Los datos son abundantes, tanto si los utiliza como si no. Los clientes, los empleados y las operaciones generan constantemente datos que las organizaciones pueden aprovechar para mejorar su negocio —y sus resultados—.
Los macrodatos le permiten analizar y usar grandes cantidades de información en tiempo real procedente de muchas fuentes. Una manera crucial en la que los macrodatos pueden ayudar a las empresas es la innovación. La «innovación» no es solo una palabra de moda, es lo que diferencia a las empresas de éxito de las empresas fallidas.
Pero innovar no es un ejercicio abstracto. Así es como los macrodatos pueden ayudar a las empresas a innovar en cada etapa de sus operaciones —ya sea en el estudio de mercado, el desarrollo de productos o la comercialización de un producto— para ganar ventaja sobre la competencia.
1. Mejor estudio de mercado
Los análisis de macrodatos en tiempo real son la herramienta definitiva para los estudios de mercado, ya que generan información sobre la demanda, las preferencias y los comportamientos de los clientes que serían imposibles de obtener usando los análisis de datos tradicionales.
Los mercados se mueven constantemente y las empresas innovadoras se mueven con ellos. Los macrodatos pueden ayudarle a analizar grandes cantidades de datos de mercado actualizados y a predecir áreas de crecimiento clave. Esto significa que puede concentrar su desarrollo en los segmentos del mercado con la mayor y más relevante demanda de los clientes.
Los macrodatos son no estructurados y diversos, procedentes de todo tipo de fuentes, y presentan información valiosa que puede impulsar su estudio de mercado a través de información más rápida y detallada. La extracción de datos de las cookies web, las interacciones de servicio al cliente, las redes sociales y otras fuentes permite entender realmente lo que su mercado desea.
Entender las preferencias de sus segmentos de clientes individuales en tiempo real puede ayudarle a desarrollar ideas de productos innovadoras en respuesta a las últimas señales del mercado.
2. Toma de decisiones optimizada
Los datos impulsan la toma de decisiones en organizaciones maduras. El uso de los análisis de macrodatos puede ayudarle a tomar decisiones rápidas, de gran calidad y basadas en pruebas.
Los análisis de datos tradicionales implican el procesamiento por lotes, que es retrospectivo y se limita a un conjunto de datos definido. Puede obtener información mucho mejor de los análisis de macrodatos, que se realizan en tiempo real, usando un esquema dinámico para analizar un conjunto diverso de datos no estructurados.
Las herramientas de visualización de datos, como Prometheus o Grafana, pueden ayudarle a entender los datos a medida que surgen. Con estos datos, puede hacer juicios informados y seguros sobre el rumbo de los viajes de su empresa.
Los macrodatos también le ayudan a supervisar el impacto de las decisiones y a reaccionar según sea necesario. Tomar una decisión arriesgada ya no es una apuesta si puede ver sus efectos y revertir el rumbo si es necesario. Esto significa que tiene más margen para tomar decisiones no convencionales que sus competidores pueden no estar dispuestos a considerar.
Estos beneficios le permiten actuar de manera rápida y decisiva —e innovar más rápidamente que sus competidores—.
3. Desarrollo acelerado de productos
En la fase de desarrollo, los macrodatos le ayudan a diseñar productos innovadores basados en una comprensión profunda de las necesidades y preferencias de sus clientes. También puede ayudarle a acelerar el proceso de desarrollo del producto, un factor clave para superar a sus competidores.
Los análisis de macrodatos pueden permitirle recopilar y profundizar en los comentarios y los datos de uso de los clientes en tiempo real. Los equipos de investigación y desarrollo pueden implementar la información obtenida de dichos datos en el proceso de desarrollo del producto.
Por ejemplo, una empresa que crea aplicaciones móviles puede aprovechar los conocimientos del software de análisis conductual. Estos datos pueden relacionarse con cientos de procesos en muchos miles de dispositivos de usuarios, lo que permite que los equipos de desarrollo de productos adapten rápidamente los productos existentes y desarrollen otros nuevos.
4. Mayor productividad
La innovación empresarial no se trata solo de ideas: Se trata de ser el primero en ofrecer innovaciones a los consumidores. Los análisis de macrodatos pueden ofrecer un aumento enorme de la productividad, lo que permite que las empresas comercialicen sus productos más rápidamente.
Puede lograr unas ganancias de productividad especialmente significativas si utiliza análisis de macrodatos junto con otras tecnologías, como la conectividad 5G, la IA y el Internet de las cosas (IoT).
Por ejemplo, las empresas pueden introducir cámaras de alta definición en sus espacios de trabajo para estudiar el entorno usando la IA e identificar nuevos casos de uso sobre la marcha. Una cámara de fábrica puede detectar que las cajas apiladas de una determinada manera tienen más probabilidades de provocar lesiones o daños en los productos. Luego pueden vincular estos datos con otras áreas de automatización y cambiar el modo en que se apilan esas cajas.
Las pequeñas mejoras en el proceso de producción generan enormes aumentos en la productividad a escala, lo que le permite proporcionar sus innovaciones al mercado de un modo más rápido y eficiente.
5. Optimización proactiva de la TI
Las máquinas que utiliza en su lugar de trabajo generan constantemente datos de registro. Durante muchos años, las empresas han estado analizando estos datos de registro para obtener información sobre sus operaciones. Pero los análisis de macrodatos le ofrecen la oportunidad de aprovechar realmente esta información para impulsar la innovación y la eficiencia dentro de su empresa.
Los datos de registro derivados de contenedores, fuentes de transmisión, entornos de nube y máquinas virtuales proporcionan oportunidades para resolver rápidamente los problemas y supervisar de manera proactiva las áreas de alta amenaza. Sin embargo, la arquitectura de almacenamiento de datos tradicional no es adecuada para analizar la información rica y variada que proporcionan los datos de registro modernos, lo que requiere una infraestructura moderna, escalable y adaptable. Los datos de registro no se ajustan fácilmente al esquema relacional requerido por las bases de datos heredadas —y muchos equipos pueden acabar tratando de “hervir el océano” sin obtener la información que necesitan—.
La mejora de la supervisión impulsada por ITOps e IA puede escanear y analizar automáticamente los datos de registro de una variedad de fuentes. Esto le permite detectar problemas que tal vez no se hayan detectado anteriormente y reduce de manera masiva el tiempo dedicado a lo que ha sido la recogida y el análisis manual de datos.
