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Analítica de datos no estructurados: por qué es tan importante

  • Predictive Analytics

Big Data analitica

El mundo está creando 2.5 quintillones de bytes de datos por día a partir de fuentes de datos no estructurados como sensores, publicaciones en redes sociales y fotos digitales. Realizar una analítica de toda esta información resulta fundamental para las empresas.

Según IDC, para 2020 las organizaciones capaces de analizar todos los datos relevantes y entregar información procesable obtendrán 430.000 millones de dólares adicionales en beneficios de productividad sobre sus homólogas menos orientadas analíticamente.

Mientras, una encuesta realizada concluye que solo el 13 por ciento de las organizaciones con un proyecto de Big Data afirmaron que los análisis fueron adoptados con éxito en su organización. Y otra encuesta realizada entre directivos de nivel C y los principales responsables de la toma de decisiones descubrió que el 65 por ciento de los encuestados sentía que su organización corría el riesgo de quedarse rezagada con respecto a los demás debido al panorama de datos altamente competitivo.

Es decir, que muchas empresas reconocen la importancia de la analítica pero no la utilizan con éxito. Y si una empresa no aprovecha el análisis de Big Data, sus competidores lo harán.

El riesgo de que el negocio no disponga de la información oportuna tiene desventajas significativas: los riesgos comerciales aumentan a medida que los directivos toman decisiones mal aconsejadas, los clientes y socios reciben servicios inadecuados, y las oportunidades de ventas se desperdician debido a información incompleta o errónea.

Las organizaciones no solo luchan por satisfacer las demandas asociadas con grandes volúmenes de datos no estructurados, sino que también se esfuerzan por cumplir con los estrictos requisitos de la plataforma que pueden ofrecer velocidad, rendimiento y flexibilidad. IDC estima que el contenido no estructurado representa el 90 por ciento de todos los datos digitales y está bloqueado en diferentes almacenes de datos, en diferentes ubicaciones y en diferentes formatos. Un silo de datos puede ocultarse dentro de un departamento y aislarse del resto de la organización. Este es un factor que explica por qué los proyectos de Big Data pueden tropezar, y por qué muchas organizaciones se encuentran en una encrucijada en busca del camino más rápido y efectivo a Big Data.

Para conocer las mejores prácticas sobre el análisis de datos no estructurado efectivo que ofrezca valor comercial real, los expertos en Big Data de Micro Focus han elaborado un documento con diferentes consejos.

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