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Big data no es solo para grandes negocios.
Si ha estado siguiendo las noticias durante los últimos dos años, probablemente haya escuchado mucho sobre big data. Satya Nadella, CEO de Microsoft, dice que "dividendo de datos"podría valer $ 1.6 billones para las grandes empresas en los próximos cuatro años, según la BBC.
Pero las pequeñas empresas también pueden beneficiarse de los grandes datos. En este tutorial, veremos cómo las pequeñas empresas pueden utilizar Big Data para mejorar su rendimiento..
Veremos algunos ejemplos del mundo real, desde la compañía de videojuegos que modifica sus productos sobre la marcha hasta el zoológico que analiza los datos climáticos para predecir la asistencia. Y también veremos cómo puede implementar una solución de big data en su empresa..
Al final del tutorial, debe tener algunas ideas concretas sobre cómo usar Big Data para hacer que su negocio sea más eficiente, obtener más información sobre sus clientes y aumentar las ventas..
Si se está preguntando qué significa Big Data, no se preocupe, es solo lo que sugiere su nombre. Se refiere a conjuntos de datos realmente grandes (generalmente medidos no en megabytes o gigabytes, sino terabytes o incluso petabytes), que luego pueden analizarse para detectar tendencias y mejorar los procesos. Según IBM:
Todos los días, creamos 2.5 quintillones de bytes de datos, tanto que el 90% de los datos en el mundo actual se han creado solo en los últimos dos años..
Piensa en tu propio negocio. En generaciones anteriores, los datos no estaban almacenados en absoluto, o existían en trozos de papel en archivadores, eran difíciles de acceder e imposibles de analizar a gran escala.
Hoy, por otro lado, incluso la mayoría de las pequeñas empresas almacenan una cantidad considerable de datos de manera electrónica. Y si puede agregar datos de millones de empresas y clientes, entonces tiene un conjunto muy grande de datos.
Aunque no se trata solo de tamaño. La mayoría de las definiciones de big data también incluyen las tres V: volumen, velocidad y variedad. SAS también agrega variabilidad y complejidad..
"Grandes datos"Se ha convertido en una especie de palabra de negocios, y a veces se toma un poco demasiado lejos. A veces se puede aplicar al análisis de datos ordinarios, por ejemplo, donde las cantidades de información no son realmente eso ".grande"O complejo. Pero hay algunos usos prácticos y reales para big data, y veremos algunos ejemplos ahora para darle una mejor idea de cómo puede beneficiarse de ello..
Uno de los usos más claros para Big Data es entender lo que quieren los clientes..
Una cosa importante que debe recordar es que incluso si su empresa no tiene muchos datos de clientes, también puede acceder a otras fuentes de datos más grandes. Pocas pequeñas empresas tendrán suficiente información para calificar como "grandes datos". Pero también puede acceder a datos a gran escala más generales sobre lo que desean los clientes de su industria o de su grupo demográfico objetivo. Y en algunos casos, puede tomar decisiones inteligentes incluso en base a conjuntos de datos más pequeños.
Por ejemplo, una pequeña empresa de alquiler de vacaciones en Carolina del Norte usó el software de base de datos SAS para analizar las tendencias en las reservas y detectar las semanas en que la demanda era escasa, y permitió a los propietarios modificar sus precios para esas semanas en consecuencia, lo que resultó en un aumento de las reservas.
La empresa de alquiler, Twiddy & Company, también redujo los costos en un 15% al comparar los cargos de mantenimiento de cada contratista con el promedio de sus otros 1,200 proveedores, además de reducir los errores en el procesamiento de facturas y la automatización de los horarios de servicio. Esos ahorros superaron el costo del software.
"Hay verdad en los números, y este software lo ayuda a encontrarlo", dijo el director de marketing Ross Twiddy a Inc Magazine. "Cuando vimos que eso sucedía para nosotros, fue como probar el helado por primera vez. Es algo que nunca se olvida".
