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5 señales de que su cliente necesita una nueva estrategia de análisis de datos

Publicado en 11-sep-2017 5:00:00

Conozca cómo un método inadecuado de verificación de la información, puede impactar negativamente en los negocios.

 

5 señales de que su cliente necesita una nueva estrategia de análisis de datos.

En un mercado reconocido por la competitividad y búsqueda constante por la innovación, el análisis de datos hace una diferencia para las empresas. Con las herramientas que actúan en el Big Data los gestores consiguen entender mejor el perfil de los clientes, reducir costos y direccionar los recursos para lo que realmente importa.

 

Según el IDC, la inversión global de las organizaciones en proyectos de Analytics, alcanzará el valor de US$ 187 billones en el 2019, mostrando que existe un aumento por parte de los líderes de TI, sobre los beneficios que el análisis de datos puede incorporar a los negocios.

 

Por otro lado, todavía son muchas las empresas que están apenas acumulando una infinidad de información sin saber cómo utilizarla y con la estrategia incorrecta, con el fin de convertirlas en datos relevantes para las necesidades de la compañía.

 

Cuando el método no está claro o simplemente no existe, el propio negocio puede dar señales de que las cosas no van bien.

 

Conforme a los rubros siguientes, éstos son algunos indicadores que son parte de los problemas identificados en las empresas:

 

1. Aumento en el costo del almacenamiento de datos.

 

En los últimos años, el precio de los servicios de almacenamiento de datos vienen presentando una caída, si la empresa comenzó a gastar más, es indicio de que la estrategia no está funcionando correctamente. Estudios del Experian EUA, revelan que el 77% de los CIOs creen que a pesar de ser un bien valioso, los datos no están siendo explorados en su potencialidad, otros, el 70% atribuyen que el aumento en los gastos es debido al costo de almacenamiento de la información que está sub utilizada, pero que así mismo permanecen guardadas.

 

A largo plazo, el impacto de ese mal uso de la información será que el servidor tendrá datos acumulados que ya no fueron utilizados, así como por otros nuevos; generando una sobre posición redundante y amenazando al presupuesto de la TI, siendo necesario adquirir cada vez más espacio.

 

2. Dificultad para reestructurar el banco de datos.

 

La reestructuración consiste en modificar la forma en cómo los datos son almacenados, la práctica puede representar algunas ventajas como por ejemplo; mejorar el desempeño, aumentar la utilización del almacenamiento o al igual facilitar el propio procesamiento de la información, esa modificación es necesaria principalmente cuando los datos son investigados en fuentes diferentes. Por otro lado, cuando la falta de organización es grande, se hace prácticamente imposible ejecutar esos procesos debido a los riesgos relacionados al tiempo de inactividad del banco.

 

3. Dificultad en la implementación para el análisis de datos.

 

La realización del análisis de la información, exige una buena comprensión de esos elementos disponibles, lo que significa que es necesario conocer el tipo de datos que se están colectando, de dónde están siendo extraídos, cómo serán organizados y almacenados. Para un pequeño banco no hay grandes dificultades, pero cuando se está lidiando con terabytes este proceso se vuelve complicado.

 

4. Gran cantidad de datos y poca conversión en la calidad de información.

 

Los datos almacenados ofrecen información valiosa para actividades comerciales, sobre todo en lo que se refiere a las preferencias y comportamientos de los consumidores. En tanto, es necesario saber qué fuera de lo que pareciera que entre más datos se obtienen mayores resultados, no es necesariamente lo que sucede en la práctica. En ese universo cuanto mayor es el volumen, mayores son las oportunidades de usar conjuntos de datos erróneos imposibilitando observar el análisis.

 

Las muestras son utilizadas para reducir el tiempo y costos comprometidos, además cuando hay grandes cantidades de datos a disposición es necesaria una infinidad de técnicas para extraer información que tengan sentido, ya que en muchos casos ocasiona un problema de “parálisis” de los equipos por los análisis al ser realizados.

 

5. Alto riesgo en la seguridad del almacenamiento.

 

Las empresas vienen enfrentando una infinidad de ciberataques, en los cuales los hackers están interesados en secuestrar datos privados, esas violaciones destacan cada día más en las redes por los impactos que generan en las corporaciones, sobre todo en las pequeñas y medianas empresas, cuyas soluciones de seguridad todavía son frágiles en comparación a los métodos utilizados por las grandes organizaciones. Estas mismas son objetivos vulnerables y sin una estrategia de datos adecuada, corren riesgos de perder más que “sólo” información; pueden perder su reputación y su relación con los clientes, imposibilitando su continuidad en el mercado.

 

En fin, el gran volumen de información generada en el Big Data necesita de organización para ser trabajada, de forma que pueda ayudar a que las empresas encuentren medidas relevantes para sus negocios.

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Fuentes:

https://datafloq.com/read/6-signs-your-company-needs-a-new-data-strategy/3138

http://marketingpordados.com/analise-de-dados/analise-de-dados-como-ela-ajuda-na-tomada-de-decisao-da-sua-empresa/

http://cio.com.br/tecnologia/2017/04/10/como-usar-a-analise-de-dados-para-melhorar-os-resultados-de-projeto/

http://www.itforum365.com.br/gestao/estrategia/big-data-analytics-e-bi-estao-na-pauta-de-cios-para-2017

http://cio.com.br/tecnologia/2017/02/13/as-10-tendencias-de-big-data-que-definirao-2017/



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