Los desarrolladores están encontrando todo tipo de formas creativas para aprovechar mejor los big data. La razón es que la información recopilada a partir de estos datos puede conducir a soluciones para detener el fraude con tarjetas de crédito, anticipar e intervenir en fallas de hardware, desviar el tráfico para evitar saturación, guiar el gasto de los consumidores a través de interacciones y aplicaciones en tiempo real y muchos beneficios más.

<< [Descarga gratis] Introducción a análisis de datos>>

El 61% de las empresas afirman que los macrodatos generan ingresos porque pueden ofrecer información detallada sobre el comportamiento de los clientes. Para la mayoría de las empresas, esta perspectiva de sus datos existentes significa obtener una vista de 360 grados de sus clientes. 

De acuerdo con un informe de CapGemini, la experiencia digital del cliente parte de comprenderlo:

Eso significa aprovechar todas las fuentes, no solo analizar todos los contactos con la organización, sino también vincular a fuentes externas, como las redes sociales y los datos disponibles comercialmente. Para la cadena de suministro digital, consiste en recopilar e interpretar los datos de los dispositivos conectados.

Muchas pymes utilizan un CRM en colaboración con redes sociales y plataformas de marketing para almacenar y analizar datos de clientes, debido a que para muchas de estas organizaciones el mayor problema es descubrir cómo obtener valor de estos datos. Solo el 27% de los ejecutivos encuestados en un informe de CapGemini describieron sus iniciativas de big data como exitosas.

Esto indica que existe una gran brecha entre el conocimiento teórico de macrodatos y la puesta en práctica.

Los 5 problemas principales con big data

1. Encontrar la señal en el ruido

Es difícil obtener información a partir de una gran cantidad de datos. Maksim Tsvetovat, científico de big data de Intellectsoft y autor del libro Social Network Analysis for Startups, afirma que para usar los macrodatos correctamente «tiene que haber más de una señal discernible en el ruido que se pueda detectar».

Una vez que hemos realizado nuestra inteligencia sobre los datos, a veces tenemos que regresar a decidir que simplemente no medimos esto correctamente o medimos las variables incorrectas, porque no hay nada que podamos detectar aquí.

Por lo tanto, uno de los mayores problemas que enfrentan las empresas cuando manejan macrodatos es el clásico problema de una aguja en un pajar. Tsvetovat sostiene que, en su forma sin procesar, los big data parecen un enredo y es necesario un enfoque científico de los datos. Hay que abordarlos con cuidado y partiendo de una hipótesis para contrastarla; si falla, será mejor probar más hipótesis.

2. Silos de datos

Los silos de datos son la debilidad del big data, ya que almacenan todos esos datos maravillosos que has capturado en unidades separadas y dispares que no tienen nada que ver entre sí. Por lo tanto, no se pueden obtener conocimientos de estos datos porque simplemente no están integrados.

Los silos de datos son la razón por la que tienes que procesar números manualmente para producir un informe de ventas mensual y por la que las decisiones de nivel directivo se toman lentamente. También son el motivo por el que tus equipos de ventas y marketing simplemente no se llevan bien y por el que tus clientes buscan en otra parte, ya que sienten que no se satisfacen sus necesidades y tal vez una empresa más pequeña y ágil les está ofreciendo algo mejor. 

La mejor forma para eliminar los silos de datos es simple: integrando tus datos

3. Datos inexactos

Los silos de datos no solo son ineficaces a nivel operativo, sino que también son un caldo de cultivo fértil para el mayor problema de datos: los datos inexactos. 

Con base en un informe de Experian, sabemos que el 75% de las empresas creen que la información de contacto de sus clientes es incorrecta. Si tienes una base de datos llena de información inexacta de clientes, es posible que en realidad no tengas ningún dato. Entonces, la mejor forma para combatir los datos inexactos es eliminando silos de datos al integrar tus datos. 

4. La tecnología avanza demasiado rápido

Es más probable que las corporaciones más grandes sean víctimas de los silos de datos, por razones tales como que prefieren mantener sus bases de datos en las instalaciones y porque la toma de decisiones sobre las nuevas tecnologías suele ser lenta.

Un ejemplo citado en el informe de CapGemini es que las empresas de telecomunicaciones y las compañías de servicios públicos «están notando altos niveles de disrupción por parte de nuevos competidores que ingresan desde otros sectores. Este problema fue mencionado por más de 35% de los encuestados en estas industrias, en comparación con un promedio general de menos de 25%».

