Reinventando la inteligencia empresarial: 10 formas en que Big Data está cambiando los negocios

En los últimos años, los grandes datos han cambiado la forma en que operan muchas empresas. Big data promete revolucionar los negocios a medida que avanza hacia las organizaciones medianas y pequeñas. Aquí hay 10 formas en que Big Data está cambiando el negocio.

Cómo el big data está cambiando los negocios

1. Mejor inteligencia empresarial

La inteligencia empresarial es un conjunto de herramientas de datos que se utilizan para proporcionar mejores conocimientos empresariales. Va de la mano con el big data. Antes del auge de los grandes datos, la inteligencia empresarial era bastante limitada. Big data ha dado lugar a la inteligencia empresarial como una carrera legítima. Muchas empresas se están preparando para contratar expertos en inteligencia comercial porque ayudan a llevar una empresa al siguiente nivel.

Cualquier negocio que genere datos puede utilizar inteligencia comercial. Hoy en día, es raro encontrar una empresa que no genere datos en absoluto, por lo que cualquier empresa puede beneficiarse de una mejor inteligencia empresarial. Se están ideando regularmente nuevos usos para la inteligencia de negocios.

2. Marketing más dirigido

La primera gran marca de Big Data en las empresas ha sido su conocimiento del comportamiento de compra de los clientes. Antes del big data, las empresas solo tenían los datos de las ventas reales. Big data, por el contrario, captura las acciones de los clientes al minuto, lo que permite a las empresas crear campañas de marketing más específicas. El análisis de big data puede no ser siempre perfecto, pero es muy preciso. Esta alta precisión permite a las empresas orientar el marketing a las necesidades percibidas del cliente.

Big data puede proporcionar información muy específica basada en el historial de compras y navegación, lo que permite a las empresas crear ofertas altamente personalizadas para los clientes existentes. Estas ofertas se pueden presentar a través de correo electrónico, sitios web de la empresa, servicios de transmisión y publicidad en línea. Los macrodatos también se pueden usar para analizar texto, videos, imágenes y datos de audio en sitios de revisión, redes sociales y otros sitios web para determinar las actitudes de los clientes, detectar patrones y entregar contenido apropiado.

Imagine cómo su empresa se beneficiaría de poder comercializar los productos que sabía que sus clientes necesitaban y de conocer suficiente información sobre ellos para adaptar su mensaje a sus necesidades específicas.

3. Atención al cliente proactiva

Big data cambiará el servicio al cliente, ya que permite a las empresas saber exactamente qué necesitan sus clientes incluso antes de que expresen sus preocupaciones. Este tipo de servicio al cliente proactivo revolucionará las empresas que quieran diferenciarse con un servicio al cliente superior.

Imagine que un cliente experimenta un problema después de una compra y llama al negocio. El análisis de big data en tiempo real de la cuenta del cliente y las visitas al sitio web de su empresa pueden predecir uno o dos problemas que pueden requerir asistencia. Un mensaje de voz podría incluso preguntarle al cliente si estaba experimentando un problema en particular y brindarle ayuda automatizada.

De cualquier manera, los representantes de atención al cliente tendrían una buena idea de qué se trataba la llamada y brindarían un servicio al cliente informado. Un mayor análisis de datos podría permitir a los representantes contactar de manera proactiva a los clientes en cuentas donde el análisis predictivo determina que el cliente podría tener un problema en el futuro.

4. Productos adaptados al cliente

Big data no solo promete mejorar el servicio al cliente haciéndolo más proactivo, sino que también permitirá a las empresas fabricar productos que respondan al cliente. El diseño de productos puede centrarse en satisfacer las necesidades de los clientes de maneras que nunca han sido posibles. En lugar de confiar en los clientes para que le digan a su empresa lo que buscan en un producto, puede utilizar el análisis de datos para predecir esa información. Se pueden capturar datos de clientes que comparten sus preferencias a través de encuestas y hábitos de compra. Incluso puede usar escenarios de casos para crear una mejor imagen de cómo debería ser un producto futuro.

5. Auge de los departamentos de datos y CDO

Big data no solo está cambiando la forma en que las empresas tratan con los clientes, sino también la forma en que operan internamente. Durante los años 80 y 90, el departamento de TI pasó a primer plano como la fuerza impulsora de los aumentos de productividad y el crecimiento general del negocio. Junto con el departamento de TI llegó el ascenso del director de información. Ahora, las empresas están desarrollando departamentos de datos que están separados de los departamentos de TI, además de nombrar directores de datos (CDO) que reportan directamente al CEO.

6. Mejoras en la eficiencia operativa

Los ingenieros industriales se centran en la eficiencia y saben que se necesitan datos para que un proceso sea más eficiente. Big data proporciona una gran cantidad de información sobre cada producto y proceso.

Los ingenieros están analizando big data para buscar formas de hacer que los procesos se ejecuten de manera más eficiente. El análisis de big data funciona bien con la teoría de las restricciones: los datos hacen que las restricciones sean más fáciles de reconocer y, una vez reconocidas, más fáciles de identificar. Cuando se descubre la restricción más vinculante y luego se elimina, la empresa puede ver grandes aumentos en el rendimiento y la producción. Big data ayuda a proporcionar estas respuestas.

