El big data en recursos humanos. Las claves del People Analytics
Aplicar big data y analítica a la atracción y fidelización del talento es esencial para afrontar la crisis de talento y People Analytics permite a los responsables de RRHH aumentar la eficiencia en el reclutamiento, potenciar la productividad de los profesionales y reducir el abandono.
Contar con herramientas analíticas que exploten los datos es imprescindible para superar los desafíos a los que se enfrentan las empresas a la hora de gestionar el talento.
De un tiempo a esta parte, las organizaciones se encuentran con problemas para cubrir determinados puestos de trabajo. La digitalización exprés experimentada por las empresas en los últimos dos años ha hecho emerger nuevas necesidades y que se requieran perfiles muy específicos para afrontarlas. A esta problemática se le suma que muchos profesionales cambian de trabajo de forma constante porque los competidores ofrecen mejores condiciones.
En este contexto, los departamentos de Recursos Humanos se enfrentan a un reto mayúsculo que en muchas ocasiones son incapaces de afrontar. Y es que, los perfiles que demanda la empresa ya no eligen un trabajo en función de un salario, sino de múltiples variables: posibilidad de teletrabajo, clima laboral, tipología de organización, posibilidad de aprendizaje, desarrollo de una carrera profesional, etc.
Al hablar de transformación digital, el departamento de RRHH parece haberse estancado y, en numerosas ocasiones, se sigue rigiendo por metodologías del pasado. No pueden seguir basándose en la intuición para contratar profesionales, ni su labor consistir únicamente en gestionar nóminas. Es necesario transformar los departamentos de RRHH para afrontar la crisis de talento.
Dentro de esa transformación, establecer una estrategia, aplicar el big data a la gestión del talento y contar con herramientas de data analytics para recursos humanos es imprescindible para superar los desafíos, incluyendo la selección del candidato ideal, el mantenimiento de una plantilla estable y la obtención de una ventaja competitiva frente a la competencia.
Los datos demuestran que las organizaciones que han implementado una solución de People Analytics registran un 80% de aumento de la eficiencia en el reclutamiento, un 25% de crecimiento de la productividad y una reducción del 50% en la tasa de abandono de los empleados, según un informe de la consultora McKinsey. Los datos ya no deben utilizarse sólo para elaborar nóminas, gestionar contratos o prestaciones, sino también para valorar la idoneidad de un candidato y diseñar los planes de desarrollo de cada trabajador.
Gracias a People Analytics, la toma de decisiones no se basa en intuiciones y es posible una gestión inteligente del talento basada en conocimiento. Saber si un empleado se siente valorado, determinar los factores que influyendo en su productividad y conocer sus expectativas es clave para, por ejemplo, diseñar los planes de formación y desarrollo profesional.
Los datos son un arma esencial en la lucha frente la crisis de talento y con People Analytics, los departamentos de RRHH pueden conocer, en el caso de la incorporación de un nuevo empleado, cuál es la fórmula para atraerlo y fidelizarlo; o cuándo existen posibilidades de que se produzca una fuga de talento y anticiparse para prevenirla.
La aplicación de la analítica en el área de RRHH permite disponer de informes detallados del desempeño de los empleados de la organización, pero el objetivo no puede ser exclusivamente la recopilación de la mayor cantidad de información, lo importante es saber qué hacer con la información para sacarle el mayor provecho. Es necesario, en suma, transformar la gestión de los RRHH hacia un modelo basado en datos para tomar decisiones a partir de la objetividad que proporcionan los números.
- Publicado en Analytics & AI
Potencia analytics en RRHH
El empleo de soluciones de people analytics permite una toma de decisiones más precisa en cuestiones relacionadas con la contratación, la medición de la productividad o la retención del talento.
El 84% de las organizaciones considera la analítica de personas como una prioridad en sus estrategias de recursos humanos.
Una de las consecuencias de la digitalización de la economía es la disponibilidad de grandes cantidades de datos, el valioso big data, que pueden aportar información de calidad para una mejor toma de decisiones. Para llegar a ello y no incurrir en errores es imprescindible interpretar los datos de la forma correcta.
La práctica totalidad de los sectores de actividad cuentan con esta materia prima y analizarla abre la puerta a nuevos retos y oportunidades. En el ámbito de los recursos humanos y la gestión del talento, el modelo analítico tiene nombre propio: people analytics.
