Servicio de análisis de Big Data: descubriendo secretos hacia el éxito

Los datos son sin duda uno de los recursos más importantes y valiosos de una organización. Todo lo que proporcione información útil se considera datos. El valor de los datos sigue aumentando como resultado del rápido desarrollo del mundo y el desarrollo de nuevas tecnologías. Al reconocer el impacto y la importancia de los datos, muchas organizaciones han invertido millones de dólares para almacenarlos y protegerlos de posibles amenazas. Aparte de eso, el repentino aumento de la demanda de datos en todo el mundo ha dado lugar a centros de datos e instalaciones de datos especializadas. Se está planteando el tema de por qué y cómo los datos son vitales para las organizaciones y este blog pretende responderlo.

• Actualmente hay aproximadamente 44 zettabytes de datos en el cosmos digital y se espera que esta cantidad crezca rápidamente.
• Numerosas investigaciones y encuestas han demostrado que el 94% de las empresas cree que los datos y el análisis serán esenciales para su desempeño y la transformación digital de su empresa.
• Las organizaciones impulsadas por el conocimiento del consumidor tienen 23 veces más posibilidades de adquirir nuevos clientes y 6 veces más posibilidades de conservarlos.
• La implementación de un proyecto de big data tiene muchas ventajas, incluida una mejor toma de decisiones estratégicas (69%), un mayor control de los procesos operativos (54%) y un mejor conocimiento del consumidor (52%).Noe#24kmk12345

Los hechos y cifras anteriores definen claramente la esencia y la importancia de los datos en el panorama digital actual. Entendamos ahora qué es exactamente el análisis de big data para nutrir nuestro conocimiento.

Comprender el análisis de big data

El desafiante proceso de analizar grandes cantidades de datos para encontrar información que pueda ayudar a las empresas a tomar decisiones acertadas sobre sus operaciones, como patrones ocultos, correlaciones, tendencias del mercado y preferencias de los clientes, se conoce como análisis de big data. Las organizaciones pueden analizar conjuntos de datos y obtener nuevos conocimientos utilizando tecnología y procesos de análisis de datos. Las consultas básicas sobre el desempeño y las operaciones comerciales se abordan mediante consultas de inteligencia empresarial (BI). El análisis avanzado, que incluye aspectos como modelos predictivos, algoritmos estadísticos y análisis hipotéticos impulsados ​​por sistemas de análisis, es un subconjunto del análisis de big data.

La importancia del servicio de análisis de Big Data

Los servicios de análisis de big data son cruciales porque permiten a las empresas utilizar sus datos para encontrar áreas de optimización y mejora. En todos los sectores corporativos, mejorar la eficiencia da como resultado operaciones más astutas en general, más ganancias y clientes satisfechos. El análisis de big data ayuda a las empresas a reducir costos y crear bienes y servicios superiores centrados en el cliente.

El análisis de datos ayuda a generar conocimientos que mejoran el funcionamiento de nuestra sociedad. El análisis de big data en la industria de la salud es esencial para rastrear y analizar registros de pacientes individuales, así como para monitorear los resultados a nivel global. Los macrodatos ayudaron a los ministerios de salud de los gobiernos de cada país a decidir cómo manejar las vacunaciones durante la pandemia de COVID-19 y a idear estrategias para prevenir brotes pandémicos en el futuro.

Ventajas y beneficios del servicio de análisis de Big Data

Aumente la eficiencia y el rendimiento generales

Varias herramientas del servicio de análisis de big data pueden aumentar drásticamente la eficacia operativa. Las tecnologías de Big Data se conectan con los clientes y recopilan sus comentarios interesantes para recopilar cantidades significativas de datos utilizables de los clientes. Los gustos del cliente, los patrones de compra y otros conocimientos ocultos relevantes se pueden extraer de estos datos mediante análisis e interpretación, lo que permite a las empresas desarrollar bienes y servicios personalizados. Big Data Analytics puede localizar y examinar las tendencias más recientes del mercado, dándole una ventaja sobre sus rivales. Estos servicios tienen la capacidad de automatizar procedimientos y procesos repetitivos, liberando el importante tiempo de los trabajadores humanos en el proceso.

