“Big Data” se ha convertido en una tendencia tan poderosa entre las empresas que al menos el 75% de todas las empresas están planeando han invertido en iniciativas de datos dentro de los próximos dos años. No hace mucho tiempo, sólo las grandes corporaciones tenían los medios para trabajar con plataformas de datos de gran alcance de la ciencia. En los últimos dos años, sin embargo, la disponibilidad de herramientas basadas en la nube de inteligencia empresarial (BI) de autoservicio y ha hecho posible que las nuevas empresas y las PYME para tomar mejores decisiones basadas en datos que pueden mejorar las operaciones, mejorar las ventas y acelerar el crecimiento.

Los datos se están volviendo más grandes y complejos, sin embargo, y las empresas necesitan desarrollar estrategias para mantenerse al día. De acuerdo con un documento de 2015 publicado por Aberdeen Group , el 93% de las organizaciones ha experimentado un crecimiento significativo en el tamaño de los activos de datos en el transcurso del año anterior. Con el aumento del tamaño y la complejidad de los datos, se hace más difícil mantener la visibilidad y conocimientos necesarios para el BI efectiva.

Incluso el término zumbido “grandes datos” ya no es tan aplicable como lo fue una vez, dada la creciente complejidad de las materias primas. El término más exacto ahora es “datos complejos”, ya que los especialistas en BI están trabajando ahora con conjuntos de datos, fuentes de información y relaciones cada vez mayores. Sin embargo, usted necesita las herramientas y el know-how a fin de aprovechar mejor la potencia de los datos complejos. Cuando se aprovechan correctamente, estos datos se pueden utilizar para refinar sus habilidades de toma de decisiones empresariales. A continuación le indicamos cómo empezar.

1 – Mantenlo simple

Con conjuntos de datos más grandes, fuentes cada vez más diversas y mayores volúmenes de datos, puede extraer información más sólida para tomar decisiones empresariales sólidas con tiempos de retraso reducidos. El desafío es perfilar e integrar datos dispares con los recursos de TI adecuados.

Recuerde que la clave para hacer que los datos complejos sean útiles es establecer un enfoque que simplifique el trabajo. En el pasado, las iniciativas eficaces de BI requerían aportes de científicos de datos que analizaban datos complejos y preparaban informes visuales que pudieran ser entendidos por todos. No sólo es mucho tiempo, pero esto también requiere una amplia formación en el análisis de datos y aplicaciones de gestión.

Las soluciones modernas de BI pretenden simplificar todo esto a través de diversos medios, permitiendo así a las PYMES agilizar y automatizar procesos esenciales desde la compilación hasta la generación de informes. Una plataforma líder de análisis de datos llamada Sisense simplifica la forma en que manejan las empresas de análisis de datos complejos con una interfaz de arrastrar y soltar fácil y bibliotecas personalizables de visualizaciones. Al optimizar sus análisis para el procesamiento en memoria (InMemory) y en el chip (InChip technology (TM) ), la plataforma también permite a las empresas administrar sus análisis utilizando computadoras de escritorio de oficina, en lugar de costosos servidores y estaciones de trabajo, reduciendo significativamente las barreras técnicas necesarias para reducir los datos.

El principal beneficio de la simplicidad es la agilidad. Puesto que ya no necesitará pasar semanas o incluso meses en diseño, preparación de datos, programación y otros trabajos, simplemente puede actuar sobre los puntos de decisión de manera operacional.

2 – Mantenga los costos bajos

Enterprise BI era una vez prohibitivamente caro, ya que requiere hardware y software dedicado que aumentó significativamente el costo de despliegue – sin mencionar los costos de mantenimiento y consultoría que las empresas necesitaban para pagar a los profesionales de la ciencia de datos. Hoy en día, puede significativamente reducir los costos a través de análisis de autoservicio.

Las plataformas BI de autoservicio ofrecen hoy soluciones escalables que pueden satisfacer las necesidades de las empresas, independientemente del tamaño y la industria. Como empresa, debe aprovechar esta posibilidad al buscar proveedores que ofrezcan precios flexibles basados en el volumen o en procesos.

Aparte de eliminar la necesidad de adquirir hardware caro, las herramientas de BI de autoservicio también eliminan la necesidad de expertos en datos y consultores, lo que puede ahorrar aún más dinero a largo plazo. Esto es perfecto no sólo para las empresas emergentes y las PYME con presupuestos limitados, sino también para las empresas con necesidades más amplias y complejas.

Las herramientas de BI basadas en la nube son cada vez más populares, especialmente entre las empresas que no quieren invertir en su propia infraestructura. Algunos ejemplos son de IBM Watson Analytics y Microsoft de PowerBI , ambos de los cuales se puede ofrecer como soluciones independientes de software-as-a-service o como parte de las respectivas suites de la empresa impulsada por la nube de estos proveedores.

Escalabilidad de autoservicio de BI se ve reforzada por la disponibilidad de fuentes de datos libres, tales como contenido en los sitios web del gobierno como Data.gov , así como plataformas de medios sociales. De hecho, las ideas de los medios de comunicación social pueden ser minas de oro para las empresas que buscan aprovechar las audiencias de nicho objetivo y construir productos optimizados. Autoservicio plataformas de BI por lo general le permiten integrar los medios sociales como una fuente de datos externa usando un servicio como RSSBus . Otras formas de ahorrar tiempo y costos de datos incluyen el uso de fuentes como Google Analytics, Google AdWords y servidores SQL personalizados.

3 – Asegúrese de que es accesible

Al eliminar la necesidad de capacitación extensiva, infraestructura adicional (hardware y software) y consultores externos, BI es ahora más accesible que nunca. Por ejemplo, Sisense optimiza el uso de análisis in-chip y en memoria, que maximiza el poder de procesamiento de la mayoría de los escritorios modernos. Esto significa que no necesita ni siquiera adquirir equipos con grado de servidor o suscribirse a infraestructura virtualizada para obtener un BI eficaz.

Además, el proveedor de soluciones debe interactuar sin problemas con otras plataformas como las aplicaciones de finanzas, CRM o ERP como Due.com , Salesforce y Zendesk para un uso más eficaz de los datos.

Aparte de ser accesible, los datos complejos también deben ser accionables. Con integraciones simplificadas, puede garantizar una visibilidad total sobre sus datos y su negocio como un todo.

Sobre su negocio

Si usted es un negocio establecido con terabytes de datos para procesar o una PYME que simplemente necesita tomar mejores decisiones basadas en datos, la eficacia de la ciencia de datos es un desafío.

Para asegurarse de que está en el camino correcto para obtener información útil con tiempos de retraso mínimos, asegúrese de simplificar sus iniciativas de BI, utilizar una solución rentable y maximizar la accesibilidad de sus conocimientos en todos los departamentos.

Sisense puede ayudarte a administrar, modelar y visualizar datos – puedes ver algunos de este ejemplo de un panel ejecutivo para aprender cómo.

Contáctese con el equipo de Cloud Managers para asesorarse sobre el uso del Big Data y nuestra solución de inteligencia de negocio en su Área de Servicio al Cliente.

Fuente: Ryan Kh el 15 de noviembre, 2016 – 3 Ways to Face Complex Data With Confidence – Traducido por Cloud Managers

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Director de TI – Socio Fundador de Cloud Managers
Especialista en Continuidad de Negocios, Servicios Cloud, Centros de Datos, Virtualización, Gestión y Gobierno de TI, Seguridad y Tecnologías Open Source

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