Cada vez más empresas se suman a la transformación digital impulsando sus negocios con el smart data. Y la razón es simple: la toma de decisiones con el smart data se vuelve más precisa y certera.
Sin embargo, el smart data no consiste solamente en tener datos. Se trata de saber utilizarlos, mantenerlos y optimizarlos. Es decir, lo que importa es la calidad de los datos. Por eso el smart data es el primer paso hacia el Business Intelligence o Inteligencia de Negocio (BI).
¿Por qué es relevante el smart data para empresas?
Podemos decir que el Smart data son todos los datos que provienen del Big Data, pero filtrados, gestionados y optimizados con un enfoque basado en el valor. Si además se añade métodos de inteligencia artificial, es posible transformar esos datos en oportunidades de negocio.
Con el smart data la toma de decisiones es más coherente, porque a mayor calidad de los datos, más preparados están para ser analizarlos con mayor rapidez y mejor. Por eso, los datos que se extraen con el smart data se pueden utilizar directamente.
Las empresas que invierten en smart data no sólo están invirtiendo en ser poseedores de datos, sino que también en dotar de inteligencia y valor a esos datos para poder utilizarlos en la toma de decisiones empresariales.
Diferencias entre smart data y big data
Aunque son términos que comúnmente llevan a la confusión, lo cierto es que sus objetivos, el tipo de información o la calidad de los datos son distintos.
En cuanto al tipo de datos o información, el big data es la cantidad de información y el smart data la calidad de esta. Si tenemos en cuenta la calidad de los datos, el big data almacena gran cantidad de datos sin discreción, mientras que el smart data describe datos que han sido filtrados y preparados para ser utilizados directamente, pues no poseen errores.
Técnicas de Business Intelligence para empresas
La inteligencia de negocios (BI) combina análisis de negocios, minería, visualización, herramientas e infraestructura de datos. Por otro lado, no sólo incorpora datos, sino también prácticas recomendadas que ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en los datos.
Implementar modelos de business intelligence en un negocio implica contar con una vista integral de todos los datos de la organización, por muy pequeña que sea. Además, se trata de usar estos datos para impulsar el cambio, eliminar las ineficiencias y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado. Algo tan importante en el contexto económico y empresarial en el que nos movemos en la actualidad.
Algunos procesos de BI para empresas son:
Minería de datos
La minería de datos tiene el objetivo de descubrir tendencias en conjuntos de datos más complejos a través de bases de datos, estadísticas y aprendizajes automáticos.
Generación de informes
La generación de informes es otra de las aplicaciones o técnicas del Business Intelligence para las empresas. Y es que la presentación de datos en informes facilita sacar conclusiones y la toma de decisiones de todos los implicados.
Análisis descriptivos
Mediante el BI podemos contar con datos preliminares para descubrir qué ocurrió en un momento determinado.
Análisis visual
No hay una forma mejor de presentación de datos que la narración visual. Mediante un análisis visual podemos compartir información sobre la marcha y permanecer en el flujo de análisis, lo cual facilita el entendimiento entre departamentos.
Preparación de datos
No se puede dejar de mencionar la preparación de datos. Consiste en recopilar información de varias fuentes de datos, identificar las dimensiones y las medidas de estos y prepararlos para su posterior análisis.
Todos estos procesos se realizan con varios objetivos que listamos a continuación:
- Reconocer maneras de aumentar beneficios.
- Analizar el comportamiento de target y clientes actuales.
- Comparar datos con la competencia.
- Hacer un seguimiento del rendimiento de la empresa.
- Optimizar procesos y operaciones.
- Predecir el éxito de campañas y acciones.
- Identificar tendencias del mercado.
- Detectar inconvenientes o problemas en el mercado.
En conclusión, las prácticas de business intelligence, además de convertir información de negocio en fuente rentable de ingresos, nos permiten administrar contenidos de calidad, comunicaciones personalizadas o definir acciones de marketing más precisas.
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