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Actualidades y análisis

Las 5 etapas a realizar para que todo proyecto Big Data sea exitoso


, el 19 Marzo 2016 | Leído 976 veces

No es novedad revelar que el Big Data genera muchas oportunidades de negocio para las compañías de todos los tamaños en las diferentes industrias y que cada vez más las empresas están tomando conciencia de la importancia de los datos como recurso estratégico. Pero, ¿cómo hacer exitosos los proyectos con esta iniciativa? Estas cinco etapas que se presentan a continuación explican lo que usted debería tener en cuenta para la adopción del big data, suministrando algunos ejemplos de proyectos reales.



Primera etapa: Identifique y referencie los datos disponibles o recolectados
Como primera etapa, examine cuáles son los datos que produce la empresa, cuál es la data que se genera en la organización o qué datos son los que recolecta y los que son accesibles. Se trata de realizar un inventario para conocer qué datos son los que posee y los que realmente necesita, identificando los datos ya sean operacionales, comerciales, financieros, públicos o los datos provenientes de redes sociales los cuales usted puede explorar para obtener nuevas formas de valor.

Aquí el potencial para las organizaciones, sin importar la talla, es inmenso, aunque las empresas aun no vean el camino hacia donde los puede conducir los terabytes o zettabytes de información que recolectan, ya sea por no ser una prioridad o simplemente por no estar lo suficientemente preparados para utilizar estos grandes volúmenes de información. Conozca, por ejemplo, la iniciativa Big Data, Smartaxi, esta pequeña y nueva compañía de tan solo doce personas -startup- , recolecta los datos de localización de taxis en las ciudades generando mapas de calor para indicar las zonas de demanda y oferta con los datos que proporcionan los taxistas en tiempo real. Una aplicación social colaborativa capaz de predecir donde se encuentran los clientes permitiendo a la vez ahorrar combustible y descongestionar el tráfico de las ciudades.

En esta primera etapa, asegúrese de recolectar los datos correctos, es decir, aquellos que realmente le proporcionarán valor; no se trata de recoger todos los datos que pueda para resolver qué hacer con ellos más adelante ya que demasiados datos podrían poner en riesgo el éxito del proyecto o volverlo demasiado costoso. En esta primera fase se podrá también empezar a identificar las metodologías y técnicas a usar para el almacenamiento y análisis de los datos recolectados que muy probablemente son no estructurados (tales como videos, audio, o datos provenientes de las redes sociales).

Segunda etapa: Imagine cómo usted podría transformar su negocio
Este es el paso de la creatividad que lo invita a imaginar cómo su negocio puede cambiar, basado en los datos identificados en la etapa previa. La transformación del negocio es una de las etapas más complicadas ya que reinventarse no es nada fácil.

Usted aquí puede mirar que está haciendo la competencia y comparar cuales son las estrategias adoptadas por otras industrias para obtener ideas. Así mismo, diversas metodologías pueden guiarlo, el modelo de pensamiento lateral de Edward de Bono, es una de ellas, la cual es empleada como una técnica para la resolución de problemas, que usando datos de manera imaginativa y creativa podría lograr cambiar o crear un negocio. Pregúntese, qué puede hacer de diferente y vaya más allá de sus límites. Por ejemplo, Google no dudó en plantear el interrogante de si sería posible tener autos que conduzcan por si solos de forma natural con seguridad para el mismo vehículo y para los demás conductores de las vías urbanas. El proyecto del vehículo sin conductor de Google, inimaginable aun para muchos, avanza a pasos agigantados, tanto así que Kevin Ashton, futurista y conocido por inventar el término Internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés – Internet of Things-) predice que para el 2030 o antes seremos propietarios de un automóvil sin conductor.

Tercera etapa: Balancee los servicios ofrecidos vs los datos recolectados
Esto significa medir el equilibrio, balanceando la data que recolecta o que pide a sus clientes frente al nuevo negocio o servicio que va a ofrecer. Llevando esto a un ejemplo, se tiene el caso práctico ofrecido por los nuevos programas de compañías aseguradoras de automóviles que otorgan descuentos significativos en el valor del seguro en función de su forma de conducir, conectando al auto un dispositivo que va permitir registrar la forma como usted frena, como acelera, el kilometraje recorrido en las horas en que conduce; información que es recolectada y analizada para determinar su comportamiento de conducción y dependiendo de lo bien que conduzca podrá obtener una bonificación o descuentos en el valor de su prima de seguro de automóvil. A cambio de proporcionar otros datos diferentes a la edad, sexo o tipo de vehículo, podrá economizar el valor del seguro.

Cuarta etapa: Cree el modelo de negocio
Ahora es el momento de pasar a la creación de un caso de negocio cuantificable y desarrollar una estrategia big data viable y sólida que le permita a todos los implicados en la iniciativa, identificar inmediatamente cómo el proyecto big data va, por ejemplo, a responder preguntas relevantes de su negocio: ¿va a ayudar a resolverle un problema en particular? ¿va a mejorar un servicio para sus clientes? o ¿va a mejorar la eficiencia operacional de su negocio? Un modelo de negocio claro le ayudará a describir esto, de no ser así podría estar perdiendo más que el tiempo. Otro aspecto importante es contar con la implicación y el respaldo de los directivos empresariales a lo largo de todo el proceso, así como la colaboración sólida y continua de TI para lograr el éxito del proyecto. Tanto los líderes del negocio como los líderes de TI, incluyendo los nuevos roles implicados en estos proyectos, deberán armonizar esfuerzos para lograr la transformación de la información y obtener el valor de los datos.

Al finalizar esta etapa, se podrá preguntar: ¿continuamos o no?

Quinta etapa: Realice un prototipo o prueba de concepto
Si la decisión ha sido continuar, pase a definir un prototipo, una prueba de concepto o una prueba piloto en sitio para saber realmente si el proyecto funciona y para saber por dónde orientarlo. La clave es comenzar por algo pequeño para probarlo a pequeña escala antes de globalizarlo con un prototipo que sea fácil de adaptar haciendo ajustes en caso de ser necesario. Por ello, se puede afirmar que el Big Data es adecuado para las pequeñas empresas quienes generalmente tienen la ventaja de la agilidad y de actuar con rapidez y eficacia.

Los proyectos de Big Data, exitosos en cualquier parte del mundo, han considerado las anteriores etapas y no se han realizado por el solo hecho de decir que el Big Data está de moda o porque los demás también realizan estos tipos de iniciativas.




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