Cómo Big Data aporta inteligencia de negocio y mejora tu empresa

Big Data está dando una nueva vida a la inteligencia de negocio ofreciendo el poder de la predicción a quienes toman decisiones todos los días.

La analítica predictiva era algo de uso exclusivo de algunos estadísticos y científicos de datos dedicados a tareas que no tenían nada que ver con la inteligencia de negocio y la toma de decisiones empresariales, pero Big Data está a punto de cambiar eso.

Cuantos más flujos de datos se conectan y se integran en los sistemas ya existentes de inteligencia de negocio, CRM, ERP y otros sistemas empresariales de misión crítica, más cerca estamos de conseguir vista única de 360º del cliente.

Inteligencia de negocio instantánea: empoderando a los usuarios

Hasta hace no mucho tiempo, la analítica avanzada, big data y los datos no estructurados eran materia reservada para el núcleo más especializado del área de IT. Los usuarios de la organización se debían conformar, a lo sumo, con datos transaccionales que les proporcionaban una visión sesgada de la

realidad.

El porcentaje que conocían de las operaciones e incluso del cliente con el que a menudo trataban estaba limitado a su campo de maniobra. Pero la eficiencia se veía perjudicada. Es difícil acertar en la toma de decisiones cuando sólo se conoce una parte del problema.

Big Data ha supuesto un cambio. Esta transformación comienza por ampliar la visión de los usuarios de negocio (desde los mandos intermedios a supervisores, pasando por otros empleados en contacto con el consumidor, por ejemplo, a través de su labor en el área de servicio al cliente). En sus manos se ponen datos no transaccionales que pueden aprovechar para la toma de decisiones estratégicas a largo plazo o en el presente más inmediato.

Estar un paso por delante de la competencia es uno de los principales desafíos de cualquier CEO. La implementación de nuevas tecnologías como el análisis predictivo de big data aportan un valor añadido al negocio que puede ayudarle a alcanzar este propósito.

¿Qué es análisis predictivo?

Según aparece en Predictive analytics Today, el análisis predictivo deriva del análisis avanzado y se utiliza para hacer predicciones sobre eventos futuros desconocidos utilizando muchas técnicas, desde data mining, estadísticas, modelado, machine learning e inteligencia artificial, para analizar datos históricos y actuales, y hacer predicciones sobre el futuro.

Por lo tanto, con el análisis predictivo de big data podremos hacer forecasting sobre acontecimientos futuros que incumben a nuestro negocio y que pueden ayudarnos a obtener ventaja sobre nuestra competencia.

Predictive analytics: la ventaja competitiva del Big Data

Las relaciones entre las empresas y sus clientes, la forma de competir en el mercado y el sistema

económico en general están evolucionando a pasos agigantados. Ya no se confía en la intuición y, pese a que la experiencia sigue siendo un valor en alza asociado al talento, nadie duda del valor intrínseco a los grandes datos.

Big Data es oportunidad y es sinónimo de acción. Pero para poder explotar este potencial de beneficios hace falta la herramienta adecuada: predictive analytics.

La analítica avanzada en sus diferentes variantes, permite a las organizaciones elaborar respuestas más rápidas en base a eventos internos y externos en curso. Es lo que se obtiene cuando se garantiza el acceso a los datos y la forma más aconsejable de enfrentarse a las exigencias del entorno de negocios actual.

Cada día se tiene noticia de formas diferentes en que las empresas explotan sus capacidades predictivas. Entre esos usos del análisis predictivo podrían citarse los siguientes:

1.       Mejorar la satisfacción del cliente analizando las similitudes entre las quejas: no basta con ser capaz de recoger millones de datos, sino que es preciso poder darles sentido. Con el análisis de texto, una de las modalidades de predictive analytics, se puede descubrir rápidamente las correlaciones entre algunas palabras clave en las quejas. Hallar coincidencias en los asuntos en un segmento en particular puede facilitar la asignación de los recursos adecuados para poner solución a la insatisfacción de un determinado grupo de clientes o usuarios que tienen en común su ubicación, preferencias, edad o tipo de producto adquirido/ servicio contratado.

2.       Optimizar la toma de decisiones mediante el análisis predictivo: Big Data hace posible obtener más información sobre el negocio y utilizarla para analizar mercados, pronosticar ventas e identificar maneras de reducir costes. No sólo se consigue emprender acciones más acertadas, sino que, este conocimiento, puede considerarse precursor de la innovación y, por tanto, de la diferenciación empresarial.

3.       Impulsar la sincronización de la producción en respuesta a la demanda: con el uso de la analítica predictiva, las organizaciones pueden estudiar los datos procedentes de sensores para medir la demanda y optimizar la entrega de un producto o servicio. Al disponer de datos en tiempo real, no es necesario esperar para tomar esas decisiones que permitirán elevar el nivel de satisfacción asociado a la experiencia de cliente.

Los desafíos a que se enfrenta una organización, por complejos que puedan parecer, tienen a su alcance una solución accesible que se traduce en datos. Big Data es una fuente inagotable de recursos para los negocios y, para poder aprovechar sus ventajas y explotar su valor, sólo es preciso no dejar de desarrollar las capacidades de análisis predictivo.