Su adopción entre las compañías tiene cada vez más relevancia. El 84% de las organizaciones considera la analítica de personas como una prioridad, según un informe de la firma de análisis Deloitte. Sin embargo, solo un 10% se siente preparado para afrontar este reto.
A pesar de ello, el 70% de las empresas ya ha puesto en marcha en proyectos de mejora de sus sistemas de recolección y uso de datos en recursos humanos para posteriormente implementar soluciones de people analytics.
Ventajas del uso de people analytics
El empleo de herramientas de analítica de personas abarca cada una de las actividades de las que se ocupan los responsables de recursos humanos. Entre los casos de uso más recurrentes figuran:
• Procesos de contratación
Con el uso de la analítica en recursos humanos es posible depurar los procesos de selección e identificar qué candidatos cumplen con los requisitos del puesto ofertado y cuáles están mejor alineados con la cultura de la empresa.
• Satisfacción de los empleados
La cultura de empresa es un factor esencial para que una compañía alcance los objetivos marcados. Conocer la satisfacción de los empleados a través de formularios o entrevistas permite disponer de datos clave para detectar problemas e introducir mejoras.
• Índice de rotación
La duración de una persona en un puesto muchas veces está directamente relacionada con la fuga de talento. Para evitar la fuga de talento, es imprescindible identificar las inquietudes profesionales de los empleados y cuáles son sus capacidades y conocimientos.
• Formación
Capacitar a los empleados con nuevas habilidades es esencial para su desarrollo y el de la compañía. Conocer con qué periodicidad se realizan esas formaciones y sus resultados ayuda a realizar una planificación acorde a las necesidades de la empresa.
• Productividad
Todas las empresas establecen unos objetivos y una estrategia que les ayuda a alcanzarlos. Realizar un seguimiento de la consecución de esos objetivos permite medir la eficacia de los empleados y de los procesos.
Para implementar un modelo de analítica de RRHH que sea eficiente y sostenible es fundamental que los datos con los que se trabaje sean de calidad y se recopilen con soluciones destinadas a ello como BesTalent IA by aggity. Al tratarse de un software de gestión de recursos humanos basado en tecnologías de inteligencia artificial es capaz de aportar valor en todos los momentos de la relación del empleado con su compañía de manera completamente automatizada y contribuye directamente a una toma de decisiones inteligente.
- Publicado en Talent & HR
Gestión de la planta de producción 4.0
Con el uso de la IA, el big data y el análisis de datos es posible digitalizar y gestionar la planta de producción de la manera más eficiente posible. El resultado es una empresa más competitiva y un incremento de la rentabilidad.
El uso de herramientas digitales en la fábrica duplicará la tasa de crecimiento anual del sector industrial en 2035.
Para que la digitalización de una planta de producción sea completa hay que optimizar al máximo todas las fases del proceso. Lo que incluye desde el momento en el que el cliente hace el pedido, pasando por la fabricación del producto y, finalmente, la entrega. Imprevistos como retrasos de los proveedores, saturación de recursos, fallos en las máquinas o falta de material influyen en el plan de producción.
Saber responder a los cambios y ofrecer soluciones en tiempo real es fundamental para alcanzar con éxito los objetivos previstos. La industria 4.0 trae consigo, de la mano de diferentes herramientas tecnológicas, recursos para que la gestión de las plantas de producción se ajuste a las actuales necesidades del mercado y las empresas aumenten su competitividad.
En este contexto es esencial crear un ecosistema en el que el epicentro sea la fábrica conectada, con el uso de la inteligencia artificial (IA) como catalizadora de estos cambios. La implantación de esta tecnología podría suponer, según sostiene la firma Accenture, duplicar la tasa de crecimiento anual de la industria en 2035.
Supervisión en tiempo real
El objetivo principal de la gestión de una planta de producción con herramientas digitales es facilitar información instantánea sobre su estado. Esto incluye actividades directas e indirectas, rendimiento, eficiencia por operador, máquina, línea, centro de coste, centro de trabajo, departamento, etc. Así como la relación que existe entre el tiempo programado y el utilizado, control de calidad, trazabilidad y genealogía de los lotes de materiales, control de parámetros de proceso, mantenimiento de activos y programación de la producción a capacidad finita.
Toda esta información facilita a los responsables de planta la toma de decisiones y se convierte en un recurso esencial para organizar su producción, asignar las cargas de trabajo de manera óptima y establecer los plazos de ejecución que garantizan el cumplimiento de las fechas de entrega con el cliente.
