La guía para principiantes sobre Big Data

5 estrategias de análisis de big data para impulsar la innovación

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 información enriquecida que se transmite en vivo desde varias fuentes. Una forma fundamental en que big data puede ayudar a las empresas es la innovación. “Innovación” 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 así como big data puede ayudar a las empresas a innovar en cada etapa de sus operaciones, ya sea con investigación de mercado, desarrollo del producto o la puesta en el mercado de un producto, para tener ventaja sobre la competencia.

 

1. Mejor investigación de mercado

El análisis de big data en tiempo real es la herramienta principal para la investigación de mercado, lo que permite conocer las demandas, las preferencias y los comportamientos del cliente, esto sería imposible de obtener usando un análisis de datos tradicional.

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

Big data es no estructurado y diverso, de todo tipo de fuentes, presenta información valiosa con la que puede dirigir su investigación de mercado con un conocimiento más rápido 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 últimas señales del mercado.

 

2. Toma de decisiones optimizada

Los datos impulsan la toma de decisiones en las organizaciones maduras. Aprovechar el análisis de big data puede ayudarlo a tomar decisiones de forma más rápida, de alta calidad y basada en evidencias.

El análisis 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 análisis de big data, lo que puede ocurrir en tiempo real usando un esquema dinámico para analizar un conjunto diverso de datos no estructurados.

Las herramientas de visualización 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 más informadas y confiables acerca de la dirección de la empresa.

Big data también lo ayuda a monitorear el impacto de las decisiones y reaccionar como sea necesario. Tomar una decisión riesgosa ya no es una apuesta si puede ver sus efectos y revertir la dirección, si fuera necesario. Esto significa que tiene un mayor alcance para elegir las opciones no convencionales que sus competidores no están dispuestos a considerar.

Estos beneficios le permiten actuar de forma rápida y decidida, e innovar más rápido que la competencia.

 

3. Desarrollo de producto acelerado

En la etapa del desarrollo, big data lo ayuda a diseñar productos innovadores basados en una comprensión enriquecida de las necesidades y preferencias de sus clientes. También puede ayudarlo a acelerar el proceso de desarrollo del producto, un factor clave para superar a sus competidores.

El análisis 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 investigación y desarrollo pueden implementar los conocimientos obtenidos de esos datos en un proceso de desarrollo del producto.

Por ejemplo, una empresa que crea aplicaciones móviles puede recurrir a la información del software de análisis 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 rápidamente productos existentes como desarrollar nuevos.

 

4. Mayor productividad

La innovación empresarial no solo se trata de ideas: Se trata de ser el primero en proporcionar las innovaciones a los consumidores. El análisis de big data puede ofrecer ganancias de productividad masiva, lo que les permite a las empresas llevar los productos al mercado de una forma más rápida.

Puede adquirir ganancias de productividad significativa al emplear un análisis de big data en conjunto con otras tecnologías, como conectividad 5G, AI y internet de las cosas (IoT). 

Por ejemplo, las empresas pueden introducir cámaras de alta definición en sus espacios de trabajo para estudiar el entorno usando AI e identificar nuevos casos de uso sobre la marcha. La cámara de una fábrica puede detectar que es más probable que las cajas apiladas de una cierta forma provoquen daños a personas o al producto. Después pueden vincular estos datos con otras áreas de automatización y cambiar la forma en que se apilan las cajas.

Pequeñas mejoras en el proceso de producción generan grandes ganancias en la productividad a escala, lo que le permite ofrecer sus innovaciones al mercado de una forma más rápida y eficiente.

 

5. Optimización de TI proactiva

Las máquinas que usa en su lugar de trabajo están generando datos de registro de forma permanente. Por muchos años, las empresas han analizado estos datos de registro para conocer más sus operaciones. Pero el análisis de big data le ofrece la oportunidad de aprovechar esta información de forma correcta para impulsar la innovación y la eficiencia dentro de su empresa.

Los datos de registros derivados de contenedores, fuentes de transmisión, entorno en la nube y máquinas virtuales ofrecen la oportunidad de una resolución rápida de los problemas y un monitoreo proactivo de las áreas con altas amenazas. Pero la arquitectura de almacenamiento de datos tradicional no es apropiada para analizar la información 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 fácilmente al esquema relacional requerido por las bases de datos heredadas, y muchos equipos terminan intentando lo imposible sin conseguir lo que necesitan.

Las operaciones de TI mejoradas y el monitoreo impulsado por AI pueden escanear de forma automática 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 recopilación y el análisis manual de datos.

De qué forma puede Pure Storage® alimentar el análisis de big data

Esté 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 está limitado con la arquitectura heredada. Necesita una solución 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.

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