Análisis eficiente del dato, clave para generar negocio

Vector ITC Group

El dato en sí es impresionante. Se estima que para 2020 en el mercado europeo cada persona creará 1,7 megabytes de información nueva por segundo. Al margen de la exactitud de esta afirmación surge la gran interrogante: ¿Cómo o de qué forma se podrán gestionar de manera eficiente todos esos datos?. Esta fue una de las preguntas  sobre las que más se insistió durante la mesa redonda: El análisis eficiente del dato, clave para la generación de negocio” que, organizada por Vector ITC Group durante el Smart Data Summit Spain, se celebró el pasado jueves 12 en Madrid.

Partamos de la base que la imparable penetración de las redes sociales en todos los ámbitos de la sociedad, ha hecho que las empresas se vean forzadas a gestionar unos volúmenes de información cada vez mayores. Datos que puedes ser muy valiosos para definir las preferencias de los clientes, el comportamiento de nuevos productos o servicios, etc., motivo por el que es cada vez más necesario monetizar todas esas fuentes de información con el fin de optimizar los resultados.

Javier Agulló, director de Sectores y Territorios de Vector ITC Group.
Javier Agulló, director de Sectores y Territorios de Vector ITC Group.

“Las empresas que implantan proyectos de Big Data han conseguido fidelización de los clientes, rapidez en la toma de decisiones, y un establecimiento de flujos y conocimiento dentro de la empresa para todos los empleados, que les permite trabajar con cantidades ingentes de información”, recordó Javier Agulló, director de Sectores y Territorios de Vector ITC Group.

Los expertos consideran que el éxito del Big Data consiste en descubrir estructuras que desvelen nuevos comportamientos de negocio. No se trata de lograr una foto actual para saber cuál es el comportamiento del cliente, según José Luis San Martin Rodríguez, director departamento banco de datos del CIS, ya que el Big Data – recordó – tiene una función predictiva, es decir, puede presagiar cómo será el comportamiento en un futuro.

Durante la charla, en la que también participaron Juan Antonio Torrero, Big Data Innovation leader de Orange; Purificación García, responsable BI de Audatex; y Aaron Ranson, Director de Capacidades de Vector ITC Group, se dieron a conocer algunas sorprendentes ventajas del Big Data, como por ejemplo, la mejora de un 18% en los procesos de negocio, que incrementa en un 11% los ingresos, aumenta en un 8% la productividad o que reduce en un 15% los costes de las empresas.

Por el contrario, uno de los principales problemas a los que actualmente se enfrenta el Big Data estriba en que el análisis del dato es deficitario, motivo por el que resulta necesario descubrir cuáles son los objetivos de cada uno de los negocios y cuáles son exactamente sus necesidades de análisis.

“En nuestra larga experiencia en proyectos de Big Data, nos hemos dado cuenta que resulta clave la integración de todas las áreas, que toda la organización debe beneficiarse del valor que generan los datos y deben tener conocimiento del uso del dato para generar el máximo rendimiento del proyecto, y la máxima rentabilidad para la empresa”, señaló Aaron Ranson, Director de Capacidades de Vector ITC Group.

Según estos analistas, el principal inconveniente para implantar una estrategia de Big Data se deriva de la particularidad de cada negocio, de modo que no puede existir una solución válida universal, cada empresa tiene elementos diferentes, razón por la que es fundamental lograr un dato válido y darle la interpretación correcta.

Otra de las claves planteadas durante las ponencias fue la necesidad de fomentar una cultura digital entre los empleados, de modo de poder obtener el mayor rendimiento para sus áreas. “Un proyecto de Big Data tiene que ser un proyecto transversal y deben involucrarse todas las áreas para conseguir el éxito”, aseguró Juan Antonio Torrero, Big Data Innovation Leader de Orange.

Cabe recordar que Vector ITC Group cuenta con un amplio portfolio de servicios de Big Data, que se adapta a las necesidades de todos los clientes: Soluciones BI (Datawarehouse, Data mart, modelo de datos y calidad…), análisis de datos en streaming (spark), datamining (limpieza, diagnóstico y consolidación de datos). Así como algoritmo de patrones y modelos predictivos sobre tendencias y comportamiento; modelado de estadísticas, inteligencia artificial y visualización. Además de monitorizar las RRSS aplicando Data Science.

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