Cómo implementar el Big Data en tu empresa

La gran mayoría de las grandes empresas tienen que manejar enormes cantidades de datos de sus clientes y los propios recursos corporativos necesitan soluciones eficaces, por ello recurren al Big Data como elemento ideal para la toma y gestión de decisiones empresariales. Obtener un mayor o menor éxito dependerá de dicha implementación en la organización empresarial. Veamos qué supone esto.

Tomando la decisión de implementar el Big Data en tu empresa

Aquellas empresas que han decidido aplicar el Big Data con carácter radical son las que han optado por cambiar su estructura inicial y comenzar de nuevo, desde una nueva base más sólida. Esta decisión es a consecuencia de haber generado una gran cantidad de datos y tenerlos almacenados sin directrices lógicas. En la situación en que se encuentran es inviable analizarlos.

La clave para implementar el Big Data en las empresas es contar con un gestor de CRM, pues existe una gran cantidad de maneras en el mercado de hacer que esta situación de almacenar y tratar información cambie.

Una tecnología que permite la implementación de Big Data en las grandes empresas de forma eficaz es SAP HANA Cloud Platform. Tecnologías como esta integran el Big Data y el Cloud Computing, lo que permite que tu empresa sea más eficiente. Existen también herramientas como SumAll, DataHero, Spinnakr, Segment.io o Datameer que permiten mejorar la visualización y segmentación de las BBDD. 

Vamos a imaginarnos una situación real, por ejemplo, que tenemos un negocio que guarda datos del cliente, como su nombre, sus ingresos, y datos diversos según lo que la empresa crea conveniente. Todos estos datos, agrupados en el sistema global que posee la empresa -o Big Data-, ofrecen una información muy valiosa, puesto que según la campaña de marketing que tenga dicha empresa se le pueden ofrecer numerosos servicios a todos sus clientes acordes con sus necesidades y con los datos que poseamos, mejorando la experiencia y calidad final del producto.

Esta implementación permitirá elegir y ejecutar las mejores decisiones empresariales, pero no solo mejorará en lo que a gestión de volumen de datos se refiere, sino que podrá extraer y estudiar dicha información.

Pero, ¿qué se necesita para implementar el BigData?

Pues depende. Es esencial contar con un análisis previo de la tecnología y sistema de recogida de datos inicial, una planificación de tareas/tiempos detallada, un equipo técnico y uno de gestión que controle el desarrollo y se asegure que lo que se está haciendo corresponde con la estrategia de la marca y los KPIs marcados. Cumplir con los objetivos de negocio y con la utilidad que se busca del Big Data es, en definitiva, el objetivo último de la implementación.

Esto está claro, pero a partir de aquí las necesidades van a depender de varios factores; del tamaño de la empresa, de la complejidad de los datos que se quieran tratar, del sistema actual de recogida y tratamiento de datos, de la tecnología utilizada y requisitos de migración, etc. 

Estas necesidades se definirán en el análisis inicial hecho por los expertos encargados de la implementación. 

¿Qué se consigue con la implementación del Big Data en las empresas?

• Implementación tecnológica revolucionaria. Hacen posible la adquisición de datos y dan el poder de conocer los comportamientos de los clientes, ajustándose a ellos.
• Innovación en la creación de productos y servicios. Mediante el análisis de datos, las empresas pueden extraer información crucial para el desarrollo y renovación de nuevos productos con el objetivo de aportar un soplo de aire fresco en las competencias empresariales.
• Fluidez de la información. Todos los datos en formato digital y bien gestionados harán que la empresa se agilice en la búsqueda de información, creando así una dinámica de trabajo más rápida y eficaz.
• Algoritmos inteligentes. La toma de decisiones es diferente en cada organización. Suelen optimizar su base de datos y decisiones según datos recogidos de los propios empleados, estudio de los datos aportados a través del propio producto, por ejemplo incorporando sensores en los mismos y analizando el uso por el cliente, etc.
• Clientes segmentados por gustos/comportamientos con el producto. Crear algo único para cada cliente está a la orden del día: la creación de productos específicos para clientes con el objetivo de satisfacer las necesidades de forma específica.

Algunos casos de éxito

El Big Data en la práctica tiene funciones muy concretas, tal y como hemos podido ver, pero su implementación tiene también unos resultados específicos. Por norma general, se traducen en un aumento del rendimiento.

Existen casos muy conocidos dentro de la empresa en los que se ha recurrido al uso del Big Data. La cadena Macy’s es un modelo de como el Big Data puede aumentar los beneficios, pues consiguió reducir su gasto en análisis en medio millón de dólares, a la vez que aumentaba la calidad del mismo. 

Otro ejemplo lo da el economista Chris Meyer, quien explicó como una cadena de restauración estadounidense consiguió comprar el marisco al mejor precio gracias al estudio de los datos sobre los animales y la temperatura marítima. 

Finalmente, dentro del Departamento de Recursos Humanos el Big Data también puede ser muy beneficioso. Amazon es una prueba de ello. Tras caer en picado su reputación por las críticas al trato que daba la compañía a sus empleados, la empresa de ecommerce implantó un sistema mediante el cual recoge información sobre el grado de satisfacción de sus empleados y que le permitió también aumentar su reconocimiento social. 

Un paso para asegurar el futuro

Las grandes compañías de todo el mundo crecen exponencialmente gracias al uso del Big Data, permitiendo detectar los datos más relevantes de sus clientes, proveedores y empresas asociadas, para usarlos con el fin de optimizar el rendimiento empresarial al máximo.

Trabajar con el Big Data sirve para otorgar el mayor valor posible a la sociedad, los gobiernos, las empresas; en definitiva, todo este proceso tan sofisticado es vital para impulsar el desarrollo e innovación.

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