Big Data: ¿Qué es y para qué sirve?

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Con el pasar del tiempo surgen expresiones en el entorno empresarial que motivan una serie de comentarios entre los ejecutivos, el término “Big Data” alude al uso de datos que la empresa tiene o está en capacidad de tener, y por medio de éstos obtener información nueva relativa a la estrategia comercial o la marcha del negocio.

La utilización de datos para acceder a información en distintos contextos de análisis no es algo nuevo, se hace desde que se creó la computadora. Lo realmente nuevo es la cantidad de fuentes que hoy se tiene para obtener datos y la variedad que éstos pueden tener. Casi todas las transacciones que realiza una empresa con otra o con un cliente pueden ser registradas en bases de datos para luego ser explotadas en los sistemas de información. Los puntos de contacto con el cliente registran información por medio de dispositivos móviles, cómputo personal y atención personalizada. El uso del RUC, DNI o tarjetas de fidelización permiten asociar las transacciones a empresas o personas individuales y ver en el tiempo su comportamiento a través de millones de registros acumulados en periodos de tiempo (seis meses, un año, o más).

Por medio del análisis de los datos podemos “escuchar lo que los datos nos dicen”, identificar segmentos de clientes diferentes a los que tiene definidos la empresa, registrar márgenes de contribución en estos segmentos que motivan una atención especial a ellos, podemos conocer por qué vienen o perdemos clientes, qué medidas tomar para retenerlos, cómo combinar nuestros servicios y productos para que el clientes nos elija. “Escuchar” esta información a través del análisis de datos hace que los ejecutivos de distintas áreas de la empresa puedan tomar decisiones concretas para mejorar la interacción con los segmentos de clientes y el ofrecimiento de valor de la empresa para ellos. Mejorar la experiencia del cliente con la empresa.

Pero, ¿qué requisitos se deben reunir para poder hacer esto realidad? No es muy distinto de lo que ya debería existir en la empresa, se necesitan datos en los que se puedan confiar, datos que se sabe son reales. Sin esto, no podemos empezar el análisis. Inicialmente debemos determinar cuál es la situación de la empresa en relación a la Gestión Integral de Datos y establecer un modelo de madurez y de mejora continua. Luego debemos contar con una estructura propia o de terceros para el análisis de datos empleando herramientas estadísticas y métodos probados en el medio.

Este tipo de análisis sirve, por ejemplo, para incrementar los ingresos a partir del análisis de clientes y para mejorar las compras. Hacer esto no es opcional, es una obligación en un entorno competitivo en el que la empresa que tenga esta información de “inteligencia” estará mejor posicionada para ampliar su participación de mercado y su eficiencia operativa. Hacer este tipo de análisis es una decisión que la gerencia no puede postergar.


Alejandro MagditsAlejandro Magdits
Socio de Consultoría Digital, EY

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Socio de Consultoría Digital en EY Perú, con más de 20 años de experiencia en organización, procesos y gestión de la información. Tiene experiencia en la utilización de modelos de referencia BPMN, PMBOK, COBIT, ITIL, ISO 27001, ISO 15288-9, ISO 31,000 y OCTAVE. Ha liderado o participado en proyectos a nivel internacional en Estados Unidos, Suiza, Colombia, Ecuador y Argentina.


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