Mejore los ingresos manteniendo a los consumidores leales

La recopilación y el análisis de datos de clientes a gran escala son uno de los objetivos principales de los servicios de análisis de big data. Las huellas digitales de los clientes mostrarán mucho sobre sus hábitos de compra, preferencias, demandas y mucho más. Con la ayuda de estos datos de los consumidores, es posible crear productos y servicios que se adapten específicamente a las demandas de diversas categorías de clientes. Una empresa atraerá a un mayor número de clientes cuanto más personalizada sea. La lealtad del cliente se ve impulsada por la personalización y los bienes y servicios de alta calidad. Los clientes volverán a usted una y otra vez si les ofrece productos del más alto nivel a precios justos y competitivos, además de ofrecer funciones o descuentos individualizados.

Permitir una mejor toma de decisiones comerciales

Big Data Analytics y las tecnologías son altamente capaces de extraer enormes bases de datos para obtener datos reveladores que pueden convertirse en planes y estrategias útiles para la empresa. Dado que la innovación depende de estos logros, los servicios de análisis de big data pueden suponer un punto de inflexión para su negocio. El conocimiento que obtenga se puede aplicar para ajustar la estrategia corporativa, crear nuevos bienes y servicios (que puedan resolver problemas particulares de los clientes), mejorar el servicio al cliente, aumentar la eficiencia de los empleados y desarrollar métodos novedosos de divulgación de la marca. Aparte de eso, diversas tendencias, patrones y conocimientos recopilados a partir de los datos pueden proporcionar información valiosa que puede utilizarse para formular estrategias más personalizadas y centradas en el negocio.

Mayor enfoque en el medio ambiente local

Esto es especialmente importante para las pequeñas empresas que atienden a los consumidores del barrio. Incluso si su empresa opera en un entorno limitado, es fundamental comprender a sus rivales. El mercado local se puede escanear y analizar utilizando técnicas de big data, que luego pueden brindarle información que le permitirá ver las tendencias regionales que involucran a proveedores y clientes. Al ofrecer productos y servicios altamente personalizados en su mercado local especializado, puede aprovechar estos conocimientos para lograr una ventaja competitiva.

Operaciones comerciales optimizadas

El uso de servicios de análisis de big data puede mejorar todo tipo de actividades comerciales. Ayuda a optimizar los procedimientos corporativos para producir ahorros de costos, aumentar la productividad y mejorar la satisfacción del cliente. La administración de recursos humanos y la contratación podrían mejorar. Las organizaciones pueden reducir las pérdidas financieras y mantenerse alejadas de posibles peligros para sus operaciones mejorando la detección de fraude, la gestión de riesgos y la planificación de la ciberseguridad. Mejorar los procesos físicos es uno de los usos más intrigantes y fructíferos del análisis de big data. Los macrodatos y la ciencia de datos, por ejemplo, se pueden utilizar para crear programas de mantenimiento predictivo para reducir el costo de las reparaciones y el tiempo de inactividad de sistemas y equipos importantes.

Casos de uso de análisis de big data

Detección de fraude

El análisis de big data puede ayudar a las empresas a identificar el fraude más rápidamente. Las empresas pueden acumular y analizar enormes cantidades de datos sobre transacciones y actividades de los clientes mediante análisis de big data para detectar patrones o anomalías que puedan indicar actividad fraudulenta. Las empresas que desean utilizar análisis de big data para la detección de fraude necesitan un sólido sistema de gestión de datos que pueda recopilar, almacenar y analizar volúmenes masivos de datos. Para descubrir posibles situaciones de fraude, también deben examinar los datos utilizando técnicas analíticas avanzadas como algoritmos de aprendizaje automático y modelos predictivos.

