La implementación de big data es un tema muy popular hoy en día, ya que se trata de integrar una estrategia basada en datos. Misma con la que se puede aprovechar la información de una empresa u organización en todo su potencial.
Si bien la mayoría de las personas a cargo de tomar decisiones comprenden la importancia de hacer uso de su información. Aunque algunas empresas siguen siendo escépticas sobre cómo realizar una implementación de una estrategia de datos. En este artículo te daremos algunos tips para lograrlo de una manera más estructurada.
En sí hay muchas formas de incorporar big data y procesos de ciencia de datos en las operaciones de tu empresa, pero las siguientes prácticas que se describen aquí te guiarán para hacer un modelo ideal de implementación.
Consejos para una buena implementación de big data
Define la estrategia de análisis de Big Data
Las organizaciones primero deben definir una estrategia clara en que sincronice con tus objetivos comerciales centrales para la implementación de big data. Una estrategia de datos puede mejorar de la eficiencia operativa, impulsar la campaña de marketing, analizar a los consumidores en busca de predicciones o contrarrestar el fraude para mitigar el riesgo e impulsar el rendimiento comercial.
Esto lo puedes realizar junto a todas las áreas de tu empresa para que todos estén en el mismo canal durante el proceso de integración.
Elegir los datos correctos
Con el voluminoso aumento de datos, se ha vuelto problemático para las organizaciones elegir el tipo correcto de datos que aborden sus problemas comerciales durante la implementación de big data. Las redes sociales generan petabytes de datos no estructurados en forma de mensajes, videos y conversaciones. Por lo tanto, la mejor manera de generar un pensamiento más amplio sobre los datos potenciales es saber qué decisión podría tomar la organización utilizando los datos disponibles. La adquisición de datos se debería realizar en dos fases.
- Ingesta: Esto incluye recopilar datos de varias fuentes y llevarlos a una plataforma común. Los datos pueden venir en diferentes formas, incluidos en los CRM, puntos de venta y registros de llamadas, que son datos estructurados, mientras que los documentos, registros, correos electrónicos, fotos, comentarios y feeds de redes sociales son datos no estructurados.
- Transformación: Tras la adquisición de datos, se refinan y organizan para ayudar a los analistas a aplicar las herramientas de ciencia de datos adecuadas para un análisis más detallado.
Usa las herramientas de ciencia de datos adecuadas
A medida que las herramientas y tecnologías de big data se generalizan en el mercado, elegir la herramienta adecuada es importante para una buena implementación de big data. La gran cuestión es que existen muchos tipos de plataformas y algunas incluso se pueden complementar para crear tu propio modern data stack.
Algunos de los proveedores disponibles en el mercado para procesar y aprovechar una gran cantidad de información en cuestión de segundos es Fivetran, Tableau, Theobald y DataRobot.
Define tu proceso analítico
Después de concentrarse en las herramientas de programación, las organizaciones deben definir un proceso para establecer factores críticos de éxito. Se necesitan modelos analíticos avanzados para permitir la optimización basada en datos. Por ejemplo, las predicciones sobre el comportamiento de compra de los consumidores en la web o en las tiendas basadas en su historial anterior requieren un modelo para resolver problemas de optimización amplios en todas las funciones y unidades de negocio. Sin embargo, es importante tener en cuenta que se requiere filtrar los datos. Ya que demasiadas variables crearán complejidad en el proceso.
Busca un modelo operativo de la nube
Los procesos analíticos dentro de las organizaciones deben diseñarse de manera colaborativa durante la implementación de big data. La gestión de recursos debe tener un control de todo el flujo de datos desde el posicionamiento previo, la integración, el resumen y el modelado analítico. Todo este proceso debe sincronizarse con las disposiciones de la nube pública y privada respaldadas por la seguridad de los datos. La ventaja de los modelos operativos basados en la nube es que se pueden ampliar en función de los requisitos de tu empresa.
Ejecuta un proyecto piloto
Los proyectos piloto permiten probar los resultados antes de realizar una inversión firme. Ayuda a las organizaciones a gestionar y minimizar los riesgos en la implementación de una estrategia de datos. Probar un modelo de negocio permite al equipo examinar los efectos y descubrir resultados inesperados.
Un proyecto de big data y ciencia de datos debe apuntar a combinar datos internos de varias fuentes con datos externos provenientes de redes sociales. U otras fuentes de terceros. Dado que los proyectos piloto allanan el camino para iniciativas de big data más grandes, es imperativo tener en cuenta los siguientes objetivos al definir los requisitos:
- Los datos deben ser accesibles, seguros y familiares.
- El proyecto debe tener políticas de seguridad y privacidad de datos en el plan.
- Las organizaciones deben tener planes de contingencia en caso de discrepancias.
- Captura de las medidas de ROI en forma cualitativa o cuantitativa, o ambas.
- Construir una estrategia existente en un punto donde los retornos de inversión están disminuyendo.
Apóyate en el análisis en la toma de decisiones
El entorno de big data y ciencia de datos requiere una experimentación cuidadosa. Para obtener una ventaja competitiva, las empresas deben ayudarse de la implementación de big data y la analítica en la toma de decisiones comerciales. Con el crecimiento explosivo de big data, la capacidad de modelar y pronosticar datos se está convirtiendo en una norma. Estos resultados son parte de las operaciones diarias y ayudan a las organizaciones a mantenerse a la vanguardia en la senda del crecimiento.
La implementación de big data está ganando mucho terreno en el mercado. El éxito final de los proyectos de big data radica en obtener valor comercial de ellos. Dado que las empresas están adoptando incondicionalmente estas tecnologías para obtener una ventaja competitiva, el pronóstico es brillante y fructífero.
Sin embargo, una gobernanza eficaz que mantenga una cultura basada en información es un ingrediente clave para el éxito de los programas de implementación de big data y ciencia de datos. Si quieres asesoría durante tu proceso de integración, ¡contáctanos para asesorarte! O síguenos en redes sociales para conocer más.
