Las empresas reciben y almacenan una enorme cantidad de datos. Sin embargo, no sirve de nada tener tal magnitud, si no sabemos gestionarla y, posteriormente, interpretarla para la toma de decisiones estratégicas.
La información es poder. Esta frase tenía ya mucho sentido antes de que existiera el Big Data aunque lo cierto es que ahora tiene más valor que nunca. El Big Data es ya coetáneo en nuestras vidas y es uno de los valores más preciados de las empresas. Los datos se han convertido en el petróleo del siglo XXI y no es de extrañar si tomamos en cuenta los beneficios que aporta en cualquier estrategia empresarial. Es, sin duda, la diferencia definitiva entre las empresas de primer nivel y las que no lo son.
Qué es Big Data y por qué es tan útil en las empresas
El Big Data se refiere a toda esa cantidad de información y datos que llegan a la empresa a través de su captación, almacenaje y procesamiento. Con esta definición, resulta obvio pensar que toda esta información es muy útil para la planificación estratégica de cualquier empresa. Sin embargo, ni todas las empresas están preparadas para ello. Ni se disponen de todos los profesionistas necesario para ponerlo en práctica. Y es por esta razón por la que estudiar una Maestría en Big Data es una excelente decisión para diferenciarse del resto y de llegar justo en el momento en el que más especialistas en Data Science se necesitan en las empresas.
Big Data vs Business Intelligence
En este post en el que destallábamos las diferencias entre el Big Data y el Business Intelligence, indicamos que son especialidades parecidas y relacionadas, pero no son sinónimas. Se diferencian principalmente en que la primera está orientada a la captación, almacenamiento y procesamiento de datos masivos, mientras que la segunda se refiere al análisis de datos masivos, y su correspondiente interpretación para la toma de decisiones.
Ventajas del Big Data y su aplicación en la empresa
Toma de decisiones
Aplicar el Big Data en una empresa significa contribuir a obtener una toma de decisiones más rápida y lo más cerca posible a la realidad. Esto nos ayudará a ser más eficientes y hacer que el rendimiento de la empresa mejore exponencialmente.
Planes estratégicos
Especialmente el departamento de marketing es el máximo beneficiario aquí. Esto es porque las estrategias de marketing están muy enfocadas a los gustos y necesidades del cliente y de esto modo resultará más fácil orientar cada campaña de marketing, así como la puesta en marcha de nuevos productos e innovaciones.
Estrategia centrada en el cliente
Con los datos obtenidos sabremos de primer mano todo lo que tiene que ver con el cliente: qué le gusta, por qué no le gusta y, por tanto, cuál es si grado de satisfacción. Todos los datos que necesitemos saber para segmentar con más eficacia y personalizar al máximo y así mejorar nuestra tasa de fidelización de clientes.
Perspectiva y variables
Los datos obtenidos son completamente a nuestro gusto y podemos analizar todo lo que rodea al cliente y, por tanto, influye en su decisión de compra. Se trata de obtener datos del ecosistema que está relacionado con nuestros clientes y analizar cómo le puede afectar.
Análisis de resultados en tiempo real
Obtener resultados en tiempos real nos ayuda a tomar decisiones a tiempo. Este beneficio es muy relevante para poder corregir aquello que no funciona o mantener lo que sí.
Eficiencia y costos
Y con todo lo expuesto, podemos entender que todo repercutirá en la eficiencia y costos de la empresa. Nos ayudará a focalizar nuestras estrategias pudiendo mejorar el rendimiento en los resultados y optimizando los costos de cada una de las líneas de negocio.
Mejora competitiva
Sumando todos las ventajas, podemos concluir con que la empresa será más competitiva alcanzado mejores resultados y orientados a objetivos. Es, como decíamos, la diferencia definitiva entre las empresas de primer nivel y las que no lo son.
Perfiles más requeridos en la ingeniería de datos
Dentro de la especialización de Data Science, existen distintos perfiles requeridos dentro de las empresas. De todos ellos, destacamos el Ingeniero de Datos y el Científico de Datos pues son los perfiles que, según publicó la red social Linkedin, son los más buscados en México. Estas son las salidas profesionales en el área del Big Data:
- Ingeniero de datos
- Científico de datos
- Analista Big Data.
- Analista senior de Data Science.
- Gerente de Business Intelligence.
- BI Consultant.
- Jefe de proyecto Big Data.
- Técnico de inteligencia de negocio.
- Consultor senior BI.
- Arquitecto de datos
Herramientas Big Data, ¿cuáles son las más populares y las que debes conocer?
