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Empresas de análisis de datos
Bernard MarrBernard Marr es un futurista de renombre mundial, influenciador y líder de pensamiento en los campos de los negocios y la tecnología, con una pasión por el uso de la tecnología para el bien de la humanidad. Es un autor de 20 libros de gran éxito, escribe una columna periódica para Forbes y asesora y entrena a muchas de las organizaciones más conocidas del mundo. Tiene más de 2 millones de seguidores en las redes sociales, 1 millón de suscriptores al boletín de noticias y ha sido clasificado por LinkedIn como uno de los 5 principales influenciadores empresariales del mundo y el número 1 en el Reino Unido.
Ejemplos de big data
El análisis de big data examina grandes cantidades de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otros conocimientos. Con la tecnología actual, es posible analizar los datos y obtener respuestas casi de inmediato, un esfuerzo que es más lento y menos eficiente con las soluciones de inteligencia empresarial más tradicionales.
El concepto de big data existe desde hace años; la mayoría de las organizaciones entienden ahora que si capturan todos los datos que llegan a sus empresas, pueden aplicar la analítica y obtener un valor significativo de ellos. Pero incluso en los años 50, décadas antes de que nadie pronunciara el término “big data”, las empresas utilizaban la analítica básica (esencialmente números en una hoja de cálculo que se examinaban manualmente) para descubrir ideas y tendencias.
Sin embargo, las nuevas ventajas que aporta el análisis de big data son la velocidad y la eficiencia. Mientras que hace unos años una empresa recopilaba información, ejecutaba análisis y descubría información que podía utilizarse para tomar decisiones en el futuro, hoy esa empresa puede identificar ideas para tomar decisiones inmediatas. La capacidad de trabajar más rápido -y mantenerse ágil- da a las organizaciones una ventaja competitiva que no tenían antes.
Big data para la pequeña empresa
Una de mis citas favoritas para trabajar con pequeñas y grandes organizaciones la hizo famosa Intuit y más recientemente Uri Levine, uno de los cofundadores de Waze: “Enamórate del problema, no de la solución”. Por muy simple que sea esta cita, dice mucho cuando se considera cómo las empresas maduras tienden a pensar en utilizar sus propios almacenes de big data para crear nuevos modelos de negocio. Es decir, la mayoría de las empresas maduras se preguntan primero: “¿Qué big data tenemos hoy?”, seguido de “¿cómo podríamos vender estos datos?”. Recordando mi cita favorita antes mencionada, probablemente se puede ver la discrepancia aquí: la mayoría de las empresas maduras creen que hay algún mercado mítico en el que pueden vender sus big data al mismo tiempo que no cabrean a sus clientes. Estas suposiciones suelen ser erróneas. Además, aunque hay MUCHOS “problemas” para enamorarse de los modelos de negocio de big data, con el fin de proporcionar un poco de enfoque, este post destaca tres categorías de modelos de negocio de big data basados en sus propuestas de valor y clientes (por ejemplo, DaaS, IaaS y AaaS respectivamente – figura 1). Y, en lugar de centrarse en la miríada de formas en que una empresa puede monetizar el ecosistema de big data, como el transporte de big data, estos modelos de negocio se centran en empresas que tienen big data aparentemente valioso que quieren monetizar de alguna manera.
Qué es el big data
Toda organización empresarial, pequeña o grande, necesita datos y conocimientos valiosos. Cuando se trata de comprender a su público objetivo y las preferencias de los clientes, el big data desempeña un papel muy importante. Incluso le ayuda a anticiparse a sus necesidades. Los datos correctos deben presentarse de forma eficaz y analizarse adecuadamente. Pueden ayudar a una organización empresarial a alcanzar diversos objetivos.
En términos sencillos, el Big Data es una combinación de todos los procesos y herramientas relacionados con la utilización y gestión de grandes conjuntos de datos. El concepto de Big Data nació de la necesidad de comprender las tendencias, las preferencias y los patrones en la enorme base de datos generada cuando las personas interactúan con diferentes sistemas y entre sí. Con el Big Data, las organizaciones empresariales pueden utilizar la analítica y averiguar cuáles son los clientes más valiosos. También puede ayudar a las empresas a crear nuevas experiencias, servicios y productos.
El uso de Big Data ha sido crucial para que muchas empresas líderes superen a la competencia. En muchos sectores, los nuevos participantes y los competidores establecidos utilizan estrategias basadas en datos para competir, captar e innovar. De hecho, se pueden encontrar ejemplos de uso de Big Data en casi todos los sectores, desde la informática hasta la sanidad.