Con una plataforma como Smart Factory by aggity es posible realizar esa transición gracias a una completa automatización de los procesos y predicción de acciones. Con el uso de la IA, el Big Data y el análisis de datos es posible digitalizar y gestionar una fábrica de manera eficiente. La automatización de las plantas de producción, con la introducción de dispositivos IoT y sensores, es el primer paso.
Superada esta primera fase, desde una sola plataforma la compañía puede acceder a reportes y monitorización en tiempo real, con visibilidad de todos los procesos, informatización de los muestreos de calidad, y a la planificación, organización y control de los procesos de manera automática y personalizada. Gracias a la recopilación de los datos que generan todos los activos y su posterior análisis, en las fábricas inteligentes es posible mejorar el rendimiento, las competencias laborales, corregir los errores en tiempo real y aumentar la calidad del producto final. El resultado es una empresa más competitiva y un incremento de la rentabilidad.
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Data Analytics para la mejora de la eficiencia en la planta de producción farmacéutica
Estamos en plena vorágine de la Digitalización y esto no va a hacer más que acelerar en los próximos meses. La esperada puesta en marcha de la economía y la llegada de los fondos Next Generation será un revulsivo adicional sobre el aprendizaje que ya hemos tenido durante el año COVID.
La pregunta clave es ¿qué aportará a mi negocio este esfuerzo? Debemos fijarnos en las necesidades de la empresa y descubrir qué puede aportar la tecnología digital en cualquiera de sus formas: Data Analytics, Inteligencia Artificial, Machine Learning, etc.
La respuesta no puede ser generalista ya que cada sector ha tenido una travesía distinta durante el 2020 y se encuentra en una situación concreta en 2021. La consultora McKinsey en su informe “España post COVID-19: de la resiliencia a la reinvención” clasifica la industria farmacéutica como el sector de menor caída de ventas y más rápida recuperación. El informe identifica las siguientes prioridades principales para el sector después de la crisis:
- Digitalización de los modelos de ventas y distribución.
- Innovación en productos y servicios.
- Redefinición de la cadena de suministro (p.ej. reduciendo riesgos).
¿Qué puede aportar Data Analytics en el área industrial de una empresa farmacéutica?
Hablar de un enfoque global para la fabricación en el sector farmacéutico es equivocado. El entorno es más complejo y dentro de la cadena de suministro del sector hay al menos dos grandes fases. Las dos necesitan de los datos para “redefinirse”, con una mirada clara en la eficiencia, el servicio y la calidad, pero de manera distinta:
Fabricación de principios activos
En la fabricación de principios activos, los resultados de negocio están en gran manera ligados a lo que ocurre “dentro del reactor”. Conocer las variables clave del proceso químico o biológico puede suponer una mejora del rendimiento que en términos económicos puede muy valiosa.
Además, garantizar la calidad del proceso en el reactor asegura el cumplimiento de los plazos de entrega comprometidos.
La analítica de datos aplicada al proceso de un reactor puede desvelar las causas raíz de problemas de bajo rendimiento o mala calidad. Un factor de dificultad añadido es el mantenerse dentro de los parámetros de proceso validados ya que su cambio puede suponer un nuevo proceso de validación que consumirá tiempo y recursos.
La analítica de datos aplicada a los “logs” de parámetros de proceso almacenados con frecuencias altas permite identificar patrones y definir algoritmos que optimicen los rendimientos y reduzcan los lotes erróneos.
Laboratorios de fabricación de medicamentos
Para la fabricación de los medicamentos el mantenimiento de máquinas es crítico. Las paradas por avería son una causa directa de las pérdidas económicas en el laboratorio. El modelo de gestión se basa en el OEE (Eficiencia Global de los Equipos) y en la reducción de las 6 Grandes Pérdidas. Para ello el mantenimiento preventivo basado en el tiempo y el predictivo clásico son dos de los pilares utilizados hasta ahora.
El mantenimiento está evolucionando rápidamente al Mantenimiento Basado en la Condición (CBM). Con este enfoque se desarrolla un modelo analítico que utiliza Machine Learning para desarrollar un algoritmo que permita, en función de las lecturas en tiempo real de los sensores, anticiparse a las averías de las máquinas.
En un caso que hemos desarrollado, se analizaron los datos que 26 sensores tomaron en el proceso industrial cada 30 segundos durante 4 años, 22 Gbytes de datos entre los que se incluían 10.000 alarmas. El algoritmo permitió identificar la causa raíz de los fallos reduciendo las paradas un 66% y el tiempo de paro un 25%.
