Las empresas y el uso de la Analítica predictiva y big data

La competitividad actual de los mercados es mucho más compleja, y va en un creciente aumento. Por esta razón muchas empresas comienzan a utilizar herramientas que se han vuelto imprescindibles para el crecimiento, la evolución y en definitiva la supervivencia de estas. En estas herramientas encontramos la analítica predictiva. ¿Habías escuchado sobre ella, y la relación que tiene con Big Data?

Con esta ciencia y sus diversas secciones se pueden diseñar negocios inteligentes con el fin de que los clientes permanezcan felices con una eficiencia mucho más amplia en sus operaciones. ¿Te interesaría aprender todo sobre ella? Emagister te invita a echarle un vistazo a la oferta formativa que tiene el centro ESNECA BUSINESS SCHOOL: Máster en Business Intelligence y Big Data.

¿Qué es el big data y cuál es su relevancia?

Para hablar de una manera más abreviada, el concepto de big data se refiere a datos a gran escala o masivos. La manera más fácil de explicarlo es viéndolo como un conjunto de datos complicados, que cambian y que además son muy numerosos. Por lo cual, es mucho más difícil extraerlos de este universo de informaciones reales, de calidad y valiosas, que podrían ser mucha utilidad para el desarrollo del negocio. A pesar de esto, hay muchas herramientas que podrían entender esta gran cantidad de datos. Y en este punto es donde encontramos la analítica predictiva, la cual es muy útil en muchos de estos procesos.

Desde el origen del que provienen los datos como sus diversas características las cuales además presentan algunos obstáculos para su utilización de manera provechosa. Dado que este problema va relacionado con algo que es conocido como las cinco (V) que son: variedad, volumen, veracidad, valor y velocidad. Este contexto hace que la captura de los datos y su posterior procesamiento desborde la capacidad de las tecnologías que actualmente usamos: Desde los paquetes de visualización, las bases de datos hasta las estadísticas.

Dificultades para obtener datos de calidad

Gracias al big data, las diferentes fuentes de información han ido cambiando notoriamente y vienen de partes externas de las empresas. En este momento han llegado como producto de campañas de marketing, interacciones en las Redes Sociales, información estadística de empresas especialistas en el tema, llamadas, búsquedas en Internet y como resultado de actividades de prueba.

Los datos que recibidos algunas veces pueden estar estructurados, lo cual mejora su procesamiento. Aunque en otras ocasiones son semiestructurados, como pasa con los informes y las hojas de Excel, o sin estructura, como lo son el audio y el vídeo. Si se desean utilizar hacen falta aplicaciones especializadas, lo que costará tiempo y dinero.

Además, otro inconveniente en la obtención de datos valiosos son el gran volumen existente, los cuales llegan a los petabytes y los terabytes. La velocidad con la que cambian les da una gran maleabilidad, y por esta razón si se desea extraer conclusiones sobre lo que resulto, de ser real lleva a decisiones erróneas. Adicionalmente, la legislación que regula la calidad de los datos es reciente y no tiene garantías explicitas.

¿Cómo puede ayudarte la analítica predictiva?

Con el análisis de datos, data analysis o DA se tienen dos objetivos claros. Los cuales son: conocer a fondo un tema concreto y tomar decisiones basados en informaciones exactas y actualizadas. Evaluar tendencias, establecer preferencias y conocer las condiciones que influyen en los costes y las ventas ya no son opcionales. Es necesario para las empresas que quieran tener éxito.

Aunque esto no es nuevo, si es verdad que el conjunto de herramientas y procedimientos propios de la analítica predictiva ha evolucionado y crecido de manera considerable. La finalidad es poder predecir de forma exacta los comportamientos que van relacionados con hábitos, preferencias y demandas. Para esto se deben tener técnicos en análisis con una trayectoria en procedimientos estadísticos. Los ingenieros de datos recogen los de mayor importancia; los analistas y los desarrolladores de los programas se involucran en la visualización de la data.

Uso empresarial de la analítica predictiva y el big data

Todas las empresas pueden beneficiarse de la analítica predictiva, y de cualquier otra herramienta de análisis de los datos masivos. Pero, existen diversas áreas donde son vitales, como, por ejemplo: servicios en línea, marketing, banca y seguros, entre otros.

  1. Conocer la experiencia del usuario

Cuando interactúa el producto y el usuario se genera una fuente de información muy destacable. Cuando hablamos de producto puede ser una aplicación, un sitio web o una marca. Con el análisis predictivo se busca perfeccionar la interacción, ofrecer mayor valor, disminuir el abandono y gestionar incidentes de la forma más proactiva.

  • Desarrollar productos

Basados en lo ya existente, se logran diseñar servicios y productos innovadores. Teniendo el análisis de datos se puede anticipar los aspectos más relevantes, que influirán eventualmente en la demanda del producto.

  • Detectar el fraude

Los contextos y la conformidad de la seguridad evolucionan de manera constante. Para facilitar el aglutinamiento de información y además poder detectar patrones de fraude es necesario el uso de datos masivos.

Ejemplos de uso en diferentes negocios

Casi en todas las empresas, servicios y procesos podrían beneficiarse de la información que se obtenga con la analítica predictiva del big data. Por esa razón, explicaremos algunos casos:

  1. Servicios sanitarios

Los datos que tienen que ver con la salud de los pacientes podrían ser analizados con el fin de tener información clave. Los que son concernientes con planes de salud y seguros, en conjunto, son bastante valiosos. La finalidad es generar opciones más prácticas para el diagnóstico y el tratamiento, de modo que se optimice la asistencia.

  • Actividades turísticas

Los que hacen uso de estos servicios por lo general son exigentes. Además, generalmente permanecen un tiempo relativamente corto en instalaciones como casinos, resorts y hoteles. Dadas estas dos particularidades en los usuarios, es un reto medir que tan satisfechos están y gestionar los problemas. Con el fin de afrontarlos, la analítica predictiva está ayudando a identificarlos y además resolverlos previniendo que estos afecten el servicio.

  • Call centers

La compilación de la información generada en el histórico de llamadas recibidas es un gigante conjunto de datos. El análisis es de vital importancia para mejorar la interacción con el cliente y generar mayor número de ventas.

  • Retail

Los comportamientos de compra, cada comentario e interacción en cualquier página de e-commerce además de los programas de fidelización generan muchos datos. Los clientes buscan que se comprenda específicamente lo que necesitan, y se deben satisfacer sus demandas. Predecir tendencias quiere decir que se pueda tener la capacidad de crear nuevos productos con este propósito, con el fin de generar mayor rentabilidad para el negocio.

  • Usos en marketing

Para evaluar la sensibilidad del consumidor frente a la variación de los precios es necesario el estudio de los datos. También se puede optimizar la distribución con el fin de que las existencias permanezcan y ahorrar combustible y tiempo. Todas las quejas que se generen facilitaran la identificación de los puntos débiles de la cadena de distribución y comercialización para resolverlos.

  • Publicidad

Por medio de los dispositivos GPS, la tecnología facilita entrar en contacto con clientes. Adicionalmente, se pueden conocer las situaciones y la procedencia, información que es útil para establecer expandir las redes en zonas con alto potencial de venta directa.

La analítica predictiva es un recurso indispensable actualmente, ya que se pueden obtener incontables ventajas competitivas. Conocer a los clientes, satisfacerlos y permanecer con ellos teniendo excelentes relaciones comerciales.

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