El análisis del Big Data en tareas diarias, algo crucial

Según IDC, para 2020, las organizaciones capaces de analizar todos los datos relevantes los datos y la entrega de información procesable ganarán 430 mil millones más que sus pares menos orientados analíticamente.

Sin embargo, las organizaciones continúan experimentando dificultades para tratar de ponerlo en funcionamiento. Gartner define la operacionalización de Big Data como "la aplicación y el mantenimiento de modelos predictivos y prescriptivos. Tanto los clientes como los proveedores están haciendo hincapié en la importancia de mover la ciencia de datos de un entorno prototipo a un estado de producción y mejora continua".

En otras palabras, para operacionalizar big data, debe moverlo fuera del entorno limitado de prueba y asumir un rol activo en el negocio.

Los roles más activos para big data en el negocio hasta la fecha han sido el soporte de decisiones.

Los patrones de compra de los consumidores a partir de datos basados ​​en la web informan a los minoristas sobre qué productos se mueven más rápido, quién los compra y dónde se compran.

Los sistemas de análisis de diagnóstico mejorados por el aprendizaje automático informan a los médicos acerca de los diagnósticos y tratamientos más probables para ciertas afecciones.

Los sensores colocados a lo largo de las vías del tranvía y en los equipos clave informan a las ciudades qué áreas de sus sistemas físicos de tranvía requieren reparación inmediata o a corto plazo para que el sistema no falle.

Todos estos ejemplos ilustran un primer nivel de implementación de análisis de big data en el sentido de que utilizan big data no estructurados y su función es proporcionar informes estáticos a los gerentes sobre los que se puede actuar.

Usando análisis en el flujo de trabajo diario

Sin embargo, cuando opera completamente la analítica, también hay una etapa activa de compromiso de segundo nivel en la que las empresas incorporan la analítica de big data directamente en los flujos de trabajo diarios de sus operaciones. En estos casos, los análisis continúan informando las decisiones, pero también automatizan ciertas tareas en los flujos de trabajo de la empresa en función de la inteligencia que obtienen de los datos.

Al integrar el análisis de big data en las cargas de tareas diarias que van más allá de la simple presentación de informes (es decir, la operacionalización de nivel dos), las organizaciones pueden lograr mayores retornos de sus inversiones en análisis y big data.

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