El impacto del almacenamiento y procesamiento de datos en una empresa
BusinessEl protagonismo de los datos en cualquier tipo de empresa es ya una realidad. Sin embargo, la atención suele ir centrada en la gestión de los mismos para la extracción de información de valor. Hoy, queremos hablar de otras cuestiones con la misma relevancia: el almacenamiento y el procesamiento de los datos. En este artículo aprenderás cuáles son los beneficios de procesarlos correctamente y los retos relativos al almacenamiento masivo.
Pero dado que son temáticas de actualidad y procesos que deberían estar implementándose en todo tipo de empresas, te recomendamos formarte con el Máster en Business Intelligence y Data Management Online. Incluye temáticas como la gestión avanzada de clientes y el análisis de grandes cantidades de datos con tecnologías como Big Data y Data Science.
Beneficios de un buen procesamiento de datos
El procesamiento de datos tiene como principal beneficio la mejora en la toma de decisiones. Esta se vuelve más informada y ágil, ya que pueden basarse en datos reales y actualizados. Pero además, su tratamiento permite conocer tendencias, oportunidades y riesgos, que dan un margen a la empresa para reaccionar y adaptarse.
Tanto si se trata de resolver un problema o una situación concreta, así como hacer una predicción de lo que pasará a corto o medio plazo, con el histórico de datos se puede establecer una estrategia definida que no se basará en la intuición, sino en una probabilidad estadística. Esta es la base del Business Intelligence o BI.
En lo que respecta a las tareas diarias, las que son repetitivas se pueden automatizar para reducir los tiempos de ejecución y la minimización de los errores humanos. Puesto que el personal puede dedicarse así a otras tareas de mayor relevancia y creatividad, se reducen los recursos empleados y se incrementa la productividad.
De cara a los clientes, el almacenamiento de datos y su posterior tratamiento incrementa la capacidad de personalización. Con una buena gestión de datos, las empresas pueden segmentar a su audiencia y ofrecer productos y servicios adaptados a las necesidades específicas de cada cliente. Así se consigue mejorar la experiencia del usuario y aumentar la fidelización.
Un ejemplo de personalización es Spotify, que invierte en Data Analytics. La empresa estudia tus datos de consumo y los compara con los del resto de usuarios. En función de tus acciones y tus gustos musicales, te sugiere alternativas que seguramente van a estar muy en la línea de tus preferencias.
La clave son los sistemas de almacenamiento de datos y su posterior procesamiento. A partir de ahí se puede generar una segmentación inteligente de la base de datos. Al observar el comportamiento de diferentes tipos de usuarios, se elaboran los llamados clusters de clientes o usuarios.
Después se aplican algoritmos, por ejemplo K-means, y se agrupan los usuarios en función de su comportamiento, en lugar de por edad, sexo o localización. Esto se consigue porque los algoritmos son capaces de interpretar patrones de conducta y, con ello, predicciones. Por eso, Spotify puede hacer sugerencias atractivas o Netflix asesorarte sobre series y películas.
Sin embargo, existen otros tipos de arquitecturas de Big Data más allá de la anterior. Por ejemplo, las campañas electorales en los Estados Unidos, y en particular con la reelección de Obama. El estudio de las encuestas, de las bases de datos de afiliados o de las redes sociales propiciaron una estrategia de comunicación e inversión publicitaria más inteligente, mejor ubicada y más optimizada.
Solamente hay que copiar a los que lo hacen bien y poner de tu cosecha propia. Usa herramientas para un proyecto de Big Data, investiga tu base de datos, estudia a los seguidores de tus redes sociales, revisa las preguntas que te llegan por e-mail, analiza patrones de comportamiento u organiza reuniones con el departamento de ventas o atención al cliente.
Con todos estos datos elabora tus propios clusters y haz, por ejemplo, como Amazon. Su sistema de recomendación inteligente sabe que si estás mirando un taladro, es muy probable que te interesen otras opciones similares. Una vez escogida tu mejor opción, quizás no has pensado todavía que necesitarás unas brocas, tacos y tornillos. Pero Amazon sí, y por eso te las recomienda.
Retos de implementar el almacenamiento de datos masivo en tu empresa
Ya hemos visto cómo funciona el procesamiento de datos y lo que las empresas pueden ofrecer a sus clientes. Sin embargo, a pesar de las ventajas que ofrece, estos proyectos de Big Data no se aplican todavía hoy en todas las empresas, ya que supone enfrentarse a una serie de retos, como los siguientes:
- Volumen de datos muy grande. El procesamiento de datos requiere de tecnología y plataformas con costes elevados. La parte positiva es que podemos recurrir a opciones de bajo coste que también son capaces de procesar grandes cantidades de información.
- Veracidad y calidad de los datos. Los datos disponibles no son siempre de buena calidad. Además, al integrar fuentes externas pueden quedar alterados.
- Falta de personal cualificado. La captación, análisis e interpretación de los datos implica conocimientos muy específicos. Por tanto, la empresa tendría que apostar por nuevas contrataciones.
Si bien son desafíos, son fácilmente solucionables. Y de hecho, bien que merece la pena, ya que hemos visto que las ventajas de apostar por el almacenamiento y el procesamiento de datos son múltiples, con independencia del tipo de empresa o de su tamaño
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