Big Data en los negocios
Ciencia de Datos
Qué es Ciencia de Datos
La forma de trabajar de las emprestas está cambiando en los útimos tiempos. Se han estado haciendo esfuerzos en Business Intelligence, técnica que busca captar, organizar y analizar información con la finalidad de descubrir tendencias y patrones que sirvan para la toma de decisiones en los negocios.
En tiempos pasados se usaban los datos con los que contaban las empresas los cuáles venían de fuentes de datos internas, estructuradas y pequeñas. Llevaba un tiempo considerable recopilar y preparar análisis descritptivos de la información.
Un dato es la representación de un atributo de una persona, organización, objeto, etc. Por ejemplo para definir el atributo de un auto, se podrían considerar las siguientes características: color, tamaño, caballos de fuerza, etc. Tendríamos entonces un conjunto de elementos que por sí solos no aportan información relevante, pero al ser agrupados, organizados y analizados podrían darnos información valiosa.
Ciencia de Datos organiza, manipula y analiza los datos existentes para descubrir información importante de clientes, proveedores, productos, servicios, procesos, operaciones.
Se deben aprovechar los conocimientos acumulados en la una organización y que éstos ayuden a crear nuevas estrategias y modelos de negocios.
Big Data
Las 3 v ́s del Big Data
Los negocios siempre han buscado eficientizar sus procesos y en la actualidad se busca aprovechar los datos y su análisis para impulsar los modelos de negocio en una empresa.
En el 2001 Gartner definió Big Data como el conjunto de datos de una gran variedad de datos que se acumulan en grandes volúmenes y a una velocidad cada vez mayor, a esto se le llama las 3 V ́s de la Big Data.
Velocidad. Se refiere a la rapidez en la que los datos son creados, almacenados y procesados en tiempo real. Los datos fluyen a una gran velocidad lo cual aporta información oportuna. Existen algunos procesos en los que el tiempo es fundamental como por ejemplo la detección de fraudes.
Variedad. Los datos pueden llegar en distintos formatos. -Estructurados: Son datos numéricos almacenados en hojas de cálculo.
-Semiestructurados: Datos que tienen su propio formato como códigos de las páginas WEB (HTML)
-No estructurados: Son aquéllos que no se pueden guardar en hojas de cálculo ni manipular como documentos PDF, mails, fotos, documentos de texto.
Volúmen. Es la cantidad de datos que son generados cada cierto tiempo en nuestro entorno. Actualmente la información que fluye viene de diferentes fuentes. Mientras más datos tengas, mayor análisis y más puedes adaptarte a las necesidades de la empresa. Los datos se pueden obtener de un gran volúmen de información. Para algunas empresas, el estar en el mundo digital es parte de sus estrategias y la cantidad de datos generados es aún mayor. Por ejemplo, una empresa que vende sus productos únicamente a través de un canal online puede usar Big Data para procesar toda aquella información que recoge su página web rastreando todas las acciones que lleva a cabo el cliente; conocer cuáles son los productos más vistos, las páginas más visitadas, etc.
Big Data proporciona información masiva por lo que la gestión de datos tradicional resulta ser insuficiente y se requiere el uso de softwares más potentes tales como Hadoop para gestionar ese volúmen de datos.
La aplicación de la inteligencia artificial, y de técnicas derivadas como el machine learning, elimina la carga del análisis manual de datos y minimiza los errores.
Se usa minería de datos que es una técnica computacional que consiste en explorar, analizar y relacionar grandes bloques de información para obtener patrones y tendencias significativas.
Algunos autores mencionan 7 v’s al agregar:
Veracidad. No todo lo que recibimos de Internet (sobre todo de las redes sociales) es confiable. Big Data nos ayuda a hacer un filtrado para quedarnos con información veraz y comprobable.
Valor. Big Data ayuda a capturar información valiosa que realmente ayude a generar un valor agregado para la empresa.
