Grandes datos

Las ventajas del big data para las empresas

Für Unternehmen liegt in der Auswertung von Big Data der Schlüssel, um ihre Prozesse, Entscheidungen und ihr Geschäftsmodell zu optimieren. So können sie sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Big Data ist die Basis für eine datengetriebene Unternehmenssteuerung und Voraussetzung, um neueste Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) effektiv einzusetzen.

Por ello, a veces también se denomina big data al conjunto de tecnologías utilizadas para analizar grandes volúmenes de datos.

Las 4 Vs del Big Data

El mero volumen de datos por sí solo no lo califica de big data. Gartner desarrolló el concepto 3V en 2001, que más tarde se amplió a 4V. El concepto se ha establecido para clasificar los big data como tales.

1. volumen (cantidad de datos)

La característica principal de los big data es la cantidad extrema de datos. Cada día se producen masas de datos. A menudo, las empresas tienen que gestionar datos del orden del terabyte, lo que pone al límite las tecnologías tradicionales.

2. velocidad (rapidez)

Para que el big data haga realidad su valor, los datos deben generarse y procesarse rápidamente. En el mundo empresarial actual, los análisis en tiempo real pueden ser cruciales, por ejemplo para responder inmediatamente a las consultas de los clientes, optimizar las cadenas de suministro en tiempo real o gestionar los precios.

3. variedad

Big Data umfasst verschiedene Arten von Daten, darunter strukturierte (z. B. Tabellen), semi-strukturierte (z. B. JSON-Dateien) und unstrukturierte Daten (z.B. Videos oder Texte). ERP-Systeme integrieren Daten aus den unterschiedlichsten Quellen und sind damit ein wichtiges Werkzeug für Unternehmen, um maximalen Mehrwert aus ihren Daten zu schöpfen.

4. veracidad (exactitud)

Los macrodatos sólo son útiles si la calidad de la información es alta. Los datos inexactos o incompletos pueden llevar a conclusiones incorrectas. La gestión profesional de los datos y el uso específico de herramientas analíticas son cruciales para garantizar la coherencia y precisión de los resultados.

Los enfoques más recientes ven características adicionales que deben cumplir los big data. Dos V que se añaden a menudo:

Varianza (fluctuación)

Por regla general, los big data son dinámicos. Los resultados de un análisis varían según el momento, ya que reflejan tendencias estacionales, cambios en las preferencias de los clientes o transformaciones del mercado, por ejemplo. Precisamente por eso son tan útiles los análisis en tiempo real y los análisis predictivos: hacen visibles las fluctuaciones y las tienen en cuenta en sus evaluaciones.

Valor

Algunos científicos de datos sólo hablan de big data cuando las empresas pueden obtener un valor añadido del análisis de los datos. La atención se centra en el análisis de valor añadido de los volúmenes de datos.

Fuentes de datos importantes para big data

En el mundo actual, interconectado digitalmente, las empresas tienen acceso a datos procedentes de diversas fuentes internas y externas que les proporcionan información sobre el comportamiento de los clientes, los procesos y las tendencias del mercado. La importancia de cada fuente varía según el sector, el tamaño de la empresa y su orientación (B2C, B2B, D2C).

Páginas web y tiendas online

Las empresas utilizan herramientas de seguimiento y análisis para generar datos sobre el comportamiento de los visitantes de su sitio web. Recopilan información sobre su comportamiento de compra y sus cestas de la compra. Esta información crea la base para campañas de marketing personalizadas y optimizaciones de la conversión.

Software y aplicaciones

Los datos de uso de las aplicaciones y el software de la empresa proporcionan información sobre las preferencias de los clientes y la eficacia de los procesos. ¿Qué funciones no se aceptan? ¿Dónde se estancan los procesos? Los datos permiten realizar mejoras precisas, sin largos procesos de prueba y error.

Redes sociales

Las plataformas de medios sociales como LinkedIn, Instagram y TikTok ayudan a las empresas a analizar los estados de ánimo y las tendencias y a adaptar su estrategia de marca en una fase temprana.

Motores de búsqueda

Las herramientas de palabras clave ofrecen a las empresas una visión de los términos que utilizan los usuarios para informarse sobre determinados temas en Google y otros motores de búsqueda. Con este conocimiento, pueden formular sus contenidos de forma que consigan una mayor visibilidad online entre su grupo objetivo.