¿Es necesario esperar años para acumular los datos? Probablemente no, es muy posible que, con los datos ya disponibles, o con un plazo relativamente corto de extracción de datos se puedan lograr mejoras considerables no solo de los parámetros de proceso sino de los resultados de negocio.
- Publicado en Industria
Beneficios de la analítica de datos para las empresas
A partir del uso de plataformas de analítica avanzada de datos las organizaciones reducen los costes de su negocio, son capaces de una toma de decisiones mejor y más rápida e impulsan la innovación en productos y servicios.
La analítica de datos se verá beneficiada por el incremento del almacenamiento de datos, que crecerá hasta los 175 Zettabytes en el año 2025.
Los datos se han convertido en el nuevo ‘oro negro’, la materia prima con la que las empresas gestionan y generan negocio. La creciente digitalización que se ha producido en la sociedad en los últimos años ha provocado un mayor uso de herramientas y dispositivos cuya utilización genera una ingente cantidad de datos que, cuando es correctamente analizada, proporciona una valiosa información para la toma de decisiones.
Almacenamiento de datos
La tendencia se mantendrá al alza en los próximos años. Según IDC, más de 5.000 millones de consumidores interactúan con los datos cada día. Para 2025 estiman que ese número ascenderá hasta los 6.000 millones, lo que equivale aproximadamente al 75 % de la población mundial y, para entonces, cada persona conectada interactuará con datos cada 18 segundos. En esa fecha, el almacenamiento de datos crecerá hasta los 175 Zettabytes, lo que supone un aumento del 61 % desde 2018.
El incremento de los volúmenes de información almacenada está posibilitando que la analítica avanzada de datos esté viviendo una edad de oro. Las organizaciones y los departamentos de TI se han dado cuenta de que extraer el valor de los datos con el uso de inteligencia artificial y machine learning permite realizar modelos predictivos para tomar decisiones que beneficien al negocio.
Big data
La disponibilidad y el análisis de estos ingentes volúmenes de datos es lo que se denomina Big Data, un revolución en marcha. La adquisición y el tratamiento de datos, en crecimiento exponencial, plantea grandes desafíos para las organizaciones, conscientes de que su análisis les puede proporcionar importantes oportunidades.
Grandes compañías como Amazon o Netflix ya han sabido aprovechar el big data en sus respectivos ámbitos de actividad para conocer mejor a sus usuarios y saber cómo satisfacer sus necesidades. Gracias al big data y al uso de herramientas de visualización de datos tienen capacidad para conocer casi a la perfección a los clientes y tomar decisiones que se adapten a sus exigencias, preferencias y expectativas.
Pero el uso de la analítica avanzada también permite disponer de otras capacidades, como la de adaptar los ritmos de producción a los picos de la demanda o la de poder desarrollar estrategias de recursos humanos alineadas con la cultura, necesidades y objetivos de la empresa.
Impacto de la analítica de datos
El análisis de datos mediante plataformas de analítica avanzada brinda a las organizaciones la oportunidad de mejorar la eficiencia de todas las áreas y procesos de negocio. Un estudio realizado por Tom Davenport, director de investigación de The Institute of Internal Auditors, para el que se entrevistó a 50 líderes de grandes compañías, identifica tres impactos posibles:
– Reduce costes. Las soluciones de big data analytics basadas en la nube ofrecen ventajas económicas, ya que ayudan a optimizar los recursos de los que dispone la empresa gracias a una mejor toma de decisiones.
– Toma de mejores decisiones más rápidamente. La disponibilidad de grandes volúmenes de datos fortalecerá los procesos de toma de decisiones en dos aspectos. Por un lado, las decisiones serán más certeras al contar con más información en la que basar la estrategia y, por otro, las actuales plataformas de analítica avanzada permiten obtener resultados en tiempo real.
– Impulso a la innovación. El uso de la analítica ayuda a crear nuevos productos y servicios no solo de una forma más ágil, también permite a las empresas anticiparse a lo que necesitan los consumidores a partir del análisis de los datos que genera su actividad en sus diferentes interacciones, bien sea en redes sociales, canales digitales o en el punto de venta físico. Las empresas son capaces incluso de brindar información y ofertas a sus usuarios en tiempo real en función del lugar donde se encuentren.
