El uso de Big Data y data alternativa está ayudando a las empresas a solucionar problemas complejos y tomar mejores decisiones ante escenarios poco claros. A través del uso de machine learning e inteligencia artificial las empresas pueden obtener beneficios del Big Data como:
- Generar mayor conexión con los consumidores y el mercado meta.
- Mejorar la experiencia del cliente en cada interacción con la marca.
- Analizar mercados con gran detalles para identificar oportunidades de mercado.
- Reducción de costos operativos y mejorar la productividad en los procesos.
- Desarrollar estrategias de ventas y marketing más efectivas.
Big Data y análisis de datos alternativos
Para entender qué tipos de problemas resuelve el Big Data en una empresa, primero es necesario entender a qué nos referimos con este término.
¿Qué es Big Data?
De acuerdo con Oracle, el Big Data es la derivación de valor a partir de complementar datos relacionales tradicionales, con nuevas fuentes de datos no estructurados y data alternativa. En PREDIK Data-Driven definimos el Big Data como el aprovechamiento de datos masivos, pertenecientes a distintas fuentes, para tomar decisiones más precisas y acertadas.
Si le interesa conocer más sobre el tema tenemos una Guía Completa Sobre Big Data.
¿Qué es Data Alternativa?
La data alternativa es aquella información generada por usuarios y empresas, las cual es obtenida de fuentes no tradicionales. Algunas fuentes no tradicionales podrían ser sitios web, aplicaciones móviles, movimientos transaccionales, datos geoespaciales y registros públicos.
Los datos alternativos han sido ampliamente acogidos por las empresas que buscan mejorar los índices de predicción, maximizar los rendimientos y disminuir los riesgos imprevistos.
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Soluciones Big Data para resolver problemas complejos
El uso de Big Data se ha vuelto cada prioritario para las empresas a nivel global. De hecho en una encuesta se reveló que 61% de las compañías afirman que el Big Data les permite incrementar sus ingresos, ya que éste les ofrece un mayor entendimiento de los consumidores, del mercado y la competencia.
Modelos predictivos
Los modelos predictivos son herramientas de ciencia de datos (o data science) cuyo propósito se enfoca en predecir el comportamiento de los consumidores, el crecimiento en ventas y tendencias que definirán la dirección del mercado.
- ¿Qué problema soluciona? A través de analítica predictiva se soluciona la incertidumbre de las empresas con respecto a ciertas decisiones. Los datos que arrojan este tipo de modelos minimizan, en gran medida, los riesgos de tomar una decisión equivocada.
Investigación de mercados y comportamiento de los clientes
La aplicación del Big Data en el marketing ha sido clave al momento de analizar a los consumidores. Los estudios de mercado respaldados por ciencia de datos suelen contemplar un volumen de datos mucho más extenso.
El Big Data Analytics se refiere al proceso de extraer insights de grandes cantidades de datos, para identificar patrones ocultos, conexiones poco exploradas y correlaciones que pueden influir en las personas. Lo que antes podía tomar varios meses de investigación, ahora se puede realizar de manera más rápida y con una muestra más confiable.
- ¿Qué problema soluciona? Realizar market research con Big Data permite a las empresas obtener un mayor entendimiento de los consumidores. La misma data generada por los usuarios, por ejemplo en redes sociales, puede ser utilizada para entender patrones, hábitos y necesidades de consumo.
Data en tiempo real para mejorar procesos dentro de una empresa
Si algo hemos aprendido en estos últimos años, es que los mercados pueden cambiar de forma radical a partir de eventos totalmente externos e imposibles de controlar. Así como la pandemia afectó la producción de componentes electrónicos, desestabilizando toda la demanda de consumo, de la misma manera incrementó la adopción del comercio electrónico.
Una de las características más interesantes del Big Data es su capacidad de entregar información valiosa en tiempo real. Ya sea que se trate de bases de datos internas o datos alternativos, las empresas pueden identificar problemas al instante. A raíz de esto, han comenzado a surgir «empresas inteligentes», las cuales son capaces de adaptar mejor sus procesos.
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Por ejemplo, hoy en día, las grandes empresas logísticas utilizan datos en tiempo real para optimizar sus rutas de reparto dependiendo del tráfico, condiciones climáticas y accidentes viales.
- ¿Qué problema soluciona? El «timing» es un término que se ha vuelto fundamental para gran parte de las empresas. Tomar decisiones acertadas, en el momento adecuado representa una mayor ventaja competitiva y experiencia de marca para los usuarios.
¿Cómo utilizar Big Data y datos alternativos para resolver problemas de manera más efectiva?
En PREDIK Data-Driven contamos con más de 14 años de experiencia desarrollando soluciones basadas en Big Data, ciencia de datos y datos alternativos. Nuestros expertos han desarrollado una metodología especializada con la que han generado analítica predictiva, estudios de mercado y modelos de geomarketing para empresas líderes a nivel global.
En este momento, nuestras soluciones son utilizadas por marcas de la talla de Panasonic, Adidas, Shell, Total Energies y Bayer. Contamos con un equipo de analistas de datos y especialistas en negocios, los cuales le ayudarán a desarrollar una solución que le permitirá tomar mejores decisiones más precisas y acertadas.
