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Big data analytics y data science. En qué consisten y qué valor aportan a las pymes

01 Oct 2021. 14:34
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El análisis de los datos de tu pyme te permite tomar decisiones más acertadas y realizar predicciones de futuro.

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Descripción

La digitalización va acompañada de nuevas oportunidades empresariales: la creación de nuevos canales, el desvanecimiento de las barreras geográficas y la automatización de múltiples procesos internos, entre otros. Sin embargo, una de las grandes ventajas que ha brindado es la capacidad de recoger, analizar y almacenar datos de los clientes. De esta forma, las empresas pueden comprender mejor sus preferencias y potenciar la comunicación con sus consumidores. Todo ello se traduce en una mayor satisfacción de sus necesidades y de su experiencia en el proceso de compra.

El término big data hace referencia a la gran cantidad de datos a los que se tienen acceso actualmente gracias a las nuevas tecnologías y al desarrollo de internet. Estos datos deben cumplir tres características para ser considerados big data: gran volumen, alta velocidad y amplia variedad.  Existen múltiples áreas de estudio en este campo debido a su importancia, aunque en este post te queremos hablar del data science y del big data analytics, y todo lo que ambas pueden aportar a tu pyme.

 

¿Qué diferencia existe entre el data science y el big data analytics?

El data science es una rama del big data que se centra en aplicar algoritmos, métodos y sistemas, o utilizar complejos softwares para acceder, gestionar y obtener conocimiento de los datos estructurados y no estructurados con el objetivo de realizar predicciones y obtener insights (información de valor de las motivaciones profundas de los consumidores). La diferencia fundamental entre big data y data science es tecnológica, ya que para poder llevar a cabo tratamientos de big data se necesitan programas, plataformas o dispositivos con capacidad suficiente para procesar macro bases de datos, lo cual supone un problema en muchos casos.

En el caso del data science y big data analytics, la principal diferencia que existe es que este último se centra en analizar información concreta del negocio con el objetivo de ofrecer soluciones y potenciar la estrategia empresarial, buscando proporcionar una ventaja competitiva.

El big data analytics es un ecosistema de tecnologías que te permitirá recopilar, almacenar y explotar grandes volúmenes de información. De esta forma, podrás analizar y comprender mejor la situación de las distintas áreas de tu negocio, crear vínculos más personalizados con tus clientes en función de sus preferencias y establecer patrones de comportamiento que potencien la estrategia empresarial de tu negocio, entre muchos.

 

El análisis de los datos te permitirá comprender mejor tu negocio y potenciar la estrategia empresarial de tu negocio.

 

A continuación, vamos a observar algunos de los beneficios que proporcionan en distintos sectores para que conozcas mejor su alcance y aplicaciones, teniendo como base el informe Data Science in the New Economy: A new race for talent in the Fourth Industrial Revolution, elaborado por World Economic Forum.

  • Automotriz

En esta industria los datos son aprovechados, por ejemplo, para segmentar clientes y realizar promociones personalizadas, tener un mayor control de la cadena de suministro y aplicar la analítica predictiva en distintos ámbitos, como en el mantenimiento de los productos.

 

  • Industria de consumo

En la industria de consumo te permite, entre muchos, la adquisición, retención y potenciación de la lealtad de clientes gracias a todos los datos y conocimiento que dispones. También te ayuda a optimizar la frecuencia y tamaño de las compras, y mejorar el retorno de la inversión en marketing. La información te permite realizar acciones específicas que proporcionan más garantías de éxito.

 

  • Financiero

El análisis de datos unido a otros modelos como el machine learning, ha permitido la automatización de la gestión de riesgos y de los datos de los clientes, observando la influencia de algunas tendencias financieras y la evolución del mercado a través de los datos históricos. Muchas empresas han conseguido predecir los movimientos en el mercado de valores, además de detectar fraudes o anomalías en el comportamiento de los clientes.

 

  • Salud

La obtención de datos a partir de los informes o de los formularios clínicos junto con nuevas fuentes de información como los dispositivos weareables (relojes inteligentes, dispositivos móviles, podómetros…) permiten identificar rápidamente cualquier alteración en el comportamiento o en los signos vitales de la persona.

 

  • Seguros

Este conocimiento permite ofrecer productos más personalizados, optimizar los precios, evaluar los riesgos y predecir las posibles reclamaciones, entre otros. De esta forma, este sector puede identificar, atraer y retener clientes de una forma más óptima.

 

  • Industria

Algunas de las actividades en los que más se aplica el big data analytics en industria son:

  1. El mantenimiento predictivo y condicional que permiten prevenir los fallos de las máquinas.
  2. El rendimiento, garantía de calidad e identificación de defectos en sus productos.
  3. La previsión de la demanda y el rendimiento, pudiendo cubrir sus inventarios, optimizar su cadena de suministro y garantizar que se pueden cumplir los pedidos de manera eficiente.
  4. La automatización y el diseño de nuevas instalaciones aumentando la productividad.
  5. Nuevos procesos y materiales para el desarrollo de productos y técnicas de producción, logrando satisfacer las especificaciones del cliente.

 

Como hemos observado, el big data analytics te ofrece mucha información de la que puedes sacar un gran partido. Este tipo de tecnologías no están únicamente disponibles para las grandes empresas. Cada vez se comienzan a desarrollar más sistemas que están al alcance de las pymes para que puedan disfrutar de estos beneficios.

Introducir el big data analytics en tu pyme te va a permitir potenciar aquellas áreas que desees impulsar. Además, si quieres ir un paso más allá, puedes combinarlo con nuevas tecnologías como inteligencia artificial, internet de las cosas, realidad aumentada o machine learning logrando multiplicar el valor del dato. Su implementación favorecerá que tu pyme crezca de forma segura, ya que tus decisiones se basarán en la información que has logrado adquirir.

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