Incorporar la analítica avanzada de datos
La incorporación de la analítica de datos en la estrategia de la empresa permite llevar a cabo una optimización de procesos, mejora la productividad y, lo más importante, adaptarse a las necesidades concretas de la organización y de los clientes.
Para desarrollar una estrategia que gire en torno al dato es necesario contar con un partner como aggity. La propuesta Analytics de aggity explota tecnologías de analítica avanzada transversales todas las áreas del negocio y hace uso de algoritmos predictivos, del machine learning y de la inteligencia artificial para permitir a las empresas desarrollar nuevos modelos predictivos que les permiten convertir las decisiones en acción de manera ágil y asegurar su crecimiento de forma escalada y sostenible.
Este tipo de plataformas de analítica avanzada de datos, con el uso que hacen de la IA, permite también establecer una interacción entre máquinas y hombres de forma contextualizada. Así mismo, posibilitan el desarrollo de algoritmos predictivos cuya aplicación, junto con el tratamiento de grandes volúmenes de datos, permite a las empresas identificar patrones, anticiparse y realizar previsiones, así como tomar decisiones en función de distintos escenarios y circunstancias.
- Publicado en Retail
Democratización de la analítica en la industria
Cualquier profesional orientado al desarrollo de negocio es capaz de analizar datos y conseguir un informe o un análisis con un árbol de decisión sin ser un experto en Business Intelligence (BI).
Aquellas organizaciones que estén dispuestas a dar un salto competitivo deben apoyarse en una plataforma analítica para todo su ciclo productivo.
Los datos se han convertido en la materia prima para un mejor funcionamiento de las
organizaciones. Esto es posible gracias a que la tecnología facilita un acceso adecuado a ellos para su explotación y análisis. Su manejo, antes restringido a especialistas que normalmente trabajaban en departamentos IT, se ha democratizado para que sean utilizados por otros empleados de la organización.
La mejora de los sistemas de almacenamiento y el empleo de técnicas de Big Data ha rebajado los costes de la recopilación de datos y su mantenimiento, reduciendo así la inversión necesaria para este tipo de tecnologías y haciéndolas más asequibles. En el sector industrial, esta democratización de la analítica permite a los profesionales detectar patrones que pueden ayudar al buen funcionamiento de la organización.
Por ello, a día de hoy y con las herramientas adecuadas, cualquier profesional orientado al desarrollo de negocio es capaz de analizar esos datos y conseguir en pocos pasos un informe o un análisis con un árbol de decisión sin tener que ser un experto en Business Intelligence (BI).
Cómo extraer los datos
Business Analytics consiste en explotar los volúmenes de datos generados por la empresa para, por ejemplo, optimizar los recursos disponibles. Es una herramienta que ayuda a la toma de decisiones gracias al estudio matemático y estadístico del Big Data.
Aquellas fábricas que lo aplican obtienen mejores resultados que aquellas que
no lo hacen. Sin embargo, no todas cuentan con la capacidad para extraer esos datos.
Aquellas organizaciones dispuestas a dar un salto competitivo deben apoyarse en unaplataforma analítica como IA & Analytics Factory by aggity para todo su ciclo productivo. Esto incluye la mejora de la producción, la logística, la calidad, el mantenimiento y la previsión de la demanda e inventario, todo ello mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial, lenguaje natural y machine learning.
Al tratarse de un sistema modular, la plataforma es capaz de adaptarse a las
necesidades de cada cliente, manejar los grandes volúmenes de información de forma contextualizada y holística para, por ejemplo, identificar la raíz de los problemas, predecir el comportamiento futuro de la fábrica y poder tomar las decisiones más acertadas. Entre los resultados se consigue una reducción del 30% de los costes operativos, una mejora de la eficiencia en la producción que puede alcanzar el 20% y una mejor gestión de los inventarios de hasta el 30%.
La transformación digital de la industria ha de pasar inevitablemente por la analítica de datos. El uso de tecnologías IoT (Internet of Things) facilitan la sustracción de toda la información sobre el funcionamiento de una organización desde múltiples fuentes.
Descubrir nuevas oportunidades ahora está al alcance de pocos ‘clics’ si se cuenta con las soluciones adecuadas para su interpretación y toma de decisiones.
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- Publicado en Industria
4 claves para aplicar analytics a la Transformación Digital
El 94% de las organizaciones sostiene que el análisis de la información permite identificar nuevas fuentes de rentabilidad, fidelizar clientes y atraer nuevos, desarrollar nuevos productos, servicios y modelos de negocio.