Automóviles y transportes

Los vehículos y sistemas de tráfico modernos generan enormes cantidades de datos de sensores que se utilizan para la gestión del tráfico, el control de flotas o el desarrollo de vehículos autónomos.

Wearables

Los rastreadores de fitness y los smartwatches son una valiosa fuente de datos para el sector sanitario y de seguros. Los dispositivos registran datos de salud y actividad que las empresas pueden utilizar para desarrollar ofertas personalizadas.

Robots y dispositivos IoT

Las máquinas de producción o los dispositivos domésticos inteligentes proporcionan valiosos datos de funcionamiento. Las empresas pueden utilizar estos datos para optimizar procesos o establecer nuevos modelos de negocio basados en datos que tengan en cuenta el desgaste de las máquinas, por ejemplo.

Chatbots de IA

Ya sea en el sitio web o en los sistemas internos, los chatbots de IA proporcionan información valiosa sobre los deseos y problemas de los usuarios. Esta información ayuda a mejorar los servicios de asistencia, como las preguntas frecuentes o la documentación, de forma selectiva.

Big data: ejemplos para uso corporativo

La analítica de big data alberga un enorme potencial para las empresas. Los análisis estadísticos ya no se realizan de forma selectiva. En su lugar, los volúmenes de datos pueden analizarse de forma exhaustiva. Las herramientas de big data encuentran correlaciones y patrones en cientos de miles de puntos de datos que los analistas humanos a menudo no reconocen o sólo lo hacen con una inversión de tiempo mucho mayor. Esto hace que las aplicaciones sean ideales para mejorar eficazmente las decisiones y los procesos en muchas áreas de una empresa, contribuyendo así a la viabilidad futura de una organización.

1. producción: eficiencia mediante la optimización de datos

En producción, una herramienta de análisis de big data puede ayudar a armonizar y automatizar, al menos parcialmente, los procesos.

Un ejemplo es el mantenimiento predictivo. Los sensores de las máquinas recogen y analizan continuamente datos como la temperatura, las vibraciones y los tiempos de funcionamiento. Si hay indicios de posibles defectos, el sistema proporciona una indicación para que las reparaciones puedan realizarse a tiempo y se eviten daños mayores. Al mismo tiempo, la vida útil de las máquinas puede prolongarse de este modo, lo que permite a las empresas obtener importantes beneficios económicos.

Otros casos de uso de los macrodatos en la producción son el análisis de la calidad de los productos y la supervisión y automatización de la gestión de almacenes. Esto permite una producción rentable y rápida.

2. marketing: personalización a través de los datos de los clientes

En marketing, por ejemplo, los análisis de big data permiten crear perfiles anónimos de clientes. Las empresas obtienen un conocimiento detallado de sus clientes y pueden hacer ofertas y recomendaciones personalizadas . Si se utilizan correctamente, también se beneficia la eficacia de las campañas publicitarias.

Por ejemplo, un minorista online utiliza análisis de big data para identificar tendencias estacionales y preferencias individuales. A continuación, ofrece a sus clientes campañas de descuentos personalizadas. El resultado: aumenta la tasa de conversión y se refuerza la fidelidad de los clientes.

3. finanzas: gestión de riesgos y detección del fraude

Los departamentos financieros pueden identificar anomalías en los flujos de datos analizando los datos contables y de transacciones. Puede tratarse de pagos atípicos o facturas duplicadas. Gracias a los análisis, las anomalías pueden investigarse en una fase temprana y se pueden evitar daños potencialmente mayores causados por el fraude. Las empresas también pueden utilizar los análisis de big data para descubrir lagunas en los sistemas de control interno, de modo que el fraude pueda prevenirse desde el principio.

Junto con la prevención del fraude, las previsiones basadas en IA son el caso de uso más importante de los macrodatos en el campo de las finanzas. Analizando los datos históricos y los movimientos del mercado, los sistemas son capaces de predecir con fiabilidad la evolución futura. Sobre esta base, las empresas pueden evaluar mejor sus riesgos financieros y aprovechar oportunidades de mercado antes desaprovechadas.