Los conjuntos de datos tampoco tienen que basarse directamente en sus propios clientes. Point Defiance Zoo & Aquarium en Tacoma, Washington, mejoró su rendimiento al analizar el clima.
El zoológico trabajó con IBM y BrightStar Partners para comparar sus registros históricos de asistencia con años de datos detallados del clima local. Los resultados les permitieron hacer predicciones precisas sobre cuántos clientes esperarían cada día y ajustar los niveles de personal en consecuencia.
El zoológico también aumentó la membresía al usar el software para apuntar a visitantes frecuentes y señalar los mejores momentos para alcanzarlos..
Algunas empresas están recopilando grandes cantidades de datos sobre cómo sus clientes usan sus productos y luego los analizan para revelar información que les permita mejorar esos productos..
Este es un terreno fértil para las compañías de videojuegos, por ejemplo. Mediatonic, la compañía de juegos, analiza grandes cantidades de datos sobre sus usuarios: cuándo, dónde y durante cuánto tiempo juegan, y qué partes del juego encuentran especialmente difíciles o fáciles..
Luego puede "probar diferentes versiones de un juego en diferentes características demográficas al mismo tiempo", dice su director ejecutivo Dave Bailey, "y modificarlas en respuesta a los datos en tiempo real que recibimos. Ahora podemos entender a cada jugador individual ".
También puede utilizar el análisis de datos para proporcionar servicios adicionales a sus clientes. El consultor Mark Schaefer escribió en Social Media Today sobre su trabajo con una pequeña empresa que ofrece servicios de reparación y mantenimiento de aviones. La compañía había comenzado a almacenar gran cantidad de datos sobre el desempeño de los aviones de los clientes, pero no estaba seguro de qué hacer con ellos. Les mostró que podían obtener una ventaja competitiva ofreciendo a sus clientes un valor adicional..
Por ejemplo, podrían usar los datos para indicar si un avión necesita mantenimiento antes de una interrupción programada, lo que ayuda a reducir los costos y mantener los aviones en el aire por más tiempo. O podrían dar a los clientes información sobre la eficiencia del combustible o usar años de datos de reparación para determinar la causa más probable de un problema y los medios más probables de reparación, reduciendo los tiempos de reparación. Los datos también podrían ayudar a los clientes a encontrar áreas de mejora y tomar decisiones de compra más inteligentes en el futuro.
Ya sea que venda productos o servicios, considere si hay algún dato adicional que pueda proporcionar a sus clientes que sea útil para ellos. Puede cobrar por esto como un servicio adicional o proporcionarlo como un regalo gratuito para mejorar la lealtad del cliente.
Piense en las enormes cantidades de datos disponibles en las redes sociales. Todos los días, sus clientes comparten una gran cantidad de información que podría ayudarlo a orientar sus ofertas mucho mejor: el tipo de cosas que los dueños de negocios en generaciones anteriores solo podían soñar.
El problema es que esta información es desordenada y desestructurada, y la mayoría de las empresas no le dan mucha importancia. Pero una gama de aplicaciones y programas de software ahora le permiten examinar todos esos datos y detectar tendencias..
Es común en estos días que las empresas utilicen software para monitorear las conversaciones en las redes sociales y marcar los comentarios negativos que necesitan una respuesta (o una retroalimentación positiva que se pueda promover). Pero la cantidad de datos también puede proporcionar información más específica y procesable..
La cadena hotelera Accor Hospitality, por ejemplo, utilizó la firma de análisis de redes sociales Synthesio para examinar miles de comentarios publicados en sitios web de viajes y para rastrear la reputación en línea de 12,000 hoteles, tanto Accor como sus competidores..
El análisis reveló problemas pequeños pero importantes que los invitados estaban experimentando, como las llaves de la habitación que se desmagnetizan con sus teléfonos inteligentes. Accor pudo lidiar con los problemas, aumentando significativamente la retroalimentación positiva de los hoteles..
