Una de ellas es el acceso a nuevas fuentes de información como el streaming de datos, los datos no estructurados de las redes sociales, datos provenientes de transacciones online y muchas más que hacen que las empresas se encuentren en un dilema y no sepan en dónde buscar respuestas o, peor aún, formularse preguntas correctas.
Según un estudio realizado por el Servicio de Investigación de IDG en Estados Unidos, solo el 26% de las empresas que encuestaron señalaron que sus organizaciones tienen claro qué preguntas hacer. Aquí sólo hay una conclusión y a la vez un consejo: si su organización dejara que los datos le guíen, las preguntas correctas podrían llegar a ser evidentes.
Por eso, SAS, multinacional experta en soluciones analíticas, entrega una serie de consejos elaboradas a partir de lo que SÍ y lo que NO se recomienda al momento de abordar proyectos de analítica.
Los “NO”
- No asuma que entre más ambicioso sea el enfoque, le va a garantizar un mejor rendimiento. Es peligroso cuando las empresas adoptan datos no estructurados y quieren hacer todo a la vez. Lo recomendable es comenzar con aplicaciones piloto y medir su capacidad.
- No enfoque sus esfuerzos exclusivamente en las necesidades por unidades de negocio. Cuando las empresas se piensan como un todo, el éxito es más factible. La idea en analítica es pensar a nivel global y actuar a nivel local.
- No espere a que la tecnología por sí sola le dé resultados deseados. Aunque en la encuesta la falta de tecnología figuró como el obstáculo superior en las empresas, la tecnología está disponible. Encuentre la mejor manera en la que su organización puede aprovecharla.
Los “SÍ”
- Construya capacidad de colaboración. El uso de herramientas y procesos en conjunto hace que el Big Data sea más accesible y a menudo resulta decisivo en la solución de retos. Las habilidades de las personas también hacen parte de este conjunto y es vital crear un entorno que facilite el uso de todas esas herramientas.
- Adopte un enfoque por etapas. Un error común es tratar de enfrentar problemas desconocidos con datos desconocidos, las organizaciones más exitosas comienzan resolviendo problemas conocidos de nuevas maneras, “es cuestión de enfrentar un problema existente pero con nuevos datos”.
- Piense estratégicamente y actúe tácticamente. Mientras las organizaciones abarcan grandes cantidades de información, se centran en la construcción de una plataforma para resolver un problema de negocio específico. Esto no es recomendable porque no permite ver el verdadero valor y potencial de los datos a nivel general para la resolución de problemas a nivel de toda la organización.
En conclusión, cuando se trata de Big Data en las organizaciones, el éxito comienza con una estrategia sólida, la mejor manera de que sus datos le guíen es empezar por la recopilación de información valiosa y la optimización de procesos y esto es justo lo que permite la analítica.
Acerca de SAS
SAS Institute fue creada en 1976 en la Universidad Carolina del Norte y actualmente es una de las principales empresas privadas de software a nivel mundial. Tiene presencia en 139 países, más de 13 mil empleados y en 2013 obtuvo ingresos por $3.02 billones. En 2012 SAS fue elegida como la Mejor Empresa para Trabajar del Mundo, según la lista de la revista Fortune.
SAS se encuentra dirigida por el Dr. Jim Goodnight, su mentor y actual Chief Executive Officer (CEO) de la compañía, quien ha sido distinguido como “Gran Líder de Negocios de América” por la revista Harvard Business Review.
En Chile, SAS posee una posición de liderazgo en el mercado de Big Data Analytics e inteligencia de negocios, especialmente en servicios financieros, retail, telecomunicaciones, seguros, salud y educación, entre otros. Gracias a las soluciones SAS, diversas empresas del rubro han incorporado la gestión de datos como un activo corporativo fundamental al momento de tomar decisiones estratégicas.
SAS Perú actualmente ofrece una completa suite de soluciones orientadas al análisis avanzado de datos, entre los que destaca Customer Intelligence, Risk Management, Fraud Management, Information Management, High Performance Analytics, entre otros.