La clave para una máquina empresarial bien engrasada es un proceso de gestión de datos bien definido. Las organizaciones con acceso a grandes volúmenes de datos se han dado cuenta de que están sentadas en minas de oro y están luchando para encontrar formas de usar esta información para ser más rentables. El análisis de datos puede ayudar a aprovechar las tendencias y reducir los costos de producción.
Tomemos el caso de un proveedor de servicios de telefonÃa celular. Cada dispositivo tiene un número de identificación único, también conocido como IMEI. Cualquier torre de telefonÃa celular cercana puede triangular la ubicación de ese teléfono comunicándose con él a través de frecuencias de radio. Esto es registrado por la torre y almacenado como datos por el proveedor de red para cada llamada entrante y saliente.
En lo que llevamos de 2023, Estados Unidos tiene más de 310 millones de usuarios de smartphones. Esto se traduce en más de mil millones de entradas de datos diferentes cada dÃa. Estos enormes volúmenes no se pueden almacenar en centros de datos normales. Tampoco se pueden procesar de la misma manera que los datos normales.
Los grandes repositorios de almacenamiento de datos que almacenan estos grandes volúmenes hasta que están listos para ser procesados se llaman “lagos de datos”. Procesar y analizar esta información puede ayudar a las compañÃas a resolver desafÃos empresariales complejos y optimizar la producción. He aquà tres maneras de hacerlo.
1. Optimizar el procesamiento de big data
La IA y big data se han vuelto codependientes. Ambas son disciplinas muy diferentes. Sin embargo, un modelo de IA es tan bueno como los datos con los que se alimenta. Extraer grandes cantidades de datos de libre acceso mejora la funcionalidad y las capacidades de un modelo de IA. Ahora, estos mismos modelos de IA se pueden implementar en el procesamiento de datos y análisis para producir mejores resultados. Las herramientas lÃderes del sector, como ManageEngine Analytics Plus, implementan machine learning para generar análisis predictivos precisos y valiosa información procesable para usarla con la IA.
La previsión empresarial es un gran negocio y las compañÃas se benefician enormemente de ello. Encontrar e implementar la herramienta de análisis de IA adecuada para generar información clave ayuda a su organización a prepararse para el futuro y reducir los costos operativos.
2. Aprovechar los datos en tiempo real
El activo más valioso del repositorio de su compañÃa son sus datos más recientes y precisos. Cuanto antes procese esta información y prediga tendencias, mejor será para su negocio.
Los datos en tiempo real, también conocidos como eventos, son una nueva de datos fresca que se debe procesar de forma inmediata u oportuna. Algunos buenos ejemplos de esto son las autorizaciones sospechosas de tarjetas de crédito, las verificaciones OTP y el comportamiento del cliente en aplicaciones de comercio electrónico.
Antes era habitual procesar los datos por lotes, en los que las organizaciones recopilaban y almacenaban grandes volúmenes de datos durante largos perÃodos. Luego eran procesados para funciones separadas. En nuestra actual era empresarial centrada en los datos, las compañÃas están reforzando sus mecanismos de análisis de datos para garantizar la continuidad del negocio y optimizar la generación de ingresos. ¡Cada vez nos damos más cuenta de que procesar los datos a tiempo puede traducirse en mucho dinero!
3. Mantener sus datos organizados
Es muy importante que solo los datos más precisos y consistentes estén fácilmente disponibles solo para aquellos que necesitan acceder a ellos. Para lograr esto, un negocio debe asegurarse de que los grandes volúmenes de datos estén bien organizados. El primer paso es estandarizar y formatear correctamente la información.
Por ejemplo, si su organización mantiene registros de números telefónicos, algunas entradas pueden tener códigos de paÃs y otras no. Pero estas discrepancias aparentemente menores podrÃan causar dificultades en el procesamiento de datos. El formato adecuado y la consistencia en estos datos facilitan el procesamiento.
Tener acceso y procesar grandes cantidades de datos puede resultar rentable para las compañÃas a largo plazo. El uso responsable y el procesamiento de la información de los clientes utilizando los métodos de optimización descritos anteriormente son clave para dirigir un negocio exitoso basado en los datos.
