Big Data, ¿Aplicable en PYMES?

Mucho se ha hablado de Big Data en los últimos años, pero, ¿Cómo definiríamos el concepto de Big Data?

El Big Data hace referencia a la gestión y análisis de grandes cantidades de datos obtenidos desde múltiples plataformas (audios, sensores, datos de formularios,…) y que no pueden ser tratados por las herramientas de software habituales debido a que superan las capacidades/límites de estas herramientas.

El tratamiento de dicha información busca facilitar la toma de decisiones, basándolas en toda la información obtenida acerca del perfil y las necesidades del cliente/usuario y así poder potenciar aspectos como la retención de los consumidores o la experiencia de compra del cliente. 

Por todo ello, en algunas ocasiones se ha dudado de su aplicación práctica en las PYMES.

Es cierto que, para aplicar acciones relacionadas con el Big Data, los principales problemas serían la formación de los trabajadores y los medios para almacenar datos. El primer problema se soluciona invirtiendo en esa formación, un coste a corto plazo que puede tener un retorno mucho más elevado del coste inicial. El segundo (medios de almacenaje), dependerá del objetivo perseguido, pero muchas PYMES con buenas y completas bases de datos, disponen, sin saberlo, de un elemento de Big Data.

Más que el almacenaje de grandes volúmenes de datos, la importancia reside en realizarse las preguntas correctas para, a través de los datos, obtener las respuestas que nos acerquen al objetivo marcado. Y ello es algo que pueden hacer las PYMES.

¿Cómo puede ayudar el Big Data a las PYMES?

Desde el punto de vista de negocio, el análisis correcto de los datos aporta opciones tan variadas como el conocimiento de las tendencias de compra del consumidor (sus preferencias y hábitos), lo que genera ventajas en la implementación de productos y servicios al conocer mejor el perfil del cliente o la reducción de costes e identificación de riesgos.

A nivel de marketing, un análisis correcto y detallado permitirá una mayor personalización y mejoría de la experiencia de compra (repercutiendo directamente tanto en imagen como en los ingresos). Otra opción que se abre es la posibilidad de realizar publicidad segmentada, adaptada a las necesidades de los clientes.

Algunas herramientas que pueden ser de ayuda en el tratamiento de datos

CanopyLabs: Centrada en el análisis de datos en todo lo referente al consumidor, aporta información sobre las actividades llevadas a cabo por los mismos por tal de realizar predicciones de ventas o determinar posibles ofertas a los consumidores. Dispone de prueba gratuita de 14 días.

FollowerWonk: Herramienta online que permite obtener todo tipo de datos acerca del público (usuarios) que siguen al perfil público de la empresa y su comportamiento en Twitter.

Google: A través de 2 herramientas como Google Trends (para el análisis de tendencias) o Google Global Market Finder (para analizar la importancia de un producto o palabra clave en las diferentes partes del mundo) se pueden obtener datos de gran valor para la empresa.

Hadoop: Para el análisis de grandes volúmenes de datos. Es una plataforma preparada para la gestión de dichos volúmenes, además, es de software libre, lo que evita un gran despilfarro, aunque exige de trabajar con personal cualificado.

InsightSquared: Aunque muchas de sus herramientas no son gratuitas, algunas de ellas disponen de gran interés para todo tipo de empresas a la hora de obtener datos y análisis relacionados tanto con las ventas como con la eficiencia de los trabajadores.

SumAll: Una herramienta de analítica y estadísticas de las diversas redes sociales (Facebook, Twitter, Instagram,…) que permite obtener datos como en qué momento del día interactúan más en redes sociales los seguidores de una marca/empresa concreta.

Fuente fotografía: www.smartdatacollective.com

 

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Cofundador de Markonomia. Licenciado en Administración y Dirección de Empresas por la Universitat de Barcelona (EUS) y master en Business Intelligence y Big Data en Universitat Oberta de Catalunya. Cerca de 5 años desarrollando proyectos de análisis de datos en el sector bancario. Fotógrafo freelance en eventos deportivos nacionales e internacionales.

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