¿Qué beneficios puede aportar una consultoría de Big Data?

Mejorar procesos de negocio con Big Data

Un ejemplo claro de la mejora de procesos es la selección masiva de personal. Hay organizaciones que reciben diariamente cientos de CV, y llevar a cabo la selección de candidatos entre todos ellos requiere su tiempo.

Este proceso, al igual que el anterior, puede automatizarse de manera que nos permita realizar un pre-filtrado, donde el sistema categoriza los CV y los ordena según lo afines que parezcan a las vacantes que se están intentando cubrir.

El sistema aprende automáticamente en base al perfil de los candidatos que se contrataron satisfactoriamente en el pasado, consiguiendo reducir el tiempo que emplearíamos en leer esos CV y hacer la selección de los perfiles más afines.

Nuevas líneas de negocio con la consultoría Big Data

En cuanto a la creación de nuevas líneas de negocio, podemos hablar de varios sectores como la banca o las teleoperadoras. En este último, los proyectos en Big Data se han incrementado exponencialmente, y es que constantemente no damos un paso si no tenemos nuestro teléfono móvil encima.

Gracias a la geolocalización, recibimos una variedad de ofertas personalizadas según donde estemos, como restaurantes, centros culturales, etc.

Las teleoperadoras están jugando un papel muy importante pues se han dado cuenta de que existe un gran volumen de información sobre los usuarios. Teniendo en consideración la ley de protección de datos, han tratado de anonimizar estos datos con el fin de saber cuánta gente pasa por un sitio en concreto, o por ejemplo, saber cuál es la ciudad más visitada en un periodo de tiempo determinado, etc.

Una herramienta que hace uso de esto es Twitter. Gracias a la información recogida con herramientas de escucha activa, se puede saber la opinión de los usuarios respecto a muchos temas de interés como grupos de influencia, o qué usuarios apoyan más a unos partidos políticos o a otros. 

¿Qué sectores demandan proyectos Big Data?

A nivel mundial, hay grandes empresas que destacan por beneficiarse del análisis de datos como Google, Facebook, Spotify, Amazon o Microsoft, entre otras.

En el ámbito nacional, los sectores que más se están metiendo en el mundo del análisis de datos son tecnologías IT, Banca, Telecomunicaciones y Marketing.

Otros sectores que están empezando a usar Big Data son el sector educativo o el sector agrario. En este último, ya se aprovechan del análisis de datos para saber qué momento del día es el mejor para regar los cultivos, para plantar un tipo de semillas en función del tipo de tierra y la climatología, etc. 

¿Cuál es la misión de un Data Scientist en una Consultoría Big Data?

Ahora que el valor de los datos ha creado cierto revuelo entre las empresas, el auge de tener un Data Scientist entre la plantilla ha cobrado gran relevancia.  Un perfil tan concreto como un Data Scientist debe saber analizar e interpretar los datos.

Como parte de ese procedimiento, inicialmente se debe instalar toda la maquinaria que se utilizará para almacenar todos los datos (habrás oído hablar de la nube o los sistemas de Cloud), así como tecnologías de procesamiento de datos para poder analizarlos.

Tener conocimiento de estas tecnologías Big Data permite preguntar a los datos y sacar respuestas, que pronto serán transformadas en soluciones u oportunidades para tu negocio.

Dentro de este análisis, encontramos 3 niveles de análisis de datos dependiendo de la etapa en la que se encuentre el cliente. Estos son:

  1. Nivel de análisis de datos descriptivo. Todas las empresas que comienzan en el análisis de datos se encuentran en esta fase. Se trata de coger todos los datos y visualizarlos o resumirlos con el fin de entender cómo están funcionando los procesos de negocio, o detectar los errores que se estén produciendo durante un proceso concreto.
  1. Nivel de análisis de datos predictivo. En este nivel podemos predecir lo que va a ocurrir, o en un ámbito más general, estimar datos que aún no tenemos. En el IIC contamos con Data Scientists expertos en técnicas predictivas basadas en el Machine Learning, así como en estrategias de investigación operativa, lo que nos permite llegar hasta el nivel siguiente de analítica en proyectos de Big Data.
  1. Nivel de análisis de datos prescriptivo. Es la última fase, pues facilita las pautas de lo que hay que hacer para mejorar los procesos de negocio. En el nivel prescriptivo, el algoritmo desarrollado tiene en cuenta también la información de los costes y beneficios del negocio, de forma que pueda estimar qué vías de actuación son las más ventajosas, y dar recomendaciones al respecto.

Según un estudio de Gartner de 2013, sólo el 3% de las empresas ha llegado al nivel prescriptivo. Sin embargo, el 84% de las empresas se encuentran en la fase inicial; el nivel descriptivo, pasando solo un 13% al segundo nivel predictivo.

Como se puede comprobar, no hace falta ser una gran empresa para saber aprovechar tus datos. En el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) contamos con expertos, lo que nos ayuda a llevar el análisis de los datos a cada sector.

Fuente: Sergio-Nabil Khayyat.Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC)

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