En esencia, los actores tradicionales tardan más en adoptar los avances tecnológicos y se enfrentan a una seria competencia de empresas más pequeñas debido a esto

Los macrodatos también son datos rápidos. Paul Maritz, presidente de Pivotal, escribió: 

Si puedes obtener todos los datos relevantes, analizarlos rápidamente, sacar a la luz conocimientos procesables y llevarlos de vuelta a los sistemas operativos, entonces puedes afectar los eventos mientras aún se están desarrollando. La capacidad de entender a las personas o cosas de forma inmediata y afectar el resultado puede ser extraordinariamente importante.

La capacidad de tomar decisiones rápidas y actuar prontamente sobre la base de los conocimientos adquiridos en este rubro es una ventaja que tienen las pymes sobre las grandes corporaciones. 

5. Falta de trabajadores calificados

El informe de CapGemini encontró que el 37% de las empresas tienen problemas para encontrar analistas de datos capacitados. Tu mejor opción es formar un equipo de análisis de datos común para la empresa, ya sea mediante la recalificación de tus trabajadores actuales o la contratación de nuevos trabajadores especializados en big data.

Por lo tanto, necesitas encontrar empleados que no solo comprendan los datos desde una perspectiva científica, sino que también comprendan el negocio y sus clientes y cómo los hallazgos de tus datos se aplican directamente a ellos.

La integración de datos es clave para big data

La integración de datos es absolutamente esencial para aprovechar al máximo los macrodatos, debido a que aborda la necesidad de eliminar los silos de datos para que puedas obtener una visión más profunda de estos. 

En un libro acerca de big data titulado Beyond the Hype, los autores encontraron que demasiadas personas tratan este tema como una ocurrencia tardía y eso conduce a una exposición de seguridad, recursos desperdiciados, datos no confiables y más. De hecho, aseguran que se debería analizar la arquitectura del big data teniendo en cuenta la integración y la gobernanza desde el principio. 

Lo anterior no solo salvaría el trabajo de limpieza que es inevitable cuando se trabaja con silos de datos y macrodatos, sino que también ayuda a establecer la veracidad. En otras palabras, aumenta la confiabilidad de tus datos, lo que respalda la autoridad de cualquier conocimiento que obtengas al analizar tus datos. 

Entonces, el primer paso para integrar tus datos es limpiarlos. El consultor de big data Ted Clark, de la empresa de consultoría de datos Adventag, comenta: 

El 80% del trabajo que hacen los científicos de datos es limpiar los datos antes de que puedan siquiera mirarlos; son custodios de datos en lugar de analistas. Todo lo que hayas hecho más de tres veces, debes automatizarlo desde la primera vez; las otras veces ahorrarás tiempo y te concentrarás en el análisis.

¿Cómo limpiar y mantener tus macrodatos?

1. Elimina los duplicados

Si utilizas varios canales para capturar datos, como tu sitio web, centro de atención al cliente y leads de marketing, entonces corres el riesgo de recopilar información duplicada. Para ello existen herramientas que te pueden ayudar a eliminar datos duplicados. Por ejemplo, si trabajas con Contactos de Google, puedes combinar tus contactos. 

2. Verifica los datos nuevos

Establece estándares para toda la empresa sobre la verificación de todos los nuevos datos capturados antes de que ingresen a la base de datos central. Revisen si el cliente aún no está en el sistema, o que no esté bajo un nombre diferente o con su dirección de correo electrónico.

3. Actualiza los datos

Mantén tus datos actualizados y limpios. Esto lo puedes hacer mediante el uso de herramientas de análisis sintáctico, que escanean todos los correos electrónicos entrantes y actualizan la información de contacto cuando está disponible. 

4. Implementa una entrada de datos coherente

Finalmente, asegúrate de que todos los empleados conozcan los estándares de entrada de datos de toda la empresa, por ejemplo, que cada registro de cliente debe tener nombre y apellido.

Como ves, una forma infalible de mantener tu base de datos de contactos actualizada y coherente entre aplicaciones es asegurarte de que tus datos estén sincronizados e integrados. Ahora puedes conectar tus aplicaciones y crear un ecosistema digital integrado con Operations Hub.

Introducción a análisis de datos
 Introducción análisis de datos

Publicado originalmente el 29 de abril de 2021, actualizado el 20 de enero de 2023

Topics:

Análisis de datos