Mediante soluciones de gestión de contenido es posible integrar distintas fuentes de información en una única plataforma y conseguir un mejor análisis de los datos.
Transformación Digital ha dejado de ser una opción y se ha convertido en un imperativo para cualquier organización que quiera ser competitiva. Los datos que una empresa genera en el desarrollo su actividad ofrecen la información clave para la planificación de cualquier estrategia y toma de decisiones. Lo complicado es saber sustraer esos datos y ponerlos en valor a través de su análisis.
Accenture Analytics realizó una encuesta entre directores de Tecnología, Operaciones y Marketing en la que el 82% de los ejecutivos identifican el análisis de datos como una fuente relevante de valor para sus negocios. Además, el 94% señala que el análisis de la información permite identificar nuevas fuentes de rentabilidad, fidelizar clientes y atraer nuevo, así como desarrollar nuevos productos, servicios y modelos de negocio.
Para conseguir estos resultados, el 60% de los encuestados afirma que sus compañías han implementado con éxito programas de Big Data y Analytics, y dos de cada tres organizaciones han contratado profesionales con perfiles especializados en estas disciplinas y metodologías.
La adopción de herramientas digitales que permitan la recopilación de esos datos y su análisis requiere de una planificación a medio y largo plazo, con el propósito de unificar las informaciones provenientes de diferentes fuentes para ofrecer el mejor servicio posible al cliente. El objetivo final de esa transformación es fortalecer el negocio y sus capacidades. Para ello es recomendable considerar los siguientes aspectos:
- Maximizar el aprovechamiento de los recursos disponibles mediante soluciones de gestión de contenidos que integren distintas fuentes de información, asegurando así la calidad de los datos y consiguiendo análisis incluso en tiempo real.
- Garantizar la seguridad de los datos a través de una plataforma en la nube sin código que permita a los desarrolladores asegurar las conexiones, la autenticación y la intención de cada API utilizada en sus aplicaciones de Android e iOS. Esto garantiza que todos los que usan la aplicación pueden confiar en que la información es procesable y confiable.
- Incorporar perfiles capacitados para la implementación, ya sea captando nuevo talento o identificando y desarrollando el ya existente dentro de la organización a través de programas formativos.
- Automatización de la actividad para gestionar los procesos productivos asociados a la generación, almacenamiento y aprovechamiento de la información. Consiste en detectar aquellas metodologías y procedimientos de trabajo que pueden transformarse gracias a la tecnología digital para aumentar la eficiencia de las actividades de una organización.
Gracias a la implantación de una plataforma de transformación digital las empresas son capaces de minimizar las incertidumbre, agilizar la toma de decisiones siguiendo criterios objetivos, generar mayores retornos de inversión y capitalizar las oportunidades que se detecten en el mercado. El 89% de los ejecutivos cree que el Big Data y Analytics revolucionarán la manera de hacer negocios provocando un impacto en las relaciones con los clientes, un cambio de operaciones y la redefinición del desarrollo de productos.
- Publicado en Retail
Big data analytics, empresas más productivas
Los entornos empresariales cuentan con uno de los activos más valiosos como son sus propios datos. Las organizaciones generan enormes volúmenes de información que pueden explotarse para que sean una fuente de inteligencia gracias al Big Data Analytics
Como generador de inteligencia, el uso de Big Data Analytics aumenta la productividad de la empresa e influye directamente en sus resultados.
Una de las claves que va a marcar la diferencia entre todo tipo de organizaciones en los próximos años va a ser el uso y la capacidad que tengan para extraer el valor de los datos con los que trabajen. Por este motivo, el empleo de técnicas y herramientas de Big Data Analytics está cobrando una mayor importancia entre los departamentos de TI de las empresas.
Qué es el Big Data Analytics
El almacenamiento de datos y su tratamiento es algo que siempre ha existido en las empresas. También el análisis de esa información. Sin embargo, Big Data Analytics es una forma de análisis avanzado en el que se emplean aplicaciones complejas conjuntamente con otros elementos como el uso de modelos predictivos o la utilización de algoritmos estadísticos con un único fin: extraer el valor de todos esos datos.
