytics: el conjunto de herramientas diseñadas para describir la situación actual y pasada de los procesos empresariales y/o áreas funcionales.
Estas herramientas permiten acceder a los datos según vistas lógicas flexibles y de forma sintética para visualizar y graficar los principales indicadores de rendimiento.
• Predictive Analytics: herramientas avanzadas que analizan datos para responder preguntas sobre lo que podría suceder en el futuro.
Se caracterizan por técnicas matemáticas como regresión, previsión, modelos predictivos, etc.
• Prescriptive Analytics: aplicaciones avanzadas de big data que, junto con el análisis de datos, son capaces de proponer al responsable de decisiones
soluciones operativas/estratégicas basadas en los análisis realizados.
• Automated Analytics: capaces de implementar de forma independiente la acción propuesta según los resultados de los análisis realizados.
Ventajas. Cómo mejorar el rendimiento empresarial.
Los beneficios que el análisis de big data puede ofrecer son muchos:
• Aumentar sus ingresos
• Predecir el desarrollo de la demanda
• Dar más valor a su gestión de cuentas
• Prever lo que es mejor para cada cliente
• Abrir nuevas oportunidades de negocio
Data Ware podrá proporcionarle todo el apoyo que necesite para potenciar su negocio a través del análisis de Big Data.
