Data Science

Big Data para directivos: el poder de los datos en las empresas

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    Por David Tomas, publicado en 14 marzo 2023

    Cada día las empresas son más capaces de conseguir ingentes cantidades de datos. Sin embargo, la administración de estos datos se ha convertido en todo un desafío para ellas. ¿Te está pasando? Datos anticuados, poco precisos, contradictorios… Son muchas las empresas que confiesan no confiar en los datos de los que disponen. Como directivo, es importante que tomes conciencia de la importancia del data science y que conozcas las claves para empezar a ponerlo en marcha en tu empresa. Las organizaciones que no lo hacen corren el peligro de no lograr satisfacer al cliente, de perder oportunidades únicas y de reducir sus beneficios.

    En este artículo te contamos todo lo que necesitas saber como directivo para empezar a aproximarte al data science.

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    Big Data para directivos el poder de los datos en las empresas


    ¿Qué es el big data management?

    El big data management o gestión de grandes datos es el conjunto de técnicas, prácticas, herramientas y procedimientos que permiten a una empresa administrar una gran cantidad de datos. La finalidad del big data management es que la organización sea capaz de extraer información de valor de esos datos y ofrecerla a los equipos de una manera sencilla, coherente, accesible y segura para que puedan tomar las mejores decisiones para sus estrategias.

    El big data management abarca toda la gestión del ciclo de vida de los datos, el cual implica capturar los datos, almacenarlos, utilizarlos, archivarlos y, finalmente, borrarlos.

    Para poder poner en práctica el big data management, una empresa debe contar con profesionales de diferentes áreas, como por ejemplo analistas de datos, directores de datos, arquitectos de datos, desarrolladores, entre otros.


    ¿Qué beneficios tiene el big data management?

    Los directivos que consiguen poner en marcha en su empresa el data science consiguen una gran cantidad de beneficios:

    • Marketing: con la implantación del big data, el marketing se ve impulsado de manera exponencial. Conocer qué quiere tu audiencia es clave para poder crear una comunicación en sintonía y conseguir captar la atención del cliente. Además, serás capaz de crear experiencias más personalizadas que hagan que el público se sienta más atraído por tu marca.

    • Atención al cliente: este es uno de los beneficios más comunes que experimentan las empresas que implantan el big data management. El data science también te permite conocer cuáles son los problemas más comunes de tu audiencia y adelantarte a preguntas o demandas que puedan surgir en cualquier momento. En ese sentido, podrás diseñar una estrategia de atención al cliente con la suficiente antelación y perfeccionarla todo lo posible.

    • Ingresos: en cuanto a los ingresos, lo que más permite mejorarlos son los procesos de depuración o limpieza de datos, es decir, aquellos que consisten en corregir o borrar datos duplicados, incorrectos o corruptos.

    • Eficiencia: poder disponer de datos de gran valor hace que se eliminen una gran cantidad de tareas o procesos innecesarios en la empresa y que, por tanto, se pueda extraer el máximo potencial a los recursos de los que se dispone.


    Cómo poner en práctica en tu empresa el big data management

    Invierte en formación para el equipo

    Contratar profesionales de big data puede ser una inversión económica muy grande para tu empresa. Por ello, te aconsejamos que, si no eres una gran empresa, desarrolles tus propios talentos internos y les formes internamente con el fin de que adquieran conocimientos en el área del big data management. Conseguir que tus equipos adquieran habilidades de data science es una de las mejores cosas que puedes hacer actualmente por tu negocio. No hace falta que los conviertas en unos auténticos expertos del big data, pero sí que consigas que tengan los conocimientos adecuados como para sacarle partido a tus datos. Conforme vayas creciendo y vayas necesitando un mayor nivel, podrás ir planteándote contar con profesionales con años de experiencia.


    Mantén los datos protegidos

    Nadie está libre de sufrir filtraciones de datos o ciberataques, y menos aún las empresas. Un data science bien implementado debe tener, por supuesto, una fase de almacenamiento y guardado seguro de datos para impedir posibles problemas de este tipo que pongan en peligro tanto la información de la empresa como la de los clientes. Tus equipos de big data deben estar al tanto de las últimas estrategias defensivas para minimizar al máximo los riesgos.


    Haz partícipe a todos los miembros del equipo

    Es fundamental que todos y cada uno de los profesionales que trabajan en tu empresa conozcan los datos una vez estén bien estructurados. Solo de esta forma podrán tomar las mejores decisiones en su correspondiente área.

    Con esto no nos estamos refiriendo a que conozcas la información de cualquier área de la empresa, sino solo de aquellas relevantes para poder sacar adelante lo mejor posible su trabajo. Esto les permitirá, además, aportar ideas basadas en datos objetivos y saber el por qué de su trabajo diario.


    Crea una política de administración del ciclo de vida de los datos

    Deja por escrito cómo quieres que se lleve a cabo la administración de los datos, desde que nacen hasta que mueren. Esto hace que se pueda implementar la gestión de datos de una manera más adecuada y conforme a lo acordado. De hecho, a tus profesionales encargados de ello le va a venir bien tener un documento al que recurrir en caso de duda.

    Además, sobre todo a la hora de realizar un borrado de datos, es importante cumplir con la legislación vigente, por lo que tener por escrito este tipo de procesos te ayudará a no ser víctima de alguna multa o sanción.


    Contrata un jefe de datos

    Sobre todo en las grandes empresas, la figura del jefe de datos es cada vez más frecuente. La función de este profesional es diseñar la estrategia de uso de datos de la empresa para adaptarla a las necesidades de la misma. En resumen, se encarga de establecer las políticas de administración del ciclo de vida de los datos de las que hablábamos antes.

    Esta figura también es muy útil si la organización quiere impulsar la cultura de datos y la innovación.

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    David Tomas