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GizTab | July 17, 2019

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3 secretos para Big Data exitoso en las empresas

3 secretos para Big Data exitoso en las empresas

Tener a la mano un plan empresarial es fundamental para llevar a cabo estrategias de Big Data y analíticas avanzadas, de acuerdo con la compañía de plataformas, aplicaciones de marketing y servicios, Teradata.

Portavoces de la estadounidense, señala que la mayoría de las empresas se saltan lo que sería un primer paso de este plan que se trata de definir la unión entre las personas y los datos, analíticas y herramientas de primera línea, para generar valor de negocio. Además, aseguran que si se aplica adecuadamente una estrategia, esta permitiría a ejecutivos ejecutivos senior, profesionales tecnológicos, data scientists y managers, ubicar aquello que les garantice mayores beneficios, dónde elegirlos y cómo comenzar a trabajar.

Si una empresa desea triunfar en su área, debe entonces seguir los siguientes tres secretos para Big Data exitoso:

1. Prioridades de inversión y estrategia de negocio alineadas:

Para Teradata, establecer las prioridades sobre lo que se va invertir, exige un gran compromiso por parte del equipo senior. Esto es debido a que el proceso para integrar datos a través de transacciones, operaciones e interacciones con los clientes, aunque resulta en grandes ideas para la empresa, puede significar grandes costes por la necesidad de crear una nueva arquitectura de datos y el desarrollo de nuevos modelos y herramientas para el trabajo.

2. Que el proceso de aprobación, coste e implementación tengan rapidez equilibrada:

Habiendo ya definido las prioridades de inversión, es necesario que el plan mantenga un equilibrio “entre la necesidad de ser rentables y la rapidez y la necesidad de combinar el enfoque en datos y la creación de modelos que reflejen la realidad empresarial”, según las fuentes, ya que a partir de este momento es sencillo hallar proveedores de software y analítica empresarial que pueden ofrecer aplicaciones y modelos algorítmicos. El desarrollo de estos paquetes puede tardar más que el hecho de su instalación y a la larga son más rentables y sencillos que ese proceso. Sin embargo, las aplicaciones pueden no estar 100% adecuadas a la realidad de la empresa.

3. Modelos con herramientas sencillas para apoyar compromiso y capacidades:

Que los managers de primera línea comprendan los modelos analíticos es fundamental para crear el compromiso de todos los activos de la empresa. Esos modelos deben necesariamente vincularse a herramientas sencillas que apoyen el proceso de la toma de decisiones basados en la experiencia. Según los expertos, existen enfoques como la previsión básica de ventas, que son automáticos y “casi no requieren que los managers se involucren” pero el proceso podría fallar si no existe una directa participación de los directivos.

De acuerdo con el Director de McKinsey en Munich, Stefan Biesdorf, y el Director de Producto y Soluciones de Marketing International en Teradata Corporation, Martin Willcox, un buen plan de estrategia toma en cuenta las decisiones más importantes que debe desarrollar la empresa y prioriza las iniciativas como aumento de los márgenes o un crecimiento rápido.

“Las empresas deben abordar cuestiones análogas: escoger los datos internos y externos para integrarlos, seleccionar los modelos analíticos y herramientas que mejor respalden los objetivos de negocio y desarrollar las capacidades necesarias para aprovechar este potencial”.

Ingrid Alvarez

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