Optimización automatizada de la cadena de suministro

Una cadena de suministro bien optimizada garantiza un flujo eficaz y fluido de bienes y servicios. Al recopilar, evaluar y tomar medidas sobre amplias estadísticas de la cadena de suministro, el análisis de big data desempeña un papel crucial en este proceso. Las empresas pueden identificar las áreas de transporte, gestión de inventario y procesamiento de pedidos en su cadena de suministro que requieren mejoras mediante el análisis de los datos. El análisis de big data puede ayudar a las empresas a localizar las causas fundamentales de los retrasos en las entregas y sugerir rutas alternativas para aumentar la eficiencia. El análisis de big data también puede ayudar a las organizaciones a predecir la demanda y optimizar la cadena de suministro. Las empresas pueden pronosticar la demanda futura analizando datos previos sobre las tendencias de la demanda, el comportamiento del consumidor y las condiciones del mercado.

Monitoreo de seguridad de red

Uno de los aspectos más importantes del mantenimiento de la seguridad de la red es salvaguardar los datos confidenciales y prevenir los ciberataques. Al evaluar grandes cantidades de datos relacionados con las actividades de la red y detectar posibles riesgos de seguridad en tiempo real, el análisis de big data puede ayudar a las empresas a proteger mejor sus redes. Las empresas pueden localizar problemas porque los algoritmos de vanguardia y los enfoques de aprendizaje automático pueden recopilar, analizar y detectar tendencias en los datos de registro, el tráfico de red y el comportamiento de los usuarios. Esto hace posible que las empresas eviten los ciberataques antes de que causen un daño significativo. Las empresas pueden proteger la seguridad de sus valiosos activos y evitar la piratería aprovechando la información basada en datos para mejorar su postura de seguridad.

Diagnóstico sanitario y planificación del tratamiento

El diagnóstico y la planificación del tratamiento en la atención sanitaria se han visto transformados por el análisis de big data. Los profesionales de la salud pueden crear planes de tratamiento individualizados y sistemas de diagnóstico automatizados evaluando los datos de los pacientes y mejorando los resultados de los mismos. La salud del paciente en tiempo real también se puede controlar mediante tecnología portátil. Los procedimientos de atención médica se pueden automatizar y optimizar mediante la integración de tecnologías como sistemas de apoyo a las decisiones clínicas, registros médicos electrónicos y algoritmos de aprendizaje automático. El análisis de big data también puede ayudar a los profesionales de la salud a mejorar la atención al paciente y reducir los gastos relacionados con evaluaciones o tratamientos deficientes. Pueden crear programas de tratamiento individualizados que satisfagan las necesidades específicas de cada paciente mediante el uso de análisis de datos para encontrar patrones y tendencias en los datos de los pacientes. Esto puede mejorar los resultados de los pacientes y reducir la posibilidad de costosos reingresos al hospital.

Terminando

Como podemos concluir del blog, los datos son uno de los principales activos para cualquier organización en todo el mundo. Se requieren tecnologías y enfoques modernos debido a la enorme cantidad de datos, que se define por su velocidad, diversidad y complejidad. El aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el análisis de datos se han convertido en recursos esenciales para gestionar este entorno basado en datos. Las ventajas de la extracción de datos son sustanciales. Los conocimientos basados ​​en datos transforman los enfoques estratégicos de las empresas al mejorar la satisfacción y la lealtad del cliente, así como la eficiencia y el rendimiento. Además, la influencia del análisis de datos en las decisiones en el gobierno, la atención médica y una variedad de otras industrias va más allá de los límites organizacionales.

