Big data. Es una frase que ha circulado por las salas de juntas del mundo y, por una vez, ha sobrevivido intacta. Ninguna empresa quiere saber menos de sus clientes o no poder satisfacer sus necesidades. La ventaja competitiva que solía obtenerse al ejecutar foros de clientes, estudiar las cuentas y poner esos aprendizajes en el pensamiento estratégico del próximo año ha sido usurpada por el procesamiento de números siempre activo que puede afectar las decisiones comerciales en el momento.
¿Qué hay de nuevo en el análisis de datos?
Cada vez más, se está adoptando el aprendizaje automático para detectar patrones en los datos y automatizar las respuestas. La creación de algoritmos que permitan que los datos más complejos se procesen y se envíen a una máquina o un ser humano significa que las empresas pueden actuar más rápido e identificar los riesgos de manera más eficaz. También permite que el software modele cualquier número de escenarios futuros para ofrecer análisis predictivos, mejorando la confianza de la estrategia empresarial.
Dado que las bases de datos abultadas reciben cada vez más información de cualquier número de fuentes, es fundamental que los datos se recopilen correctamente. Una gestión de datos deficiente conduce a una mala toma de decisiones y, en el peor de los casos, hace que los datos valiosos no valgan nada. Inquietante en un entorno empresarial, podría ser letal cuando se aplica a la salud o la seguridad industrial. Establecer estándares para la calidad de los datos es primordial para producir información de patrones confiable para impulsar el éxito empresarial.
También ha habido avances en la tecnología de minería de datos, un enfoque impulsado por software para examinar grandes bloques de datos para identificar patrones con el fin de determinar qué es relevante y qué puede parecer relevante (pero en realidad está correlacionado con un modificador externo). Y este enfoque ahora va más allá de los datos duros: la minería de texto puede analizar datos de la web, libros, redes sociales, correos electrónicos y encuestas mediante el procesamiento del lenguaje natural.
Por qué es importante el análisis de datos
Si bien los informes comerciales tradicionales (todavía ampliamente utilizados) le dicen a una empresa y a sus partes interesadas lo que ya ha ocurrido, el análisis de datos ha cambiado el enfoque hacia el examen de por qué sucedieron las cosas y cómo las empresas podrían operar de manera diferente en el futuro para mejorar el rendimiento. La cima de esta ola de información es empujar a las empresas a hacer preguntas para las que no habían buscado respuestas anteriormente, guiar a los tomadores de decisiones hacia posibilidades menos obvias para la dirección futura y modelar escenarios para ayudarlos a tomar decisiones con confianza.
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