El valor de la gestión de datos

Mucho se ha hablado ya sobre la importancia de la innovación en las empresas, y cómo esta es directamente proporcional con su crecimiento. Por igual se sabe que no es una tarea sencilla mantenerse en este estado de innovación, principalmente debido a la dificultad en la toma de decisiones por falta de información sobre la cual fiarse. Sin embargo, se ha demostrado que contar con una estrategia de Big Data Governance puede convertirse en ese impulso que las empresas necesitan.

Los procesos de transformación digital están cubriendo el día a día de todo tipo de empresas, potenciando sus negocios y ayudando a que lleguen más lejos con eficacia. El concepto del analytics 360 es uno de los que se está extendiendo como norma y como forma de poder progresar en este tipo de situación actual. Pero aunque la idea de la importancia de su adopción está clara, lo que hay que entender es lo que supone este concepto, cómo aplicarlo y en qué casos es más recomendable introducirlo.

Dentro del entorno del big data y del aprovechamiento de la entrada de datos, el dark data se ha pasado a convertir en tiempos recientes en una de las principales tendencias. Para los CDOs y los CAOs es uno de los elementos cotidianos en su día a día, lo que lleva a que resulte importante que estos sepan cómo utilizarlos a su favor. Según estadísticas recientes publicadas por la IDC, actualmente hay unas cifras de datos no estructurados que se dejan de lado y que no se analizan, lo que puede llegar a ser problemático. Estos datos son los que representan el dark data, y aunque se entienden como información que en muchas de las ocasiones no tiene ninguna utilidad para los negocios, en realidad es un bloque de datos que puede aportar mucho.

Mucho se ha hablado ya sobre el rol de la información en las organizaciones modernas, pero con la evolución y desarrollo del Big Data esto se hace todavía más visible. Las evidencias sugieren claramente que los ejecutivos que tienen un estrecho control sobre sus datos e información son más propensos a conseguir una ventaja competitiva sobre sus rivales. 

La parte crítica de big data marketing es la información en sí misma. Pero los datos son algo más que un montón de caracteres y números. No son una hoja de cálculo, sino conocimiento potencial que viene de escuchar a los clientes, entender lo que les interesa, a qué responden y qué ignoran, y descubrir qué se puede hacer como vendedor.

Para que podamos llevar a cabo una buena gestión del Big Data es fundamental que el equipo de expertos realice un proceso de creación de datos cuyas características principales sean la escalabilidad, la inteligencia y la flexibilidad. Dentro de este contexto, hay que tener en cuenta que para la correcta gestión de la arquitectura big data debemos fijarnos en varios pilares esenciales que serán los que marquen esta gestión en el futuro. ¿De qué pilares estamos hablando?

La transformación digital en las empresas, ha hecho que a día de hoy muchos de los procesos que se llevan a cabo dentro de una entidad para mejorar el negocio se realicen haciendo uso de las nuevas tecnologías. En este sentido, el Big Data Marketing se ha vuelto muy popular, ya que nos ayudará a que los clientes tengan una mejor experiencia y podamos ensalzar nuestros productos y servicios de una forma mucho más adecuada. Si bien el marketing siempre ha existido dentro de las empresas como un proceso fundamental para proporcionar a los clientes lo que necesitan en cada momento, esta experiencia de la que hablamos puede ralentizarse si hacemos uso de las técnicas tradicionales. Es por ello que debemos apostar por los nuevos formatos que nos ofrecen una respuesta mucho más inmediata y fiable.

Seguro que has oído mil veces el término de las big data tools, pero no entiendes bien cuál es su función en campos como el de la salud y los cuidados. Por esta razón, vamos a explicarte cómo funciona y porqué muchas empresas lo están empezando a utilizar para mejorar sus decisiones y movimientos estratégicos.

El modelado de datos se refiere a la práctica de documentar software y diseño de sistemas de negocios, empleando para ello diagramas, símbolos y referencias textuales. A través de estos elementos que componen el data model se representa la forma en que los datos fluyen a través de una aplicación de software o la arquitectura de datos dentro de una empresa.