13
Dic 2019

La importancia del Big Data en la empresa

Escuela Europea

Lo primero que debemos conocer es: qué es el Big Data, como definición válida podríamos decir que es un sistema de almacenamiento, captura, búsqueda y análisis de datos.
Este sistema nació ante la necesidad no satisfecha del tratamiento de grandes volúmenes de datos. Aunque realmente engloba muchas definiciones, ya que en él, se agrupa todo lo relacionado con el manejo de estas grandes cantidades de datos y cuyo objetivo principal es poder analizarla y gestionarla de manera inteligente, para planificar nuevas estrategias comerciales y obtener el máximo provecho de ellas.

El Big Data se caracteriza por las 4 Vs:

  • Volumen: cantidad de información que se almacena.
  • Velocidad: datos interpretados de manera casi inmediata.
  • Variedad: la cantidad de fuentes de las que proceden estos datos.
  • Veracidad: es importante separar lo verdadero de lo que no lo es.

Todo esta cantidad de información, analizada y clasificada puede llegar a ser de gran utilidad para la empresa, generando importantes oportunidades de negocio y consiguiendo ventajas competitivas.

¿Qué beneficios tiene el Big Data en la empresa?

Tenemos claro que las empresas cada vez generan más datos y de manera más frecuente, es por ello que podemos conseguir beneficiarnos y aprovecharlos al máximo. De ellos podemos conocer por ejemplo nuestros productos más vendidos, las promociones de mayor aceptación, los clientes más fieles a nuestra empresa etc, pero estos datos no solo nos aportarán datos actuales de lo que sucede en el presente, sino que nos ayudarán para el futuro.

Con ellos podremos mejorar la relación con el cliente, conocerlo mejor y realizar acciones y promociones personalizadas y exclusivas para los más leales, consiguiendo una mayor satisfacción. Incluso se pueden diseñar productos conforme a los gustos del consumidor.

Las industrias tradicionales, sectores menos innovadores como la agricultura, también se están beneficiando del Big Data, reduciendo con ello costes de mantenimiento y siendo su trabajo más eficaz, por ejemplo consiguiendo ajustar cantidades de agua y fertilizante, lo que reduce costos de mantenimiento.

Además, permite aprender en movimiento, ya que al analizar los datos a gran velocidad, se optimizan y mejoran los procesos, prediciendo fallos y mejorando con ello la producción.

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