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DataWise, Gestión de Proyectos, Big Data, Business Intelligence, Análisis de datos

5 Min. de Lectura

¿Por que el análisis de datos es esencial para mi empresa?

DataWise

Escrito por DataWise

20/09/2019 10:31:25

Si hubiera que definir el pilar central de acción del mundo empresarial actual, la palabra indicada sería datos. La recolección de información permite a las organizaciones hacer proyecciones, enfocar sus productos, estudiar sus públicos e incluso predecir caídas en los mercados. Según la compañía de análisis de datos Toucan Toco, en la actualidad hay 4.338 mil millones de usuarios conectados a internet, lo que demuestra la inmensa demanda y consumo de información.

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A su vez, se estima que para 2021 existan 25 mil dispositivos conectados en todo el mundo. Con respecto a la creación de data, entre 2016 y 2017, el 90% de toda los datos en el mundo fue generada por el hombre. Ante semejante cifra, es muy pertinente preguntarse ¿Qué es el análisis de datos?

 

Análisis de datos

Gráfica virtual de análisis de datos encima del torso de una mujer ejecutiva trabajando desde su laptop.

Según el portal de Make Use Of, el análisis de datos, es un proceso de evaluación de datos, a través de herramientas estadísticas, que recolectan información valiosa para las decisiones empresariales. Existen diversas técnicas para analizar datos. En este artículo te mostramos dos: Big Data y Business intelligence

Big Data

Si se busca este término en la web, el buscador arrojará en un segundo aproximadamente 7 millardos de resultados. Esto permite concluir que, en el mundo actual, el Big Data tiene un auge inmenso. Esta técnica consiste en recopilar grandes cantidades de datos, para su inmediata evaluación, y así generar conocimiento.  De la misma manera, los datos masivos, como se conoce en el español, buscan un análisis en tiempo real, enfocado en la toma de decisiones complejas y automatizadas.

Usos del Big Data

El análisis de datos masivos tiene un sinnúmero de aplicaciones. Sin embargo, te mostramos varios casos, donde seguramente has convivido e interactuado con esta técnica:

1. Big Data en el deporte

La Liga Nacional de Fútbol Americano (National Football League) es uno de los monopolios más adinerados de EEUU. Con ganancias estimadas en 8.800 MM de dólares en la temporada 2018-2019, lleva mucho tiempo utilizando la recolección de datos para su toma de decisiones. A través de una plataforma, los 32 equipos de la liga pueden acceder a data recolectada para implementarla en sus entrenamientos. Entre la información obtenida se destacan el estado del césped, los promedios de rendimiento deportivo, como Touchdowns o pases interferidos de cada jugador.  

De esta forma, los equipos sabrán qué días hay un mejor tiempo para tener un entrenamiento más seguro, en qué aspecto están fallando sus jugadores, cuáles jugadas deben practicar, e incluso qué jugadores deben descansar para evitar lesiones. El Big Data recolecta datos que ayudan a los equipos a planificar y actuar con proyecciones firmes y reales. Esto permitirá a los dueños de franquicias ahorrar dinero en gastos médicos, transporte, y por supuesto, esperar mayores ganancias con un equipo enfocado.

2. Reelección de Barack Obama 

En 2012, el equipo de campaña del ex-presidente utilizó la plataforma de análisis de datos HP Vertica. A través del trabajo de tres equipos enfocados en recolección de datos de votantes convencidos por Barack Obama, votantes dudosos y votantes que ejercerían su derecho al voto. El Big data permitió al equipo generar feedbacks rápidos para optimizar el mensaje político de Obama, y así enfocar los esfuerzos en personas que lo votarían con total seguridad.

 

Business Intelligence

Gráfica virtual de análisis de datos encima del torso de una hombre ejecutivo presionando una pantalla virtual.

Al igual que el Big Data, la técnica de recolección de datos Business Intelligence (BI), permite recopilar información a los ejecutivos empresariales para la toma de decisiones. Su principal diferencia con el Big Data radica en que el primero obtiene datos a través de un sistema de distribución de archivos. Mientras tanto, el Business Intelligence busca centralizar todos los datos en un servidor único de la empresa.

Uso de Business Intelligence

Ryan Mulcahy, en su artículo Business Intelligence Definition and Solutions” (Inteligencia empresarial definición y soluciones), destaca algunos ejemplos de empresas que usan la inteligencia empresarial. En primer lugar, hace mención a cadenas de comida rápida como Wendy’s y T.G.I. Friday’s, cuyos directores aplican Business Intelligence para saber qué platos agregar al menú y cuales quitar.

También les permite determinar qué locales generan pérdidas. Incluso, la inteligencia empresarial les aconseja cómo renegociar la comida con sus proveedores.

Mulcahy también hace mención de la inteligencia empresarial en el deporte, específicamente en el Fútbol Americano. Los “Patriotas de Nueva Inglaterra”, ganaron el Super Tazón (Superbowl) en tres ocasiones dentro de los últimos cinco años (2015, 2017 y 2019). Gran parte de su logro se debe a la recolección de datos y analíticas. Sus entrenadores aplican modelos estadísticos, estudian información recopilada a través de grabaciones, e incluso, con la inteligencia empresarial, pueden determinar cuáles son los mejores jugadores para adquirir y mantenerse por debajo de los límites salariales de la liga.

 

Diferencias entre el Big Data y Business Intelligence

Vectores de líneas gráficas y un globo terráqueo virtual recolectando el análisis de datos sobre una ciudad nocturna.

Si como aficionado del tema o como trabajador de IT, necesitas saber con precisión algunas diferencias entre estas herramientas de análisis de datos, hoy te mostramos algunas:

  1. El Big Data almacena los datos en un sistema de distribución de archivos, cuyo espacio es más amplio y flexible. La inteligencia empresarial busca retener toda la información en un servidor central.
  2. El Big Data aplica sus funciones de procesamiento a la data, mientras que la inteligencia empresarial aplica la data obtenida a sus funciones operativas.
  3. La data no estructurada (fuera de base datos) tiene mayor crecimiento que la estructurada. En su fase no estructurada, la data requiere mayores análisis. El Big Data permite trabajar con mayores fuentes de análisis e información.
  4. La información obtenida por Big Data puede ser en tiempo real, Con inteligencia artificial, la data disponible es solo la almacenada.

 

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Si su empresa desea ser competitiva en su rubro, es imprescindible que posea una correcta gestión de datos, enfocada en la obtención de información a través de herramientas de análisis de datos como el Big Data y Business Intelligence.

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Tema: DataWise, Gestión de Proyectos, Big Data, Business Intelligence, Análisis de datos