Cuando se habla de Big Data en ocasiones se piensa que sólo es aplicable a empresas de gran tamaño, sin embargo, Big Data es escalable a todo tipo de empresas y organizaciones.
Puede aplicarse al proceso productivo (detectar fallos en la cadena de fabricación, optimizar procesos…), a la venta online (precedir la demanda, prevenir roturas de stock… ), a las redes sociales (descubrir tendencias, patrones de consumo, …) o para estudio de los competidores, entre otras aplicaciones.
Preveer y anticiparse a la demanda del mercado asegura el éxito en las ventas y garantiza el futuro de la empresa.
La clave reside en entender y comprender los datos, no es suficiente con disponer de grandes cantidades de información, hay que analizarla, pensarla, cruzarla con otras informaciones y convertirla en conocimiento estratégico para la empresa.
Además, no significa que todas las empresas deban hacer un gasto en herramientas de Big Data, o inversiones astronómicas en empresas que realicen sesudos trabajos de análisis de datos, las empresas deben identificar quién esta haciendo qué y como pueden aprovecharse de esa información, para posteriormente trabajar sólo en aquellas cuestiones particulares y que realmente aporten valor.
Por ejemplo una empresa de calzado puede hallar información valiosa de la lectura del informe obtenido durante la celebración del ‘World Congress Mobile’ que dispone de datos sobre el número de transacciones económicas que se realizaron en moda y calzado. O del trabajo realizado por el Ayuntamiento de Madrid ‘Dinámicas del Turismo en la Ciudad de Madrid’, que ofrece datos sobre el comportamiento de los turistas, (en qué gastan, por donde se mueven, etc.), así como el impacto económico de eventos como el Orgullo Gay que generan un aumento del gasto comercial de más del 24% respecto al fin de semana anterior a su celebración.
Estos informes cruzados con los datos de la propia empresa permiten garantizar la correcta distribución, ofrecer un producto más segmentado para los potenciales clientes, mejorar las campañas de marketing y publicidad y disponer de stock suficiente en los repuntes de las ventas.
Puede aplicarse al proceso productivo (detectar fallos en la cadena de fabricación, optimizar procesos…), a la venta online (precedir la demanda, prevenir roturas de stock… ), a las redes sociales (descubrir tendencias, patrones de consumo, …) o para estudio de los competidores, entre otras aplicaciones.
Preveer y anticiparse a la demanda del mercado asegura el éxito en las ventas y garantiza el futuro de la empresa.
La clave reside en entender y comprender los datos, no es suficiente con disponer de grandes cantidades de información, hay que analizarla, pensarla, cruzarla con otras informaciones y convertirla en conocimiento estratégico para la empresa.
Además, no significa que todas las empresas deban hacer un gasto en herramientas de Big Data, o inversiones astronómicas en empresas que realicen sesudos trabajos de análisis de datos, las empresas deben identificar quién esta haciendo qué y como pueden aprovecharse de esa información, para posteriormente trabajar sólo en aquellas cuestiones particulares y que realmente aporten valor.
Por ejemplo una empresa de calzado puede hallar información valiosa de la lectura del informe obtenido durante la celebración del ‘World Congress Mobile’ que dispone de datos sobre el número de transacciones económicas que se realizaron en moda y calzado. O del trabajo realizado por el Ayuntamiento de Madrid ‘Dinámicas del Turismo en la Ciudad de Madrid’, que ofrece datos sobre el comportamiento de los turistas, (en qué gastan, por donde se mueven, etc.), así como el impacto económico de eventos como el Orgullo Gay que generan un aumento del gasto comercial de más del 24% respecto al fin de semana anterior a su celebración.
Estos informes cruzados con los datos de la propia empresa permiten garantizar la correcta distribución, ofrecer un producto más segmentado para los potenciales clientes, mejorar las campañas de marketing y publicidad y disponer de stock suficiente en los repuntes de las ventas.
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