4. logística: optimización de las cadenas de suministro

Welches Produkt ist wann wo angekommen? Big Data und Echtzeitanalysen revolutionieren die Logistik. Die Supply Chain wird plötzlich vollständig transparent. Verzögerungen und Störungen können klar zugeordnet und zügig behoben werden. 

Por ejemplo, las empresas pueden optimizar sus rutas para conseguir plazos de entrega cortos y bajas emisiones analizando los datos del tráfico, las condiciones meteorológicas y los niveles de existencias. Ambas cosas benefician a su balance de costes.

Las tecnologías de big data de un vistazo

Si quieres almacenar y analizar big data, necesitas tecnologías potentes, en todos los ámbitos de la informática. Desde el alojamiento y las bases de datos hasta las tecnologías de interfaz y el software de análisis.

Hadoop: La base para el procesamiento distribuido de datos

Apache Hadoop es una tecnología clave para el procesamiento de big data. Este marco de código abierto almacena grandes cantidades de datos en varios servidores. Esto permite el procesamiento en paralelo, que es significativamente más rápido que un ordenador central. Hadoop es especialmente útil cuando hay que procesar datos de distintas fuentes, tanto estructurados como no estructurados.

Bases de datos NoSQL: Flexibilidad en el almacenamiento de datos

A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales, las bases de datos NoSQL, como MongoDB o Cassandra, están especialmente diseñadas para big data. Ofrecen un alto grado de flexibilidad, ya que no están atadas a estructuras de tablas rígidas. Esto las hace ideales para almacenar datos no estructurados, como documentos de texto o datos de sensores. También son altamente escalables, lo que los hace indispensables para aplicaciones intensivas en datos.

Computación en memoria: velocidad en tiempo real

La informática en memoria es una tecnología clave para las empresas que quieren analizar datos en tiempo real. Los datos se almacenan en la memoria en lugar de en discos duros, lo que aumenta significativamente la velocidad de procesamiento. Esta tecnología se utiliza a menudo en áreas como el análisis predictivo, donde los milisegundos cuentan a la hora de tomar decisiones basadas en datos.

Herramientas de análisis de big data e integración ERP

Además de estas tecnologías básicas, también se utilizan herramientas de análisis de big data. Algunas aplicaciones conocidas de este tipo son Tableau, Microsoft Power BI y Qlik. Estas herramientas permiten visualizar evaluaciones de datos y facilitar su comprensión.

Las herramientas analíticas son especialmente eficaces cuando están vinculadas al sistema ERP. Esto permite enriquecer los análisis de datos con datos maestros, por ejemplo, lo que facilita la interpretación de valor añadido. Además, se pueden activar acciones de seguimiento automatizadas en los procesos cuando se alcanzan determinados valores.

Muchos sistemas ERP modernos ofrecen interfaces con soluciones de big data para facilitar la integración.

Retos típicos y soluciones

Aunque el big data ofrece enormes oportunidades, también conlleva una serie de retos. Las empresas deben tenerlos en cuenta para aprovechar todo el potencial de la tecnología.

Protección de datos y cuestiones éticas

En muchos casos, el big data contiene datos sensibles sobre clientes o empleados. Por ello, las empresas deben cumplir los elevados requisitos legales de protección de datos. De lo contrario, corren el riesgo de sufrir consecuencias legales, perjuicios económicos y pérdida de reputación si se conocen las infracciones de la ley.

Independientemente de la evaluación jurídica, las empresas deben considerar las cuestiones éticas: Al fin y al cabo, las medidas personalizadas y las decisiones automatizadas basadas en algoritmos siempre entrañan el riesgo de discriminación y parcialidad.

Recomendaciones:

• Integrar medidas de seguridad de los datos, como el cifrado, los controles de acceso y la anonimización, en los procesos de big data desde el principio.
• Einhaltung gesetzlicher Vorgaben wie der DSGVO für den Schutz sensibler Daten und den langfristigen Erfolg von Big Data Analytics
• Desarrollo de una declaración de misión ética que dé confianza a los empleados en el tratamiento de datos

Calidad y gestión de datos

El valor de los macrodatos depende de la calidad de los datos subyacentes. Unos datos incorrectos o incompletos pueden dar lugar a resultados de análisis erróneos y, en consecuencia, a decisiones equivocadas. Aquí es donde entra en juego la gestión de datos: las empresas deben asegurarse de que sus datos son coherentes, están actualizados y son correctos. Los sistemas ERP pueden ayudar consolidando los datos de distintas fuentes y controlando su calidad.