La importancia del Big Data Analytics
La diferencia con respecto a hace unos años radica en que la evolución tecnológica ha permitido que ahora se pueda extraer todo el valor de los datos recopilados por las empresas. Por eso, están empleando herramientas y soluciones de Big Data Analytics para poder tomar decisiones basadas en datos y que, de esta forma, se puedan mejorar los resultados relacionados con el negocio.
Se puede afirmar que Big Data Analytics no es más que la unión de Big Data y Business Analytics, y permite lograr unas mayores ventajas competitivas en apartados como campañas de marketing, obtención de nuevas oportunidades de negocio, establecimiento de una relación con el cliente más personalizada o mejorar la gestión de los recursos humanos.
Cómo se extrae el valor del dato
El Big Data ha revolucionado la utilización que se hace de los datos de las compañías. Tal es así que, desde hace unos años ha emergido una nueva figura en el organigrama de una organización como es el analista de datos o también llamado científico de datos. Éstos son los encargados de recopilar, procesar, limpiar y analizar la ingente cantidad de información y que hasta ahora no eran recogidas por las tradicionales soluciones de Business Intelligence.
Estos profesionales del dato recopilan información procedente de una amplia variedad de fuentes como clics de Internet; registros del servidor web; aplicaciones en la nube; contenido de redes sociales y de correos electrónicos, o información de dispositivos IoT, entre otros. Recogen y analizan datos estructurados como no estructurados. Una vez que los datos se recopilan y almacenan en un data lake, se organizan y configuran para a continuación limpiarlos para que las distintas herramientas de análisis extraigan todo su valor y se permita la toma de decisiones.
Las ventajas del Big Data Analytics
Son varias las bondades que para las empresas tiene el uso del Big Data Analytics, entre las que se pueden señalar el ahorro de costes, anticiparse a las necesidades del cliente o adelantarse a tendencias o incluso riesgos que puedan producirse en el futuro. Pero de todas ellas, la mayor de todas las ventajas es que el Big Data Analytics potencia la productividad de las empresas y lo hace de las siguientes maneras:
– Mejorando la toma de decisiones. Con el buen uso de los datos es posible tomar decisiones bien informadas.
– Anticipando los fallos potenciales de los equipos y las máquinas de una planta de fabricación. Con el Big Data Analytics, las compañías pueden determinar las circunstancias que tienden a provocar que un equipo se averíe. De esta forma, es posible intervenir antes de que ocurra un fallo grave.
– Maximizando la rentabilidad de cada fase del proceso de fabricación. Este software permite entender el proceso y los principales factores que inciden sobre él, organizándolo de tal forma que se optimice la producción.
– Posicionándose frente a la competencia. Para cualquier empresa, conocer y manejar de manera óptima todos sus datos supone una ventaja competitiva.
Por qué utilizar herramientas de Big Data Analytics
La tecnología ha evolucionado y esto permite que el dato sea cada vez más relevante en la estrategia de cualquier compañía. Existen varias herramientas en el mercado, entre las que destaca Analytics by aggity que incorpora una tecnología de analítica avanzada transversal a todas las áreas del negocio que apoya a las compañías gracias a la incorporación de nuevas tecnologías, que permite crear nuevos modelos y mejorar la experiencia digital y omnicanal de los clientes. En definitiva, permite que las empresas puedan tomar decisiones de forma ágil y rápida y posibilitando que crezcan de forma escalada y sostenible.
En definitiva, el uso de herramientas de Big Data Analytics va a ser esencial para el desarrollo de cualquier organización ya que, entre otros elementos, les va a otorgar:
– Feedback y retroalimentación: El análisis a través de un software permite conocer los resultados de las acciones realizadas en tiempo real (real time big data). De esta forma se puede corregir rápidamente cualquier error en las estrategias.
– Mayor velocidad en la toma de decisiones: Manejar de forma dinámica toda la información que proporciona el big data ayuda a tomar decisiones inteligentes de forma ágil. Gracias al software de análisis y medición de datos es posible detectar oportunidades antes de, por ejemplo, lanzar nuevos productos o servicios al mercado.
– Mejora de la experiencia del cliente: Al poder acceder en tiempo real a la información de cualquier cliente, es posible responder a sus solicitudes con mayor velocidad, precisión y exactitud. Además, con un software de big data analytics se automatiza el proceso y resulta más sencillo dar respuesta a los diferentes tipos de demandas de los usuarios.
– Potenciación de la seguridad de los sistemas. Las herramientas de Big Data Analytics pueden automatizar la percepción de anomalías o correspondencias indetectables para el ojo humano.
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