Viabilidad. Es la capacidad que tienen las compañías en generar un uso eficaz del gran volúmen de datos que manejan. Es el qué tanto se interesa la empresa en innovación de los equipos de trabajo y el uso de tecnologías empleadas, además de los recursos humnanos especializados con que cuente.
Visualización de los datos. Es el modo en el que los datos son presentados. Una vez que los datos son procesados en tablas y hojas de cálculo, necesitamos representarlos visualmente de manera que sean legibles y accesibles. Para que los datos sean comprendidos existen herramientas de visualización como las gráficas o tablas que ayudarán a comprender los datos.
Se calcula que para 2023 habrá más de 29.300 millones de dispositivos conectados a Internet lo cuál hará que el volumen de información disponible aumente significativamente teniendo acceso a un volúmen de información cada vez mayor.
Es evidente que las nuevas tecnologías están revolucionando el mundo de los negocios. Se generan datos cada segundo y, gracias al Big Data, los procesos en las empresas están sufriendo una verdadera transformación. Por esta razón, hacer un buen uso de esta tecnología permitirá mejorar las estrategias y adminsitrar mejor un negocio.
En febrero de 2010 la empresa de tecnología Google detectó una epidemia de gripa dos semanas antes que el CDC (Center for Disease Control and Prevention) de los Estados Unidos. Esto fue posible gracias al análisis de datos basados en la búsqueda de remedios o medicamentos para la gripa que realizaron los cibernautas a través de su buscador.
El coronavirus ha marcado un antes y un después en los hábitos de los consumidores y el uso de la tecnología. La transformación digital de muchas empresas se ha visto acelerada por esta crisis y hay que hacer frente al cambio.
Tipos de análisis que se pueden realizar con Big Data
Análisis descriptivo: la finalidad de un análisis descriptivo de datos es describir situaciones y eventos que están sucediendo en la empresa en ese momento; en esta étapa se resumen los datos históricos y se van preparando los datos para estudios posteriores. Las organizaciones usan herramientas de Business Intelligence y de almacenamiento de datos para supervisar el negocio, este análisis ayuda a comprender la situación actual del negocio. Pretende que se comprendan aspectos tales como qué productos o qué regiones generan mayores ganancias ó ventas. Es el análisis más usado en las empresas. Se usan herramientas como gráficas las cuales permiten visualizar y resumir los datos, tablas que tambien es un elemento visual que resume los datos, medidas de tendencia central y de dispersión. Los datos se pueden ver uno a uno o agrupados. Un ejemplo es el análisis de las ventas de una empresa por Estado de la República.
Con el análisis de diagnóstico los datos históricos se comparan con otros datos para saber porqué sucedió algo, se proporciona información sobre un problema en particular. Se busca las razones que hay detrás de ciertos resultados. Un ejemplo es si se quiere saber el porqué de un aumento drástico en el número de ventas de una empresa durante una temporada en particular. El análisis descriptivo analiza la situación actual y el análisis de diagnóstico se enfoca en las causas.
Con el análisis predictivo las organizaciones pueden descubrir aspectos nuevos sobre los procesos de los negocios, atributos de los productos y servicios y comportamientos del cliente. Este análisis ayuda a
predecir cambios gracias a los patrones de los datos. Big Data manipula una gran cantidad de fuente de datos para predecir los resultados y descubrir ideas sobre los procesos de los negocios, la relación entre los atributos de los productos y servicios y el comportamientos del cliente. Big Data manipula una gran cantidad de fuentes de datos para predecir los resultados. Utiliza los hallazgos obtenidos en el análisis descriptivo y de diagnóstico. Se usan métodos como el de regresión. Gracias al Big Data, los datos obtenidos a través de todos los sistemas conectados pueden interpretarse para obtener predicciones.
