Big Data: lo que debes saber para la administración de proyectos

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Big Data: lo que debes saber para la administración de proyectos

La mayoría de los sistemas ERP para empresas medianas llevan tiempo trabajando para interiorizar el concepto del Big Data como núcleo principal en sus estrategias de negocio, pero hay mucho que aprender.

En los próximos 10 años crecerá la demanda de soluciones que garanticen la calidad de TODOS los datos que puede administrar tu empresas y algunas compañías han empezado a sufrir el impacto negativo en sus cuentas de resultados debido a las fallos registradas en las bases de datos de sus clientes.

Errores en los nombres o en las direcciones postales de usuarios, aunadas a los problemas derivados de la integración de la información de contacto que proviene del uso de la multicanalidad, están produciendo incidencias en el servicio errores en la facturación, etc, que tienen un impacto directo en resultados.

La industria de las telecomunicaciones, las banca y el sector energético, intensivos en clientes, son las que presentarán una mayor demanda de este tipo de soluciones.

Los datos en tiempo real son un ‘must’ porque el mercado exige a los directivos la toma de decisiones rápidas y con mayor grado de acierto.

Ello requiere disponer de información de calidad y al momento, por lo que tanto los indicadores clave (KPI´s) como los cuadros de mando deben estar continuamente alimentados con los últimos datos.

Si está pensando en estrategias para optimizar la adminstración de mi empresa, en la administración y control de procesos y en la administración de proyectos, debe enfocarse en aprender cada vez más del big data para empresas.

Big Data:  Una nueva realidad

Sectores que dependen de la meteorología, como la agricultura, la pesca o el ocio, tienen ahora, con la tecnologia adecuada, la capacidad de anticiparse a la realidad y tomar las mejores decisiones en la administracion de empresas

La simulación y la analítica avanzada como el Big Data ayudará a acercarse al cliente. Se va hacia una personalización de la algorítmica al huir de la tradicional estadística que busca medias, muestras y segmentaciones.

Ahora se pueden prever, al planear ¿cómo integrar las áreas de mi empresa? (a través de algoritmos muy complejos repletos de variables y fuentes,) comportamientos individualizados de los consumidores o clientes, siempre respetando las normas de privacidad.

Seguridad biométrica

La seguridad se complementará con Data Masking. Una mayor cantidad de datos y el uso y consumo de los mismos conlleva riesgos de acceso a información confidencial o personal que puede ser valiosa o delicada.

Esto hace que se incremente el tráfico ilegal de la misma, por lo que las medidas de seguridad, en cuanto al acceso de la información, también se incrementarán.

Técnicas de Data Masking permitirán enmascarar los datos para proporcionar un acceso público a los mismos que mantenga la confidencialidad de las partes más vulnerables.

Variables biométricas asociadas al individuo permitirán securizar los accesos personalizados a la información.

Datos en la nube continuarán el alza

La interoperatividad entre dispositivos y la creciente necesidad de compartir datos entre los mismos hace que el almacenamiento tenga que ser compartido, y actualmente la forma más rápida y barata para conseguirlo es la nube.

Los fabricantes de soluciones de business intelligence para Big Data están ya migrando parte de sus antiguas tecnologías a entornos cloud donde la barrera de entrada es menor, se paga solo por uso y la dependencia de terceros e integradores se reduce.

Soluciones más personalizadas

El Business Intelligence para Big Data se hace personal. Hay una tendencia cada vez mayor a democratizar en las grandes compañías el acceso a la tecnología de BI con una menor dependencia de las aéreas de tecnología.

Soluciones que proporcionan Clikview, Tableau o Microsoft, con gran sencillez y capacidad gráfica enganchan a usuarios que, incluso, comienzan a usarlas de forma privada para temas relacionados con la salud personal, los deportes, etc.

El análisis de las variables meteorológicas será más preciso. La meteorología influye sobre manera en el comportamiento humano y en la toma de decisiones, así como en las variables asociadas tanto a la oferta como a la demanda.

La mayor precisión en el análisis de las mismas permitirá gestionar aún mejor el surtido en el caso de los retailers o integrar mejor los procesos de aprovisionamiento en el caso de los alimentos perecederos.

Administrar mejor los datos

La gestión de la información Machine to Machine o del Internet de las Cosas será una realidad.

El sector automotriz, por ejemplo, está siendo pionero en incorporar la interconectividad entre vehículos y concesionarios para que se puedan detectar averías en tiempo real e, incluso, actualizar online el software y la navegación del vehículo.

En esta misma línea, los fabricantes de electrodomésticos, de accesorios deportivos o ropa desarrollarán dispositivos que se van a conectar con el usuario a través de su teléfono móvil.

Todo ello, va a suponer una revolución por parte de las compañías que se verán en la necesidad de gestionar toda esta impresionante cantidad de información.

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Foto: farmagenius.com


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