Los análisis de datos se están popularizando rápidamente entre las empresas y, cuando se realizan correctamente, pueden generar insights útiles para los negocios.
Los análisis de datos ya son parte de la rutina de las empresas y son necesarios para optimizar procesos, entender patrones de comportamiento de clientes y de mercado así como hacer los servicios y productos más lucrativos.
Llegaron para traer diversos beneficios a los negocios y pueden volverse piezas clave en la toma de decisiones importantes. Sin embargo, con el gran flujo de información disponible actualmente, ya no es viable que se realicen manualmente.
Es necesario que las empresas inviertan en soluciones de análisis de Big Data automáticas e inteligentes, que hagan posible el procesamiento de información con alto desempeño y disponibilidad.
Estas herramientas son capaces de hacer las recolecciones y visualizaciones de los datos más simples, estandarizadas y eficaces. Así, es posible utilizar todo el potencial que los análisis de Big Data pueden proporcionar.
Además, al utilizarlas con técnicas Business Intelligence, es posible ayudar a las empresas a que mantengan un alto nivel de competitividad. Por lo tanto, se deben planear con cuidado.
Pensando en ello, preparamos este material con consejos para que los clientes de su canal de TI aprendan a realizar análisis de Big Data más eficaces, que logren generar insights para volver las decisiones más inteligentes y lucrativas. ¡No te lo pierdas!
¿Cómo hacer un análisis de Big Data eficaz?
Debido al gran flujo de información generada por la sociedad actualmente, ejecutar análisis de datos no es una tarea fácil. Se necesita planeación y buenas técnicas con el fin de que la empresa esté preparada para lidiar con todo el proceso.
1. Ten un objetivo bien definido
En primer lugar, el análisis debe tener un objetivo establecido de acuerdo con las necesidades de la organización, en caso contrario, se realizará en vano. Es necesario determinar metas que sean cuantificables, objetivas y claras.
De esta forma, todo el proceso estará mejor dirigido y logrará tener resultados más precisos.
2. Define métricas
Un análisis eficaz logra asumir varios enfoques, de acuerdo con los objetivos determinados previamente por la empresa. Sin embargo, para garantizar la calidad de los insights generados, es necesario usar indicadores de desempeño para medir los resultados.
Por medio de las métricas, la empresa podrá evaluar con más precisión el desempeño de los análisis y hacer las mejoras necesarias.
3. Tabula los resultados
A partir de la tabulación, la empresa empieza a tener más capacidad de identificar tendencias, evaluar factores y obtener respuestas adecuadas para sus preguntas.
Para los datos cuantitativos, TI puede utilizar tablas dinámicas que contengan campos de frecuencia y porcentajes. Por otro lado, para los cualitativos, es necesario estandarizar las respuestas por categorías.
4. Busca buenas fuentes de datos
La calidad de los datos es un factor esencial para un buen análisis. Por ello, es importante buscar fuentes confiables para realizar el proceso.
Además, la empresa no debe dejar de usar fuentes de su ambiente interno, como registros de ventas, desempeño de los funcionarios y desempeño de los sistemas. Esa información es crucial para que la empresa obtenga insights de cómo aumentar su productividad y optimizar procesos.
5. Realiza la integración de los equipos
La integración es fundamental para que los sectores de la empresa puedan aprovechar los resultados de los análisis. Para esto, utilice un sistema de colaboración entre todos los trabajadores para mejorar la comunicación interna y garantizar que todos tengan acceso a los datos.
Al mantener el equipo alineado, la empresa optimizará el uso de la información, evitando doble trabajo y duplicación de contenido. Los equipos podrán trabajar juntos para aumentar su desempeño y productividad.
6. Cuenta con las herramientas correctas
Finalmente, para realizar un análisis de Big Data eficaz, es necesario buscar soluciones adecuadas a las demandas de la organización. La herramienta escogida debe ser escalable, capaz de lidiar con grandes volúmenes de datos y proporcionar resultados confiables.
Una vez que el análisis de Big Data quede integrado en la rutina de la organización, una nueva cultura innovadora se creará y los datos pasarán a ser parte esencial para la toma de decisiones estratégicas del negocio. De esta manera, la empresa podrá elegir de forma más inteligente y destacarse en el mercado.