El análisis de Big Data muestra sus capacidades en una variedad de campos. Tiene un impacto significativo en todo, desde detectar rápidamente tendencias de fraude hasta optimizar las cadenas de suministro, aumentar la seguridad de la red y transformar la atención médica. Se pueden procesar y utilizar conjuntos de datos masivos para generar conocimientos prácticos, lo que cambia las reglas del juego y permite a las empresas y sectores tomar mejores decisiones, funcionar de manera más eficiente y, en última instancia, tener éxito. Big Data Analytics es un activo estratégico para la sociedad moderna, que abre una nueva era de innovación y resolución de problemas basada en datos. No es sólo una herramienta.

Leer más: El 86 % de las empresas están recurriendo a empresas de análisis de big data para mejorar la experiencia del cliente

Preguntas frecuentes

P1 ¿Cuáles son los 4 tipos diferentes de análisis de big data?

Respuesta:

Análisis de diagnóstico

Uno de los tipos más sofisticados de análisis de big data que puede emplear para examinar datos y contenidos es el análisis de diagnóstico. Puedes responder la pregunta "¿Por qué sucedió?" con este tipo de análisis utilizando el conocimiento que recopila. Por lo tanto, puede comprender las causas de comportamientos y sucesos específicos relacionados con la empresa para la que trabaja, sus clientes, personal, bienes y más mediante el estudio de los datos.

Análisis descriptivo

Uno de los tipos de análisis más populares que utilizan las empresas para monitorear las tendencias actuales y el desempeño operativo es el análisis descriptivo. Es una de las etapas iniciales del análisis de datos sin procesar, que proporciona declaraciones sobre muestras y mediciones a través de operaciones matemáticas básicas. Los otros tipos de análisis se pueden utilizar para descubrir más sobre las causas de las tendencias que ha descubierto con el análisis descriptivo.

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo utiliza numerosas simulaciones y metodologías para encontrar ideas para mejorar los procedimientos de la empresa basándose en los hallazgos del análisis descriptivo y predictivo. Hace recomendaciones para el mejor próximo paso de la empresa basándose en conocimientos de datos.

Análisis predictivo

Como su nombre lo indica, el objetivo de este tipo de análisis de datos es crear predicciones sobre resultados potenciales basados ​​en el conocimiento de los datos. Emplea una variedad de técnicas y modelos predictivos sofisticados, incluido el aprendizaje automático y el modelado estadístico, para obtener los mejores resultados.

P2 ¿Cuáles son ejemplos de big data?

Respuesta: Los macrodatos se derivan de una variedad de fuentes, incluidas bases de datos de clientes, sistemas de procesamiento de transacciones, documentos, correos electrónicos, registros médicos, registros de clics en Internet, aplicaciones móviles y redes sociales.También incluye datos producidos por máquinas, como archivos de registro de servidores y redes, así como datos de sensores en maquinaria industrial, dispositivos de Internet de las cosas y máquinas de fabricación. Los entornos de big data frecuentemente incluyen datos externos sobre consumidores, mercados financieros, condiciones climáticas y de tráfico, información geográfica, investigaciones científicas y más, además de datos de sistemas internos. Las aplicaciones de big data utilizan con frecuencia datos en streaming que se procesan y recopilan continuamente, incluidas imágenes, vídeos y archivos de audio.

P3 ¿Cómo se almacenan y procesan los big data?

Respuesta: Un lago de datos se utiliza con frecuencia para almacenar big data.Si bien los lagos de datos pueden manejar una variedad de tipos de datos y a menudo se basan en clústeres de Hadoop, servicios de almacenamiento de objetos en la nube, bases de datos NoSQL u otras plataformas de big data, los almacenes de datos frecuentemente se construyen sobre bases de datos relacionales y solo contienen datos estructurados. Un lago de datos central puede combinarse con otras plataformas, como bases de datos relacionales o un almacén de datos, en muchos entornos de big data, que combinan muchos sistemas en un diseño distribuido. Para necesidades analíticas específicas, los datos de los sistemas de big data pueden dejarse sin procesar y posteriormente filtrarse y estructurarse. En otros casos, se preprocesa utilizando software para la preparación y extracción de datos a fin de prepararlo para aplicaciones que se ejecutan de forma regular.