É«¿Ø´«Ã½

Los datos son abundantes, ya sea que tenga acceso o no. Los clientes, los empleados y las operaciones generan, de forma constante, datos que las organizaciones pueden aprovechar para mejorar sus negocios, y el resultado final.

Big data le permite analizar y usar una gran cantidad de informaci¨®n enriquecida que se transmite en vivo desde varias fuentes. Una forma fundamental en que big data puede ayudar a las empresas es la innovaci¨®n. ¡°Innovaci¨®n¡± no es solo una palabra de moda, es lo que separa a las empresas exitosas de las fallidas.

Pero innovar no es un mero ejercicio abstracto. Es as¨ª como big data puede ayudar a las empresas a innovar en cada etapa de sus operaciones, ya sea con investigaci¨®n de mercado, desarrollo del producto o la puesta en el mercado de un producto, para tener ventaja sobre la competencia.

?

1. Mejor investigaci¨®n de mercado

El an¨¢lisis de big data en tiempo real es la herramienta principal para la investigaci¨®n de mercado, lo que permite conocer las demandas, las preferencias y los comportamientos del cliente, esto ser¨ªa imposible de obtener usando un an¨¢lisis de datos tradicional.

Los mercados se mueven de forma constante, y las empresas innovadoras se mueven con ¨¦l. Big data puede ayudarlo a analizar grandes cantidades de datos de mercado actualizados y predecir ¨¢reas clave de crecimiento. Esto significa que puede concentrar su desarrollo en los segmentos del mercado con la mayor y m¨¢s relevante demanda de los clientes.

Big data es no estructurado y diverso, de todo tipo de fuentes, presenta informaci¨®n valiosa con la que puede dirigir su investigaci¨®n de mercado con un conocimiento m¨¢s r¨¢pido y detallado. Al extraer datos de las cookies de la web, las interacciones de servicio al cliente, las redes sociales y otras fuentes es posible tener un real conocimiento de lo que desea su mercado.

Comprender las preferencias de sus segmentos de clientes individuales en tiempo real puede ayudarlo a desarrollar ideas de productos innovadores en respuesta a las ¨²ltimas se?ales del mercado.

?

2. Toma de decisiones optimizada

Los datos impulsan la toma de decisiones en las organizaciones maduras. Aprovechar el an¨¢lisis de big data puede ayudarlo a tomar decisiones de forma m¨¢s r¨¢pida, de alta calidad y basada en evidencias.

El an¨¢lisis de datos tradicional involucra el procesamiento por lote, que es retrospectivo y limitado a un conjunto de datos definido. Puede obtener un mejor conocimiento a partir del an¨¢lisis de big data, lo que puede ocurrir en tiempo real usando un esquema din¨¢mico para analizar un conjunto diverso de datos no estructurados.

Las herramientas de visualizaci¨®n de datos, como Prometheus o Grafana, pueden ayudarlo a encontrarle el sentido a los datos a medida que surgen. Al usar estos datos, puede tomar decisiones m¨¢s informadas y confiables acerca de la direcci¨®n de la empresa.

Big data tambi¨¦n lo ayuda a monitorear el impacto de las decisiones y reaccionar como sea necesario. Tomar una decisi¨®n riesgosa ya no es una apuesta si puede ver sus efectos y revertir la direcci¨®n, si fuera necesario. Esto significa que tiene un mayor alcance para elegir las opciones no convencionales que sus competidores no est¨¢n dispuestos a considerar.

Estos beneficios le permiten actuar de forma r¨¢pida y decidida, e innovar m¨¢s r¨¢pido que la competencia.

?

3. Desarrollo de producto acelerado

En la etapa del desarrollo, big data lo ayuda a dise?ar productos innovadores basados en una comprensi¨®n enriquecida de las necesidades y preferencias de sus clientes. Tambi¨¦n puede ayudarlo a acelerar el proceso de desarrollo del producto, un factor clave para superar a sus competidores.

El an¨¢lisis de big data le puede permitir recopilar e investigar en el feedback del cliente y los datos de uso en tiempo real. Los equipos de investigaci¨®n y desarrollo pueden implementar los conocimientos obtenidos de esos datos en un proceso de desarrollo del producto.