Recomendaciones:

• Introducción de un marco de gobernanza de datos que defina normas claras para la recopilación, validación y mantenimiento de datos
• Uso de sistemas ERP para consolidar datos de distintas fuentes
• Comprobación periódica de los datos y supervisión basada en IA que corrige automáticamente los errores

Barreras de coste y conocimiento

La implantación de la analítica de grandes datos suele ir asociada a costes elevados. Además de hardware y software de alto rendimiento, las empresas también necesitan especialistas con los conocimientos pertinentes para utilizar las tecnologías con eficacia. Para las pequeñas y medianas empresas puede resultar especialmente difícil disponer de estos recursos.

Recomendaciones:

• Utilización de plataformas de big data basadas en la nube que son escalables de forma flexible y ofrecen tarifas de entrada rentables
• Formación de los empleados y colaboración con expertos externos para acumular internamente los conocimientos necesarios
• Invertir en herramientas de análisis de big data fáciles de usar, que puedan utilizarse sin conocimientos técnicos profundos

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Conexión a sistemas ERP

Los sistemas ERP pueden aliviar muchos retos a la hora de tratar con big data, sirviendo de plataforma central para la gestión de datos. Al conectarse en red con la analítica de big data, los datos operativos se estructuran, supervisan y preparan para el análisis. Esto no sólo mejora la calidad de los datos, sino que también reduce los obstáculos técnicos mediante interfaces estandarizadas.

Recomendaciones:

• Conexión en red de los sistemas ERP con herramientas de big data para integrar perfectamente los datos operativos en los análisis
• Uso de API y middleware para conectar los sistemas existentes y evitar así los silos de datos

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Perspectivas de futuro: La analítica de grandes datos se está convirtiendo en una disciplina estratégica clave

El futuro del big data se caracterizará por las nuevas tecnologías, los volúmenes crecientes de datos y una integración cada vez mayor de la inteligencia artificial.

Estamos en una transición de los análisis de datos puros a los sistemas de análisis inteligentes que aprenden de forma autónoma y reconocen patrones en los datos. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se integran cada vez más en las herramientas de big data. Esto permite predecir datos complejos, como los datos en streaming, con mayor precisión y analizarlos en tiempo real.

Las tecnologías Edge Computing, en las que los datos se procesan directamente en la fuente en lugar de enviarse primero a servidores centrales, serán cada vez más importantes. Esto es especialmente relevante para los dispositivos IoT que generan enormes cantidades de datos, por ejemplo en la producción o el transporte. La informática de borde reduce los tiempos de latencia y, por tanto, permite analizar los datos y tomar decisiones más rápidamente, una ventaja decisiva para aplicaciones como la conducción autónoma o la Industria 4.0.

Los datos de las redes sociales, los vídeos y los archivos de audio representan ahora una gran proporción de la generación global de datos. La gestión de estos datos no estructurados es cada vez más importante. Los nuevos algoritmos de IA y las herramientas especiales están ayudando a extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos para la gestión empresarial.

El trabajo basado en datos será la norma en las empresas del futuro, con y sin IA. De momento, aún estamos en las primeras fases de este desarrollo. Sin embargo, en los próximos años, las plataformas de bajo código y sin código garantizarán que el análisis de grandes datos pueda llevarse a cabo sin conocimientos técnicos profundos. Esto abrirá la posibilidad de que las organizaciones utilicen el análisis de datos de forma integral.

Los macrodatos ya no son un tema de nicho. Es una tecnología estratégica clave. Todos los directivos y empleados deberían tener un conocimiento básico de ella (alfabetización en datos) para poder desempeñar sus tareas de forma competente y basada en datos en el futuro y contribuir así al crecimiento de su empresa.

Datos interesantes del blog:

https://www.applus-erp.de/wissen/unternehmensentwicklung/blog-synergie-erp-und-data-warehouse/

https://www.applus-erp.de/wissen/erp-technologie/blog-big-data-und-erp-worin-besteht-der-zusammenhang/