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Cómo arrojar luz en el lado oscuro de los datos

  • Predictive Analytics

BI big data

Desarrollar una estrategia para descubrir valor en datos no estructurados puede ayudar a las empresas a generar ideas hoy y prepararse para las oportunidades del mañana, que se preve que sean aún mayores en los próximos años. ¿Cómo puede su organización obtener el máximo valor de las montañas de datos que ha creado, posee o tiene acceso?

No hay receta mágica ni, sobre todo, universal, para acometer cualquier proyecto tecnológico de cierta embergadura, como los que abordamos cuando hablamos de Big Data. Pero, como hemos visto, están los denominados datos oscuros. Para intentar sacar el valor de esta información, sí que podemos tener en cuenta el dar una serie de pasos.

En primer lugar, debemos plantear las preguntas correctas. Para ello, se recomienda trabajar con equipos diversos de negocios para identificar las preguntas específicas que necesitan ser contestadas. A continuación, debemos identificar las fuentes de datos que tienen más sentido para los esfuerzos analíticos que vamos a llevar a cabo.

Por ejemplo, para aumentar las ventas retail, los equipos de análisis pueden centrarse en las transacciones de ventas, inventario y precios de productos en un área geográfica específica.  Además, es conveniente complementar esta información con datos no estructurados, como el análisis del tráfico peatonal en las tiendas (siguiendo el ejemplo anterior) o las tendencias de las redes sociales, para tener una visión más matizada.

Otra recomendación sería mirar qué está pasando más allá de nuestra propia organización. Si a nuestros datos les añadimos información adicional, como información demográfica, local y estadística disponible públicamente, podremos contextualizar las ideas. Por ejemplo, cuando un médico hace recomendaciones a un paciente asmático sobre cómo manejar los síntomas, también puede proporcionar soluciones a corto plazo para ayudarla a lidiar con los brotes durante la temporada de polen.

Aunque tengamos expertos analíticos, no es descabellado ampliar el equipo. La optimización del análisis de datos oscuros depende de reunir los equipos adecuados para satisfacer necesidades específicas e identificar oportunidades emergentes. Construir un equipo cohesivo que abarca los conocimientos organizacionales, comerciales y técnicos puede ser la clave para el éxito.

El análisis es un esfuerzo orientado a los negocios. Por eso, este proyecto analítico debe integrarse con los objetivos de negocio de la empresa, con el fin de determinar el valor que debe entregarse, definir las preguntas que debe hacer y decidir cómo aprovechar los datos para generar las respuestas correctas. El análisis de datos se convierte entonces en una ventaja basada en la perspicacia y esto hace que se obtenga el apoyo en toda la organización, lo que acaba alimentando futuros esfuerzos.

Esto nos obligará a pensar más ampliamente. A medida que se desarrollan nuevas estrategias y capacidades para el uso de análisis oscuros, hay que tener en cuenta cómo pueden extenderse a toda la organización, así como a clientes, proveedores y socios comerciales.

Al aprovechar los datos oscuros, las organizaciones tienen la oportunidad de convertir patrones y correlaciones previamente ocultas o desconocidas en poderosas ideas. Descubrir este valor de negocio conduce a nuevas oportunidades, a reducir el riesgo reducido y a aumentar el ROI de la analítica.

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