Implementación de big data: Cómo integrar una estrategia de datos exitosa

La implementación de big data es un tema muy popular hoy en día, ya que se trata de integrar una estrategia basada en datos. Misma con la que se puede aprovechar la información de una empresa u organización en todo su potencial.

Si bien la mayoría de las personas a cargo de tomar decisiones comprenden la importancia de hacer uso de su información. Aunque algunas empresas siguen siendo escépticas sobre cómo realizar una implementación de una estrategia de datos. En este artículo te daremos algunos tips para lograrlo de una manera más estructurada.

En sí hay muchas formas de incorporar big data y procesos de ciencia de datos en las operaciones de tu empresa, pero las siguientes prácticas que se describen aquí te guiarán para hacer un modelo ideal de implementación.

Consejos para una buena implementación de big data

Define la estrategia de análisis de Big Data

Las organizaciones primero deben definir una estrategia clara en que sincronice con tus objetivos comerciales centrales para la implementación de big data. Una estrategia de datos puede mejorar de la eficiencia operativa, impulsar la campaña de marketing, analizar a los consumidores en busca de predicciones o contrarrestar el fraude para mitigar el riesgo e impulsar el rendimiento comercial.

Esto lo puedes realizar junto a todas las áreas de tu empresa para que todos estén en el mismo canal durante el proceso de integración.

Elegir los datos correctos

Con el voluminoso aumento de datos, se ha vuelto problemático para las organizaciones elegir el tipo correcto de datos que aborden sus problemas comerciales durante la implementación de big data. Las redes sociales generan petabytes de datos no estructurados en forma de mensajes, videos y conversaciones. Por lo tanto, la mejor manera de generar un pensamiento más amplio sobre los datos potenciales es saber qué decisión podría tomar la organización utilizando los datos disponibles. La adquisición de datos se debería realizar en dos fases.

Ingesta: Esto incluye recopilar datos de varias fuentes y llevarlos a una plataforma común. Los datos pueden venir en diferentes formas, incluidos en los CRM, puntos de venta y registros de llamadas, que son datos estructurados, mientras que los documentos, registros, correos electrónicos, fotos, comentarios y feeds de redes sociales son datos no estructurados.

Transformación: Tras la adquisición de datos, se refinan y organizan para ayudar a los analistas a aplicar las herramientas de ciencia de datos adecuadas para un análisis más detallado.

El orden en que conviene abordar esas dos fases lo detallamos en cómo centralizar los datos de varios sistemas.

Usa las herramientas de ciencia de datos adecuadas

A medida que las herramientas y tecnologías de big data se generalizan en el mercado, elegir la herramienta adecuada es importante para una buena implementación de big data. La gran cuestión es que existen muchos tipos de plataformas y algunas incluso se pueden complementar para crear tu propio modern data stack.

Algunos de los proveedores disponibles en el mercado para procesar y aprovechar una gran cantidad de información en cuestión de segundos es Fivetran, Tableau, Theobald y DataRobot.

Comparamos ese enfoque con el warehouse clásico en Modern Data Stack vs Data Warehouse tradicional: cuándo migrar.

Define tu proceso analítico

Después de concentrarse en las herramientas de programación, las organizaciones deben definir un proceso para establecer factores críticos de éxito. Se necesitan modelos analíticos avanzados para permitir la optimización basada en datos. Por ejemplo, las predicciones sobre el comportamiento de compra de los consumidores en la web o en las tiendas basadas en su historial anterior requieren un modelo para resolver problemas de optimización amplios en todas las funciones y unidades de negocio. Sin embargo, es importante tener en cuenta que se requiere filtrar los datos. Ya que demasiadas variables crearán complejidad en el proceso.

Busca un modelo operativo de la nube

Los procesos analíticos dentro de las organizaciones deben diseñarse de manera que el almacenamiento y el cómputo crezcan con la demanda sin comprar servidores por adelantado. Una plataforma de datos en la nube como Snowflake separa ambos: pagas el cómputo cuando corre una consulta o una carga, y el almacenamiento por lo que realmente guardas. Eso permite empezar con un dominio (ventas, por ejemplo) y sumar los demás sin rediseñar la arquitectura.

Gobierna los datos desde el inicio

Una implementación de big data sin reglas de calidad, catálogo y permisos termina en un lago de datos que nadie usa porque nadie confía en él. Define desde el primer proyecto quién es dueño de cada dato, cómo se valida y quién puede verlo. Es más barato hacerlo al inicio que corregirlo con diez fuentes conectadas.

Mide resultados y escala por etapas

Fija indicadores de éxito para el primer caso de uso (tiempo de preparación de un reporte, precisión de un pronóstico, ventas recuperadas por detectar quiebres de stock) y mídelos antes y después. Con un resultado comprobado es mucho más fácil conseguir presupuesto y adopción para el siguiente dominio.

Siguiente paso

Si estás planeando una implementación de big data, lleva a la discovery call el inventario de tus fuentes, el caso de uso con el que quieres empezar y quién sería el dueño del dato. Con eso te decimos por dónde arrancar y cuánto tarda. Agenda la sesión aquí.