Hoy en día, las organizaciones dependen en gran medida de big data para impulsar la toma de decisiones y elaborar estrategias para el futuro, adaptándose a una gama cada vez mayor de fuentes de datos, tanto internas como externas. Esta dependencia se extiende a una variedad de herramientas utilizadas para aprovechar estos datos de manera efectiva.
En el entorno empresarial moderno, con aproximadamente 2,5 quintillones de bytes de datos generados diariamente, el big data es sin duda fundamental para comprender y desarrollar todos los aspectos de los objetivos de una organización. Sin embargo, los big data, conocidos por su gran volumen y su rápida recopilación, pueden abrumar y llevar a la parálisis del análisis si no se gestionan y analizan objetivamente. Pero, cuando se analiza cuidadosamente, puede proporcionar los conocimientos críticos necesarios para el avance estratégico.
La evolución del big data en la estrategia empresarial
En el pasado, las empresas se centraban principalmente en operaciones estructuradas. datos de sistemas internos, pero hoy navegan por un mar de datos no estructurados de diversas fuentes. Esta transición está impulsada por tendencias clave del mercado, como el crecimiento exponencial de los dispositivos de Internet de las cosas (IoT) y la creciente dependencia de computación en la nube. El análisis de big data se ha vuelto esencial para las organizaciones que buscan obtener información significativa de este vasto y complejo panorama de datos, trascendiendo las tradicionales. Inteligencia de Negocio ofrecer análisis predictivos y prescriptivos.
Varias tendencias del mercado impulsan esta revolución del big data. El aumento de las iniciativas de transformación digital, acelerado por la pandemia global, ha visto un aumento significativo en la creación y el uso de datos. Las empresas están integrando y analizando nuevas fuentes de datos, yendo más allá de lo básico. analítica adoptar técnicas más sofisticadas. Ahora, se trata de perfeccionar las estrategias de datos para alinearlas estrechamente con objetivos y resultados comerciales específicos. La creciente sofisticación de las herramientas de análisis, capaces de manejar las 5 V del big data (volumen, variedad, velocidad, veracidad y vulnerabilidad) está permitiendo a las empresas aprovechar el verdadero potencial del big data, transformándolo de un recurso en bruto a un recurso valioso. herramienta para la toma de decisiones estratégicas.
Vicepresidente de operaciones de marketing y ventas, Alpha Software.
Aplicaciones prácticas de big data en todas las industrias
La influencia de los macrodatos es evidente en varios sectores, cada uno de los cuales los utiliza de forma única para el crecimiento y la innovación:
Transporte: GPS Las aplicaciones utilizan datos de satélites y fuentes gubernamentales para optimizar la planificación de rutas y la gestión del tráfico. Los análisis de aviación procesan datos de vuelos (alrededor de 1.000 gigabytes por vuelo transatlántico) para mejorar la eficiencia del combustible y la seguridad.
Cuidado de la salud: A menudo se emplean dispositivos portátiles y sensores integrados para recopilar datos valiosos de los pacientes en tiempo real para predecir brotes epidémicos y mejorar la participación de los pacientes.
Servicios bancarios y financieros: Los bancos monitorean el patrón de comportamiento de compra de los titulares de tarjetas de crédito para detectar posibles fraudes. El análisis de big data se utiliza para la gestión de riesgos y gestión de relaciones con el cliente mejoramiento. Gobierno: Agencias como el IRS y la SSA utilizan análisis de datos para identificar fraude fiscal y reclamaciones fraudulentas por discapacidad. Los CDC utilizan big data para rastrear la propagación de enfermedades infecciosas.
Medios y entretenimiento: Empresas como Amazonas Prime y Spotify utilizan análisis de big data para recomendar contenido personalizado a los usuarios.
La implementación de estrategias de big data dentro de las organizaciones requiere un enfoque matizado. En primer lugar, es fundamental identificar fuentes de datos relevantes e integrarlas en un sistema de análisis coherente. Por ejemplo, los bancos han aprovechado los macrodatos 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, el big data ayuda a personalizar marketingy empresas como Amazon utilizan datos de clientes para adaptar estrategias de marketing, lo que lleva a ubicaciones de anuncios más efectivas.
La clave está en alinear las iniciativas de big data con objetivos comerciales específicos, yendo más allá de la mera recopilación de datos para generar conocimientos prácticos. Las organizaciones deben invertir en las herramientas y habilidades adecuadas para analizar datos, garantizando 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 los clientes y una mayor eficiencia operativa.
Navegando por las preocupaciones de seguridad y privacidad de los datos
Direccionamiento de datos privacidad y seguridad en big data es crucial, dadas las implicaciones legales y éticas. Dado que regulaciones como el GDPR imponen multas por incumplimiento, las empresas deben garantizar el cumplimiento de las normas legales. El 81% de los consumidores está cada vez más preocupado por el uso de datos en línea, lo que destaca la necesidad de una gobernanza de datos sólida. Las empresas deben establecer políticas claras para el manejo de datos y realizar auditorías de cumplimiento periódicas.
Para la seguridad de los datos, es esencial un enfoque de varios niveles. Las prácticas incluyen el cifrado de datos, la implementación de fuertes controles de accesoy realizar evaluaciones de vulnerabilidad. Análisis avanzado para la detección de amenazas y una confianza cero El modelo de seguridad también es crucial para mantener la integridad de los datos y mitigar los riesgos.
Predicciones y preparativos de big data.
En la próxima década, los big data experimentarán transformaciones significativas, impulsadas por los avances en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Los pronósticos de IDC sugieren que la esfera global de datos alcanzará los 175 zettabytes para 2025, lo que subraya el creciente volumen y complejidad de los datos. Para mantenerse a la vanguardia, las empresas deben invertir en infraestructura de datos escalable y mejorar las habilidades analíticas de su fuerza laboral. También será vital adaptarse a las regulaciones emergentes sobre privacidad de datos y mantener una gobernanza de datos sólida. Con este enfoque proactivo, las empresas estarán preparadas para utilizar big data con éxito, garantizando innovación y competitividad continuas en un futuro centrado en los datos.
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