Las organizaciones de hoy en día dependen en gran medida de los grandes datos para tomar decisiones y planificar para el futuro, adaptándose a una variedad cada vez mayor de fuentes de datos, tanto internas como externas. Esta dependencia se extiende a una variedad de herramientas utilizadas para aprovechar eficazmente estos datos.
En el entorno empresarial moderno, con un estimado de 2.5 cuatrillones de bytes de datos generados diariamente, los grandes datos son sin duda fundamentales para comprender y desarrollar todos los aspectos de los objetivos de una organización. Sin embargo, conocidos por su vasto volumen y rápida recolección, los grandes datos pueden abrumar y llevar a la parálisis del análisis si no se manejan y analizan de manera objetiva. Pero, cuando se desglosan cuidadosamente, pueden proporcionar las percepciones críticas necesarias para el avance estratégico.
La evolución de los grandes datos en la estrategia empresarial
En el pasado, las empresas se centraban principalmente en datos estructurados de sistemas internos, pero hoy en día navegan en un mar de datos no estructurados de fuentes variadas. Esta transición está impulsada por tendencias clave del mercado, como el crecimiento exponencial de dispositivos de Internet de las cosas (IoT) y la creciente dependencia de la computación en la nube. La analítica de datos grandes se ha vuelto esencial para las organizaciones que buscan obtener ideas significativas de este vasto y complejo panorama de datos, yendo más allá de la inteligencia empresarial tradicional para ofrecer analíticas predictivas y prescriptivas.
Impulsan esta revolución de los grandes datos varias tendencias del mercado. El aumento de las iniciativas de transformación digital, aceleradas por la pandemia global, ha visto un aumento significativo en la creación y uso de datos. Las empresas están integrando y analizando nuevas fuentes de datos, yendo más allá de la analítica básica para abrazar técnicas más sofisticadas. Ahora se trata de refinar las estrategias de datos para alinearse estrechamente con objetivos y resultados comerciales específicos. La creciente sofisticación de las herramientas de análisis, capaces de manejar los 5 Vs de los grandes datos: volumen, variedad, velocidad, veracidad y vulnerabilidad, están permitiendo a las empresas aprovechar el verdadero potencial de los grandes datos, transformándolos de un recurso crudo en una herramienta valiosa para la toma de decisiones estratégicas.
Amy Groden Morrison
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Vicepresidenta de Marketing y Operaciones de Ventas, Alpha Software.
Aplicaciones prácticas de los grandes datos en diferentes industrias
La influencia de los grandes datos es evidente en varios sectores, cada uno utilizándolos de manera única para el crecimiento y la innovación:
Transporte: las aplicaciones GPS utilizan datos de satélites y fuentes gubernamentales para la planificación optimizada de rutas y la gestión del tráfico. La analítica de la aviación procesa datos de vuelos (unos 1,000 gigabytes por vuelo transatlántico) para mejorar la eficiencia del combustible y la seguridad.
Salud: los dispositivos portátiles y sensores integrados suelen emplearse para recopilar datos valiosos de pacientes en tiempo real para predecir brotes epidémicos y mejorar la participación de los pacientes.
Banca y Servicios Financieros: Los bancos monitorean el patrón de comportamiento de compra de los titulares de tarjetas de crédito para detectar posibles fraudes. La analítica de grandes datos se utiliza para la gestión de riesgos y la optimización de la gestión de relaciones con los clientes. Gobierno: Agencias como el IRS y SSA utilizan análisis de datos para identificar el fraude fiscal y reclamaciones fraudulentas de discapacidad. Los CDC utilizan grandes datos para rastrear la propagación de enfermedades infecciosas.
Medios de comunicación y entretenimiento: Empresas como Amazon Prime y Spotify utilizan la analítica de grandes datos para recomendar contenido personalizado a los usuarios.
Implementar estrategias de grandes datos dentro de las organizaciones requiere un enfoque matizado. En primer lugar, identificar fuentes de datos relevantes e integrarlas en un sistema de análisis cohesivo es crucial. Por ejemplo, los bancos han aprovechado los grandes datos para la detección de fraudes y la optimización de las relaciones con los clientes, analizando patrones en las transacciones e interacciones de los clientes. Además, los grandes datos ayudan en el marketing personalizado, con empresas como Amazon utilizando datos de clientes para adaptar estrategias de marketing, lo que lleva a una colocación de anuncios más efectiva.
La clave radica en alinear las iniciativas de grandes datos con objetivos comerciales específicos, yendo más allá de la simple recolección de datos para generar ideas accionables. Las organizaciones deben invertir en las herramientas y habilidades adecuadas para analizar datos, asegurando que las estrategias basadas en datos sean fundamentales para sus procesos de toma de decisiones. La implementación de estas estrategias puede conducir a decisiones más informadas, mejores experiencias de clientes y una mayor eficiencia operativa.
Navegando por las preocupaciones de privacidad y seguridad de datos
Abordar la privacidad y seguridad de datos en los grandes datos es crucial, dadas las implicaciones legales y éticas. Con regulaciones como el GDPR imponiendo multas por incumplimiento, las empresas deben asegurar el cumplimiento de los estándares legales. El 81% de los consumidores está cada vez más preocupado por el uso en línea de los datos, lo que resalta la necesidad de una sólida gobernanza de datos. Las empresas deben establecer políticas claras para el manejo de datos y realizar auditorías de cumplimiento regularmente.
Para la seguridad de datos, un enfoque multicapa es esencial. Las prácticas incluyen el cifrado de datos, la implementación de controles de acceso sólidos, y la realización de evaluaciones de vulnerabilidad. La analítica avanzada para la detección de amenazas y un modelo de seguridad de confianza cero también son cruciales para mantener la integridad de los datos y mitigar los riesgos.
Predicciones y preparaciones de grandes datos
En la próxima década, los grandes datos están listos para experimentar transformaciones significativas, impulsadas por avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Las previsiones de IDC sugieren que la esfera global de datos alcanzará los 175 zettabytes para 2025, subrayando el crecimiento del volumen y la complejidad de los datos. Para mantenerse a la vanguardia, las empresas deben invertir en infraestructuras de datos escalables y mejorar las habilidades analíticas de su fuerza laboral. Adaptarse a las regulaciones emergentes de privacidad de datos y mantener una sólida gobernanza de datos también será vital. Con este enfoque proactivo, las empresas estarán listas para utilizar con éxito los grandes datos, garantizando una innovación y competitividad continuas en un futuro centrado en los datos.
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