Con este tipo de análisis, es posible predecir lo que sucede en base a datos históricos. Es importante Definir lo que queremos pronosticar primero como por ejemplo si se quiere saber el impacto que tendrá en las ventas una publicidad en redes sociales, después es necesario elegir bien los datos, es crucial la calidad de los datos que tenemos, para que el pronóstico sea lo más preciso posible.
Con el análisis preescriptivo se intenta cuantificar las repercusiones de las estrategias planeadas en el futuro antes de que las decisiones sean tomadas. Esto significa que el análisis prescriptivo efectivamente permite elaborar recomendaciones para posibles situaciones futuras basadas en datos históricos.
La toma de decisiones en una empresa implica tener que elegir un camino entre distintas alternativas, como modo de resolución de los problemas o de mejora continua. El análisis preescriptivo nos da una visión de lo que podría suceder en cada alternativa planteada para así tomar la estrategia que trae mayores beneficios para la empresa.
Cada tipo de análisis se aplica de manera diferente; Sin embargo, pueden trabajar juntos. Para definir el papel de cada uno de ellos en un proceso dado, es necesario conocer en detalle el objetivo del análisis, los elementos necesarios para que el análisis funcione y qué resultados puede proporcionar. Los tres tipos de análisis constituyen un poderoso conjunto de herramientas estratégicas de negocios y ciertamente facilitan la toma de decisiones: elevar el nivel de asertividad, potencializar oportunidades y generar resultados confiables.
Una ayuda para la toma de decisiones
La toma de decisiones en una empresa es el proceso por el que se escoge una opción entre varias posibles a la hora de afrontar un problema para así solucionarlo o para determinar cómo se llevarán a cabo las posibles acciones que afecten una empresa, tanto en su totalidad como en áreas más pequeñas de la empresa.
Big Data sirve para que una organización pueda transformarse y así optimizar los procesos de las empresas, descubirir nuevas estrategias, crear mejores relaciones con el cliente, explota las características de los datos para crear nuevas fuentes de valor económico.
La información y análisis de datos se aprovechan para una toma de decisiones más efectiva, basada en hechos pasados; anticipa la posibilidad de que vuelvan a suceder en el futuro; y en ocasiones estima la probabilidad de que ocurra una situación o evento fortuito.
Para tomar decisiones de manera informada debemos de usar estos datos confiables y relacionados con el resultado deseado. Si los datos no son confiables o no tienen relación con el objetivo, entonces no se tendrá seguridad en lograr el resultado. Una decisión está basada en el conocimiento que una persona u organización ha adquirido al paso del tiempo. El conocimiento es un cúmulo de información. En las empresas se tienen que tomar decisiones sobre un sinfín de aspectos que las afectan.
La toma de decisiones implica una alta responsabilidad para los administradores de una organización, ya sea esta pequeña, mediana o grande.
La toma de decisiones son el motor de los negocios. Una buena decisión redundará en mayores ganancias o beneficios, y asimismo, una mala decisión podrá generar perjuicios o pérdidas.
Existen distintos tipos de decisiones, aquéllas que son programadas y están definidas y por lo mismo requieren poco análisis, son de corto plazo, son reversibles y su complejidad es menor, mientras que las decisiones no programadas son aleatorias, requieren de mayor análisis y son de largo plazo, son irreversibles y más complejas. Para el primer tipo se usan análisis descriptivos y de diagnóstico y para el segundo tipo se usan los análisis predictivo y preescriptivo
Podemos ver entonces que el uso de datos pueden ayudar al administrador y los líderes de las empresas a tomar mejores decisiones basadas en resultados definiendo el objetivo y cuidando que los datos sean confiables para obtener un análisis más asertivo y poder así tomar mejores decisiones que repercutan en una mejora en las empresas. El uso de tecnología se ha acelerado con la pandemia y esto nos debe dejar como área de oportunidad el uso de esta tecnología para el manejo de grandes volúmenes de datos que nos pueden aportar mayores beneficios en los negocios.
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