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Condiciones para antes de arrancar proyectos de big data

Por   /   3 marzo, 2020  /   Sin Comentarios

Por Tinámica, Compañía especializada en soluciones tecnológicas de “smart data” para la gestión inteligente de la información.

 

El “big data” ayuda a las empresas a mejorar sus resultados, equilibrar la oferta a la demanda, anticiparse al futuro o cumplir con los objetivos que se propongan. Y en esa misma línea, también contribuye a mejorar la satisfacción de los clientes, a anticiparse a sus necesidades, a visualizar mejor el futuro y a acertar en todas las decisiones que se tomen.

Desde luego, la lista de ventajas de un proyecto de ese tipo para las empresas no tiene fin, pero lo cierto es que, antes de embarcarse en proyectos de “big data”, hay que ser conscientes de que la organización debe cumplir una serie de requisitos si se pretende que estos proyectos Implantación del big data, de Pixabaytengan el éxito deseado y cumplan las expectativas.

En concreto, existen sobre todo siete claves definitivas que debe tener en cuenta cualquier compañía antes de poner en marcha un proyecto de “big data” y “analytics”:

1.- Debemos preguntarnos si tenemos suficientes datos disponibles. Históricos, fuentes internas, “open data”… Y la medida al respecto debe venir en una respuesta de muchos “terabytes” e incluso “petas”. De modo que, si aún hablamos de “megabytes”, probablemente nos bastará con una solución tradicional de “business intelligence”.

2.- La generación y propagación de los datos debe estar automatizada. Y es que, desde el momento en que los datos tengan que originarse manualmente, no tiene sentido aplicar “big data”. Por ejemplo, las empresas deben disponer ya de sistemas informáticos de gestión transaccional u operacional que proporcione datos de funcionamiento (ERP) o datos de actividad comercial (CRM).

3.- Se requiere que la organización esté volcada en la toma rápida de decisiones en tiempo real, ya que si las decisiones importantes se toman en comités, como en las empresas tradicionales, que se celebran una vez a la semana o al mes, no va a funcionar.

4.- La organización y los procesos deben simplificarse y aplanarse para permitir la democratización de las decisiones, su aceleración y acierto en las mismas. La tecnología será solo un facilitador.

5.- El “big data” debe responder y satisfacer a grandes cuestiones de negocio en términos de incremento en los objetivos de ingreso, satisfacción, “cross selling”, margen, reducción de riesgos, pérdidas, incremento de cuotas de mercado, etc.

6.- Las empresas deberán contar con “data scientists”, es decir, alguien que tiene autonomía para coger un “data set” y, con conocimiento de negocio, extraer valor de los datos y dar instrucciones al resto de analistas para tomar decisiones.

7.- Dado que son proyectos estratégicos que deben liderar tanto negocio como tecnología, conjuntamente, el CEO de la compañía debe estar implicado para que de verdad sean un éxito.

En cualquier caso, es preciso tener claro que definir una correcta arquitectura tecnológica para el tratamiento masivo de datos es básico para afrontar proyectos de “big data”, si bien sólo aquellas empresas que se adapten y realicen cambios en las estructuras organizativas podrán convertirse en líderes en sus segmentos de mercado y verán un efecto multiplicador en su cuenta de resultados.

 

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Sobre el autor

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