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Aspectos a tener en cuenta a la hora de seleccionar un primer caso de Big Data

Analytics

Una buena forma de embarcarse en el mundo del Big Data es realizar un primer proyecto piloto que pueda demostrar de una forma práctica lo que el análisis de datos a gran escala puede aportar a los negocios. Las compañías TI ayudamos a acertar con ese primer caso de negocio y despejamos cualquier duda o requerimiento que se pueda tener respecto a la tecnología y los datos con los que poder enriquecer el análisis. En este artículo se resaltan cinco aspectos a tener en cuenta al seleccionar un primer caso.

Una buena forma de embarcarse en el mundo del Big Data es realizar un primer proyecto piloto que pueda demostrar de una forma práctica lo que el análisis de datos a gran escala puede aportar a los negocios. Resalto cinco aspectos a tener en cuenta al seleccionar ese primer caso:

Encontrar un buen sponsor en la parte del negocio.

Debe tener una cultura analítica desarrollada, que le permita valorar cómo los datos le pueden ayudar a ser más eficiente, prestar un mejor servicio a su cliente o vender más.

Identificar un ámbito en el que se puedan analizar diversidad de datos e incorporar información que hasta ahora no se explotaba de forma cruzada.

Por limitaciones en la capacidad de procesamiento o por imposibilidad de acceder a algunas fuentes de datos, en la organización existen silos de información sin relacionar ni explotar conjuntamente. El cruce de datos de diversa naturaleza puede aflorar aspectos muy valiosos relacionados con el negocio. Pueden ser datos externos, datos con mayor granularidad, mayor profundidad temporal, datos no estructurados (textos, imágenes, vídeos), etcétera.

Hacer sólo un análisis de la masa de información utilizando cuadros de mando y herramientas de visualizaciones de datos ya puede aportar mucho valor. De hecho este tipo de herramientas han presentado una evolución importante en cuanto a la posibilidad de que los propios usuarios, en modo autoservicio, puedan elaborar sus propios cuadros de mando.

Buscar un ámbito que no sea sencillo de explicar a simple vista.

Cuando realmente se puede extraer mayor valor del Big Data es a la hora de aplicar analítica avanzada (análisis estadístico y machine learning) sobre ella, de forma que la toma de decisiones pueda estar fundamentada en mayor medida en probabilidades y predicciones, y menos en la experiencia e intuición de los expertos.

Por poner algunos ejemplos: la identificación de variables influyentes en la demanda o el consumo de productos, análisis de gustos y comportamientos de clientes, identificación de variables “predictoras” de abandono de clientes, detección anticipada de comportamientos fraudulentos, predicción de incidencias en procesos y fabricación industrial, etcétera.

Seleccionar un caso que se intuya que pueda comportarse según ciertos patrones y reglas es importante.

Se debe tener la posibilidad de recabar información histórica con una cierta granularidad.

Dar con un buen equilibrio entre coste y beneficio-impacto esperado.

El proyecto no debe ser demasiado complejo y ha de estar orientado a lograr resultados a corto plazo. Una mala primera experiencia puede condicionar la implantación de una estrategia Big Data de mayor alcance.

Las compañías TI ayudamos a acertar con ese primer caso de negocio y despejamos cualquier duda o requerimiento que se pueda tener respecto a la tecnología y los datos con los que poder enriquecer el análisis.