La visualización de datos es el medio por el cual los humanos entienden los análisis complejos y, a menudo, es el paso más crucial pasando por alto en el proceso de análisis.
A medida que aumenta la complejidad de los datos y su cantidad, también aumenta la complejidad del modelo final de visualización y análisis, lo que hace que la comunicación efectiva de los datos sea aún más difícil y crítica para los usuarios finales.
La Big Data permite tomar hallazgos complejos y masivos, y presentarlos de una manera informativa y atractiva para todos los interesados. Se requiere una sólida comprensión de la ciencia de datos para que esta visualización sea exitosa.
Debemos asegurarnos de que los resultados se entreguen como ideas procesables e impactantes para actuar en los negocios y en la vida.
El cerebro humano solo puede procesar dos o tres piezas de información a la vez y muchos aspectos diferentes del comportamiento del consumidor están influenciados por más de solo dos o tres eventos.
Esto significa que la importancia de la Big Data reside en los análisis avanzados y modelos estadísticos para predecir con precisión el comportamiento del consumidor, y así dar respuesta a los KPI establecidos por cada empresa.
Sin embargo, lo primero en lo que se centran muchas empresas al iniciar un departamento de análisis de información, o iniciativa para Big Data, es la información real o el talento necesario para analizar esa información.
La mayoría de los científicos de datos podrían afirmar que cuantos más datos tengan, mejor será el modelo, y eso a menudo se convierte en el foco principal.
Pero la cantidad de datos disponibles para empresas y consumidores a menudo puede ser abrumadora, y solo sigue aumentando, lo que hace que encontrar datos precisos y relevantes sea más difícil e importante.
Para entender bien su uso, vale aclarar que el término Big Data cubre mucho terreno. Los datos se recopilan de cada acción que se realizan los consumidores en una red conectada a Internet: enviar un correo electrónico, tuitear, mencionar a la marca en redes sociales, realizar una compra o visitar una tienda física, son huellas y pistas que se van almacenando de manera sistemática.
Para obtener información útil, necesitarás un poder analítico serio que pueda encontrar los bits relevantes y mostrarlos en un formato que tu equipo pueda entender.
Afortunadamente, ese poder es accesible a través de varias plataformas, desde programas gratuitos como Google Analytics hasta herramientas comerciales, como los software de CRM.
Una vez que comiences a rastrear estos indicadores y tendencias, puedes adaptar tu mensaje y conversaciones para generar más interés, mejorando la satisfacción y el compromiso del cliente.
Ya sea que trabajes con plataformas CRM, algunas líneas telefónicas de oficina o un call center tercerizado, las llamadas de servicio al cliente pueden ser una fuente importante de datos.
Las plataformas CRM, en particular, no solo proporcionan una línea interna para grandes datos, sino que también te ayudan a clasificarlos y a identificar la información más útil. Si no cuentas con esta tecnología, asegúrate de recopilar tus registros de llamadas y analizar la información.
La información del cliente recopilada como Big Data puede ayudarte a:
Los avances tecnológicos, como el Internet de las Cosas, nos permiten monitorear y medir el mundo en una escala cada vez mayor. Los datos se crean más rápido y en más volumen que nunca.
Como resultado, muchas empresas se ven obligadas a buscar mejores formas de administrar toda la información que recopilan.
A su vez, la necesidad de comprar y administrar constantemente almacenamiento adicional, podría convertirse en una carga para tus finanzas y una pérdida de tiempo para el personal de IT (tecnologías de la información).
Sin una solución más práctica a largo plazo, estos métodos ineficientes continuarán obstaculizando el crecimiento sistemático de toda la organización.
Ante esto, existen tres desafíos principales cuando se trata de Big Data, estos son el almacenamiento, el procesamiento y la gestión de datos.
La clave para desarrollar mejores procedimientos de gestión de datos radica en comprender cómo se utilizan los datos dentro de tu organización y cuáles son los más relevantes
En una empresa típica, muchos de los datos recopilados son reutilizados por diferentes departamentos. Cada área puede crear su propia copia de los datos, analizarla para sus propias necesidades y luego sumarla al flujo de información con sus propios datos sintetizados.
Lo que puede comenzar como un solo terabyte de datos en bruto puede expandirse rápidamente a 20 o 30 terabytes una vez que cada departamento lo haya utilizado para sus propios fines.
Obviamente, esto es altamente ineficiente y la solución radica en poder reducir la cantidad de duplicación de datos innecesarios que tiene lugar.
Esto se puede lograr virtualizando los datos originales para que puedan ser utilizados por múltiples aplicaciones en toda la organización. De esta manera, los únicos datos adicionales que deben guardarse son los datos sintetizados resultantes del procesamiento departamental.
El resultado de la Big Data, por lo tanto, es un sistema de administración de datos que es mucho más fácil de administrar. Se necesita menos tiempo para procesar; se puede centralizar, y todo esto garantizará mayor seguridad y precisión en cada análisis.
El tiempo muestra cómo se puede usar una fuente de datos para múltiples propósitos. A través de los gráficos correctos, un usuario puede digerir rápidamente múltiples piezas de información compleja.
La calidad de los datos influye en la precisión de los resultados. Puedes crear los pronósticos más complejos y precisos posibles, pero esa información analizada también debe ser escalables para la toma de decisiones a nivel directivo.
Cuando pienses en el impacto que tendrá esta nueva era de análisis y en lo que podría hacer por tu negocio, recuerda que, además de los sistemas, son las personas involucradas en todos los niveles del proceso quienes ayudarán a brindar los conocimientos que tu empresa necesita para generar soluciones que impacten en todos los niveles de la organización.