Por ejemplo, una empresa que crea aplicaciones m¨®viles puede recurrir a la informaci¨®n del software de an¨¢lisis de comportamiento. Estos datos pueden relacionarse con cientos de procesos en miles de dispositivos de usuarios, lo que permite a los equipos de desarrollo de productos tanto adoptar r¨¢pidamente productos existentes como desarrollar nuevos.

?

4. Mayor productividad

La innovaci¨®n empresarial no solo se trata de ideas: Se trata de ser el primero en proporcionar las innovaciones a los consumidores. El an¨¢lisis de big data puede ofrecer ganancias de productividad masiva, lo que les permite a las empresas llevar los productos al mercado de una forma m¨¢s r¨¢pida.

Puede adquirir ganancias de productividad significativa al emplear un an¨¢lisis de big data en conjunto con otras tecnolog¨ªas, como conectividad 5G, AI y internet de las cosas (IoT).?

Por ejemplo, las empresas pueden introducir c¨¢maras de alta definici¨®n en sus espacios de trabajo para estudiar el entorno usando AI e identificar nuevos casos de uso sobre la marcha. La c¨¢mara de una f¨¢brica puede detectar que es m¨¢s probable que las cajas apiladas de una cierta forma provoquen da?os a personas o al producto. Despu¨¦s pueden vincular estos datos con otras ¨¢reas de automatizaci¨®n y cambiar la forma en que se apilan las cajas.

Peque?as mejoras en el proceso de producci¨®n generan grandes ganancias en la productividad a escala, lo que le permite ofrecer sus innovaciones al mercado de una forma m¨¢s r¨¢pida y eficiente.

?

5. Optimizaci¨®n de TI proactiva

Las m¨¢quinas que usa en su lugar de trabajo est¨¢n generando datos de registro de forma permanente. Por muchos a?os, las empresas han analizado estos datos de registro para conocer m¨¢s sus operaciones. Pero el an¨¢lisis de big data le ofrece la oportunidad de aprovechar esta informaci¨®n de forma correcta para impulsar la innovaci¨®n y la eficiencia dentro de su empresa.

Los datos de registros derivados de contenedores, fuentes de transmisi¨®n, entorno en la nube y m¨¢quinas virtuales ofrecen la oportunidad de una resoluci¨®n r¨¢pida de los problemas y un monitoreo proactivo de las ¨¢reas con altas amenazas. Pero la arquitectura de almacenamiento de datos tradicional no es apropiada para analizar la informaci¨®n enriquecida y variada que ofrecen los datos de registro moderno, esto requiere de una infraestructura moderna, escalable y adaptable. Los datos de registro no obedecen f¨¢cilmente al esquema relacional requerido por las bases de datos heredadas, y muchos equipos terminan intentando lo imposible sin conseguir lo que necesitan.

y el monitoreo impulsado por AI pueden escanear de forma autom¨¢tica y analizar datos de registro de diferentes fuentes. Esto le permite detectar inconvenientes que posiblemente no hayan sido detectados anteriormente, y acorta tremendamente el tiempo que se pierde en la recopilaci¨®n y el an¨¢lisis manual de datos.

De qu¨¦ forma puede É«¿Ø´«Ã½? alimentar el an¨¢lisis de big data

Est¨¦ listo para cada oportunidad con una estrategia de almacenamiento de big data que puede ayudarlo a innovar en el momento en que lo detecta. Big data puede ayudar a su empresa a que sea madura en cuanto a los datos y que supere a la competencia. Pero es posible que no pueda explotar estos beneficios si est¨¢ limitado con la arquitectura heredada. Necesita una soluci¨®n de almacenamiento escalable y segura que pueda manejar el volumen, la variedad y la velocidad de big data.

Pure as-a-Service? le ofrece la experiencia de datos moderna flexible que necesita para aprovechar big data e innovar con mayor rapidez, lo que facilita la escalabilidad horizontal de sus requerimientos de almacenamiento, tal como lo necesita.

Cap¨ªtulos adicionales de la Gu¨ªa de Big Data?

1. Big data vs. datos tradicionales
2. Datos estructurados vs. datos no estructurados
3. La relaci¨®n entre IoT y big data