Big Data y negocios: Respuestas a preguntas desconocidas

Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchos sectores empresariales es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas desconocidas incluso por los mismos interesados. En otras palabras, proporciona un punto de referencia más exacto.

Lunes 5 de Julio de 2021

Big data es un término que se refiere a cantidades de información tan grandes, rápidas y complejas que es difícil o casi imposible procesarlos con los métodos tradicionales. En pocas palabras, describe el gran volumen de datos estructurados y no estructurados que alimentan una empresa todos los días. El reto de cada sector es procesar todo este flujo de información. 

Los negocios pueden utilizar este nuevo sistema de análisis para obtener insights que conlleven a mejores decisiones y acciones de negocios estratégicas, integrando información proveniente de múltiples fuentes, formatos y contenidos (números, imágenes, texto, video, audio, mapas, coordenadas geográficas e interacciones web). 

Puede interesarle: "Big Data,negocios y el futuro"

La importancia de la Big data en los negocios no gira en torno a la cantidad de datos que se pueden obtener, sino en lo que se logra realizar con ellos, como analizarlos para encontrar respuestas que permitan reducir los costos, tiempos, desarrollar nuevos productos, optimizar oportunidades y generar una serie de toma de decisiones inteligentes. Además, pueden realizarse tareas más específicas como determinar las causas de origen de fallos, problemas y defectos en tiempo real o detectar algún comportamiento fraudulento que afecte a la organización.

Ver también: "Ya no se toman decisiones sin antes analizar la Big Data"

Big Data y la forma en que las organizaciones gestionan y obtienen la información está cambiando la forma en que el mundo utiliza los datos en sus negocios. 

¿Sabía que ahora somos parte de algo más grande?
Conozca PREDIK Data-Driven, nuestra nueva marca global.


¿Necesita soluciones de inteligencia comercial para su empresa? ¡Contáctenos!









Este sitio está protegido por reCAPTCHA y se aplican la política de privacidad de Google y los términos de servicio.
¿Tiene alguna duda? Llámenos.
(506) 4001-6423


Más sobre este tema

Analítica de datos para entender al cliente

Setiembre de 2021

El análisis de conducta del cliente, es importante para entender cómo los usuarios interactúan con una marca, ahora puede hacerse de forma más objetiva y real, usando técnicas de gestión de Big Data.

La analítica de comportamiento de clientes es el proceso de recopilación y análisis de los datos que, junto con herramientas tecnológicas como la Big Data, machine learning y geomarketing, ayudan a obtener una perspectiva a largo plazo sobre el valor medio de compra, la vida útil de los clientes y la interacción de los usuarios con una marca, permitiendo a las empresas incorporar estrategias comerciales con base en datos que faciliten la toma de decisiones y la maximización de los ingresos.

Retail: Beneficio de monetizar datos

Setiembre de 2021

Cada vez más organizaciones minoristas están monetizando sus datos para incrementar sus ingresos, aumentar la productividad y optimizar gastos, permitiendo el aprovechamiento efectivo de activos, herramientas tecnológicas e información externa para generar mejores resultados.

En el sector retail la monetización de los datos consiste en tomar decisiones mejor informadas, aumentar los ingresos y reducir los costes a partir del acceso a distintos tipos de datos almacenados, categorizados y accesibles.

Localización industrial y Big Data

Julio de 2021

La selección de ubicación se ha convertido en un punto crítico en el éxito o fracaso de cualquier industria, ya que tiene un gran impacto en el riesgo global de la empresa, así como en los costos de transporte, logística, salarios, alquileres y materias primas, entre otros.

Dónde ubicar las instalaciones industriales es una de las decisiones estratégicas más importantes que deben tomar las empresas. La identificación de la ubicación óptima es un problema espacial que requiere la comparación de atributos de diferentes localizaciones que tengan la mejor combinación de las variables y cualidades deseadas.

¿Qué son y para qué se usan los modelos predictivos?

Julio de 2021

Los modelos predictivos son herramientas estadísticas que utilizan aprendizajes automáticos apoyados por la extracción de Big Data para predecir y pronosticar resultados probables a futuro con la ayuda de datos históricos y existentes, introduciendo múltiples parámetros.

Pueden ser utilizados para predecir prácticamente cualquier cosa que contenga datos existentes, en todos los sectores imaginables, desde los índices de audiencia de cualquier programa, la próxima compra de un cliente, los riesgos crediticios, la toma de decisiones entre otros.