Big Data empresarial, clave para diseñar estrategias de comercio eficientes

El análisis de esta información permite identificar problemas incluso antes

que ocurran y tomar decisiones en consecuencia

En una sociedad interconectada, impulsada por tendencias como cloud computing, movilidad y proyectos IOT, las empresas generan millones de datos que, con su debida gestión, ofrece oportunidades de crecimiento y la implementación de nuevos productos.

En ese sentido, Big Data, entendido como el conjunto de datos que recopilan las empresas permanentemente, brinda soluciones para identificar problemas y tomar decisiones más enfocadas hacia la mejora continua de los productos y/o servicios en un ecosistema digital incrementando así las utilidades en las organizaciones.

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El uso de Big Data ha crecido exponencialmente gracias a la transformación digital y a que es un método útil para que las empresas se posicionen a la vanguardia de sus respectivos rubros, a través del análisis de datos, que permite definir el comportamiento de su target, predecir las futuras tendencias, generar ideas innovadoras y tácticas que apunten directamente a los requerimientos del comprador.

El movimiento de datos se produce casi en tiempo real y la ventana de actualización se reduce a una fracción de segundo. Por esta razón, las compañías invierten cada vez más en soluciones que incorporan la transmisión de datos en los procesos comerciales, puesto que terminan dando respuesta a muchas preguntas que ni las empresas sabían que tenían.

Al ser un gran volumen de datos, las compañías requieren de expertos para hacer el análisis y la lectura correcta de esta información. Digital Business de TIVIT brinda soluciones como Analytics e IA, el cual proporciona datos relevantes de los negocios con el fin de estudiarlos y crear estrategias de comercio eficientes.

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Entre las soluciones de Analytics e IA de TIVIT están:

• Optimización de la infraestructura: mediante sus profesionales especializados, la multinacional usa herramientas del ecosistema Apache Hadoop y tiene alianza con la mejor distribuidora de América Latina.
• Segmentación de clientes: utilizando datos de diversas fuentes (registro, redes sociales, historia con el cliente) y el aprendizaje de la máquina (machine learning) se obtienen resultados concretos para identificar nuevos clientes y facilitar la oferta de productos y servicios.
• Análisis de crédito: es posible proporcionar un análisis de crédito asertivo mediante la lectura de datos de consumo (agua, electricidad y facturas electrónicas), las redes sociales, entre otros.
• Gestión de riesgos: el análisis de la red puede identificar agentes fraudulentos y actuar de forma proactiva para prevenir el fraude y el blanqueo de dinero.
• Mantenimiento predictivo: utilizando IoT para recolectar datos en tiempo real, BIG DATA para ingresar y procesar datos y el aprendizaje de máquinas en la creación de modelos, es posible entender el funcionamiento de equipos con el fin de permitir acciones preventivas.

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Es así como el análisis del Big Data es un elemento transformador que conduce a las compañías a realizar movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, reducir costos, generar mayores ganancias y, en consecuencia, clientes más felices.

Pese a que los retos para las compañías continúan siendo los mismos (diferenciarse, generar valor, ser eficientes, etc.), ahora el desafío es aprovechar las nuevas herramientas mediante uno de sus activos más valiosos: los datos y el análisis de esta información.

La transformación digital conlleva una presión competitiva, cambios constantes y mayor flujo de información en las empresas, haciendo necesario, más que nunca, soluciones para gestionar el análisis de datos empresariales.