Accor es una compañía grande, por supuesto, pero piense en las formas en que su empresa podría hacer uso de todos esos millones de opiniones, quejas y felicitaciones que se difunden todos los días en las redes sociales. Hay muchas soluciones de análisis de redes sociales disponibles, muchas de ellas a bajo costo. Las opciones populares incluyen Brandwatch, HootSuite y SproutSocial.
Aprender lo que sus competidores estaban haciendo era difícil de lograr. Tuvo que confiar en encuestas, a menudo basadas en información limitada y desactualizada. Ahora, sin embargo, Big Data le permite acceder a grandes cantidades de información actualizada sobre otras compañías en su industria o región.
Por ejemplo, la aplicación de contabilidad QuickBooks Online tiene millones de usuarios de negocios en todo el mundo y maneja grandes cantidades de datos sobre ingresos, gastos, crecimiento de ganancias y más. Para cada negocio individual, esta información es sumamente sensible y nunca la divulgarían a nadie. Pero QuickBooks puede agregarlo, de forma anónima, por supuesto, y compartir los resultados generales..
Puede ver algunos ejemplos de cómo funciona esto para las empresas de EE. UU. En la página del explorador de datos de QuickBooks. Haga clic en su estado y podrá ver algunos datos sobre otras pequeñas empresas en su estado: qué tan rápido están creciendo, qué ganancias obtienen, en qué gastan su dinero y más. También puede ver las métricas financieras clave para compañías en varias industrias y comparar su propia compañía con la competencia.
QuickBooks es solo un ejemplo: hay muchos otros por ahí. La brújula, por ejemplo, le permite agregar datos sobre su empresa y se puede comparar con empresas similares para ver cómo se acumula. Los datos de su propia empresa se cifran y se mantienen en privado de nuevo, solo se comparten los datos agregados a gran escala..
Así que ahora que ha visto algunos ejemplos de cómo usar Big Data, el siguiente paso es pensar cómo se puede aplicar a su negocio y elegir una estrategia para implementar..
La buena noticia es que hay muchos proveedores, desde grandes bateadores como IBM y SAS hasta compañías más pequeñas como Qualtrics, InsightSquared y Tranzlogic. Y almacenar grandes cantidades de datos ahora es más barato de lo que era en el pasado, gracias a la caída del costo del almacenamiento físico y al aumento del almacenamiento en la nube basado en la web..
Pero asegúrese de considerar exactamente cuáles son sus necesidades. Solo porque big data es de lo que todos hablan, no significa que debas saltar ahora mismo y comenzar a recopilar toda la información que puedas. La computación en la nube hace que el almacenamiento de datos sea más barato, pero aún deberá tener cuidado. Algunos proveedores, por ejemplo, cobran poco por el almacenamiento, pero más por el acceso.
"El costo puede ser un arma de doble filo", dice Craig Bloodworth, director de tecnología de The Information Lab. "Es fantástico que pueda activar instancias cuando las necesite, pero si no tiene un control sobre su uso y sus tarifas de facturación, entonces puede pagar mucho por el almacenamiento de datos basado en la nube".
Suena paradójico en un tutorial sobre big data, pero es posible que desee comenzar poco a poco. Tal vez podría centrarse al principio en hacer un mejor uso de los almacenes de datos que ya tiene. Si tiene mucho tráfico en su sitio web, por ejemplo, podría obtener algunas ideas interesantes simplemente explorando los detalles de Google Analytics, y también experimentando con Google Analytics a escala. Luego, observe algunas formas simples y de bajo costo de analizar las redes sociales y vincular algunas de sus bases de datos existentes para revelar información interesante. Eso debería darte una idea de cómo los grandes datos pueden ayudar a tu negocio a crecer y mejorar, y en ese momento puedes comenzar a buscar soluciones más completas..
Crédito gráfico: Datos diseñado por Piotrek Chuchla del Proyecto Noun.
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