7. Costes reducidos

Big data tiene el poder de reducir los costos comerciales. Específicamente, las empresas ahora están utilizando esta información para encontrar tendencias y predecir con precisión eventos futuros dentro de sus respectivas industrias. Saber cuándo puede ocurrir algo mejora las previsiones y la planificación. Los planificadores pueden determinar cuándo producir, cuánto producir y cuánto inventario mantener disponible.

Un buen ejemplo son los gastos de inventario. Es caro llevar inventario; no solo hay un costo de mantenimiento de inventario sino también un costo de oportunidad de inmovilizar capital en inventario innecesario. El análisis de big data puede ayudar a predecir cuándo ocurrirán las ventas y, por lo tanto, cuándo debe ocurrir la producción. Un análisis más detallado puede revelar el momento óptimo para comprar inventario e incluso cuánto inventario debe tener a mano.

Las empresas deben adoptar big data si quieren lograr más. No pasará mucho tiempo antes de que las empresas que no han adoptado Big Data se queden atrás.

8. Detección de fraude

Las empresas de las industrias de servicios financieros y seguros utilizan big data para detectar transacciones fraudulentas y fraudes de seguros al encontrar anomalías. Los bancos y los procesadores de tarjetas de crédito también pueden usar big data para detectar pagos fraudulentos, a veces incluso antes de que el titular de la tarjeta sepa que su tarjeta ha sido comprometida. El análisis de big data también puede reducir la incidencia de falsos positivos en la detección de fraudes, mientras que anteriormente, la institución financiera habría congelado la cuenta del comerciante y podría haber resultado ser una falsa alarma.

9. Ciberseguridad

Los profesionales de TI y ciberseguridad pueden usar big data para predecir amenazas y vulnerabilidades con anticipación para evitar filtraciones de datos. Además de la información obtenida de computadoras y dispositivos móviles, el big data incluye datos de redes, sensores, sistemas en la nube y dispositivos inteligentes para detectar posibles problemas. Las capacidades incluyen representación de datos unificados, detección de ataques de día cero, intercambio de datos entre sistemas de detección de amenazas, análisis en tiempo real, muestreo y reducción de dimensionalidad, procesamiento de datos con recursos limitados y análisis de series temporales para la detección de anomalías.

10. Mitigación de riesgos en la cadena de suministro

¿Qué pasaría si pudiera detectar problemas potenciales en la cadena de suministro de su empresa para poder cambiar de proveedor de manera proactiva, redirigir las mercancías o utilizar diferentes transportistas? Los grandes datos le permiten hacerlo.

Amazon ha cambiado el juego de entrega con sus opciones de entrega de uno, dos y el mismo día. Para mantenerse al día, otras empresas pueden usar big data para la gestión de flotas de entrega mediante la optimización de rutas, la coordinación de horarios de entrega y la ubicación precisa de los artículos. Esta eficiencia añadida se traduce en ahorros de combustible, ya que los vehículos de reparto pueden tomar las rutas más eficientes. Cuando UPS implementó big data de esta manera, terminó aumentando sus estadísticas de entrega a tiempo y ahorró 1,6 millones de galones de gasolina al año, según Crayon Data.

Qué hacer y qué no hacer al usar big data en su negocio

Si decide implementar iniciativas de big data en su empresa, asegúrese de conocer estas prácticas recomendadas y los peligros potenciales.

hacer

• Sea claro en su propósito y punto de partida. Piense en los usos potenciales de big data y luego considere el costo de implementación, el impacto anticipado en el negocio y el tiempo que tardará en comenzar a obtener resultados.
• Proteja sus datos. Si va a utilizar empresas de terceros para el análisis y la recopilación de datos, es importante establecer límites con respecto a quién usará los datos y cómo los usarán.
• Construir una cultura colaborativa. porque los datos a menudo tiene implicaciones para diferentes partes de su negocio, lo aprovechará al máximo si habilita la colaboración entre departamentos con respecto al acceso, análisis y creación de nuevas iniciativas basadas en los datos.
• Elija cuidadosamente su infraestructura de big data. El gran volumen de datos significa que lo más probable es que necesite utilizar un centro de datos para el almacenamiento. Los datos son un activo, así que evalúe los centros de datos potenciales según el costo, las prácticas de administración, el respaldo, la confiabilidad, la seguridad y la escalabilidad.

no hacer

• No uses demasiados datos. Si bien puede ser tentador intentar usar todos los datos que su empresa haya recopilado, obtendrá mejores resultados si elige solo el tipo de datos que se ajusta a sus necesidades comerciales actuales.
• No hagas todo a la vez. Elija un objetivo comercial que desee abordar con big data y planee en torno a eso antes de abordar otros proyectos de big data.
• No te olvides de la seguridad. Una vez que tenga información procesable de sus datos, es más importante que nunca planificar la confidencialidad, integridad y disponibilidad de esos datos. Sus resultados de big data son propiedad intelectual de la empresa y deben ser protegido.
• Mantenga su enfoque demasiado estrecho. Mire el panorama general y aborde las áreas críticas de toda la empresa con su estrategia de big data para obtener el mayor retorno de la inversión.