Analisis de datos para pequenas empresas- por que importa y 3 tendencias

Análisis de datos para pequeñas empresas

Introduccion al analisis de datos de pequenas empresas

Las organizaciones de todos los tamanos y campos estan aprovechando la tecnologia de big data para aumentar su ventaja competitiva y rentabilidad. Segun las estadisticas, las marcas que utilizan herramientas de analisis de grandes datos experimentan un 15% mas de ventas, en comparacion con las que no lo hacen.

Ademas, las inversiones en soluciones analiticas siguen creciendo progresivamente. De hecho, segun informes de 2018, el 97,2% de las organizaciones han invertido en iniciativas de big data e inteligencia artificial. Con el analisis de datos de pequenas empresas, los ejecutivos pueden obtener una visibilidad mas clara de su funcionamiento general y generar decisiones informadas.

Que son los Big Data y el analisis de datos?

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Big data se refiere a grandes volumenes de informacion que una organizacion genera a lo largo de su funcionamiento regular. Estas fuentes de datos entrantes proporcionan informacion valiosa sobre el rendimiento, la funcion y los departamentos de una empresa.

Las pequenas empresas pueden aprovechar su fuente de big data para reducir los costos , aumentar la eficiencia operativa e identificar oportunidades rentables. Segun el Cuerpo de Servicio de Ejecutivos Jubilados, el 51% de los propietarios de pequenas empresas afirman que el analisis de grandes datos es un componente integral de una empresa. Sin embargo, solo el 45% de las empresas realizan este tipo de analisis.

Con los avances tecnologicos y la evolucion de las demandas de los consumidores, las pequenas empresas deben utilizar tecnicas y herramientas de analisis de datos. Las siguientes son las ventajas que los lideres de la empresa pueden experimentar mediante la implementacion de metodos de analisis de datos.

  • Hacer estrategias informadas de precios
  • Entender la experiencia de compra de los clientes y el viaje de compra
  • Crear productos y servicios competitivos y avanzados
  • Identificar riesgos
  • Prevenir actividades fraudulentas

El analisis de big data tambien puede ayudar a las pequenas organizaciones a obtener informacion sobre diversas funciones empresariales clave. Los siguientes son algunos de los procesos de los que los equipos de administracion pueden obtener informacion critica.

  • Recibos y facturas de venta
  • Estadisticas de redes sociales
  • Analisis del trafico de sitios web
  • Compromiso de email marketing
  • Datos del mercado y de la industria
  • Datos publicos
  • Analisis regional y basado en la ubicacion

3 Tendencias de analisis de datos

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El analisis eficaz de los datos permite a las empresas tener informacion detallada sobre todos los componentes de las operaciones. Esto permite a los gerentes optimizar sus capacidades de toma de decisiones e innovar sus estrategias. Para comprender y aprovechar con precision los analisis, los propietarios de negocios deben realizar un seguimiento de las 3 tendencias siguientes.

1. Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un tipo de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automatico (ML) que imita la forma en que los humanos adquieren conocimiento. Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje profundo, los propietarios de negocios pueden agilizar el proceso de resolucion de problemas altamente complejos. Segun las estadisticas de big data, las personas generan 2,5 quintilones de bytes de datos cada dia. El aprendizaje profundo ayuda a las organizaciones a analizar rapidamente estos enormes volumenes de datos.

Por lo tanto, las pequenas empresas pueden potenciar sus habilidades en la toma de decisiones y dirigir sus operaciones a mayores longitudes. Esto es evidente con el uso de chatbots y mensajeria instantanea. Los minoristas en linea utilizan estas soluciones para responder a las consultas de los clientes en sus sitios web. Gracias al aprendizaje profundo, estas herramientas pueden responder preguntas de forma inteligente y fomentar las interacciones humanas con los visitantes digitales.

2. Aprendizaje automatico estandar

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El aprendizaje automatico es un programa informatico que puede consumir, aprender y adaptarse automaticamente a los datos entrantes, sin necesidad de programacion humana. Esta tecnica se ha vuelto cada vez mas popular entre muchas empresas principales como Amazon y Netflix.

Estas marcas utilizan el aprendizaje automatico para comprender mejor la actividad historica de los clientes para que puedan crear sugerencias personalizadas. Por ejemplo, Netflix rastreara automaticamente las diferentes peliculas y programas de television que ve un usuario. A continuacion, proporcionara recomendaciones pertinentes basadas en el genero de estas peliculas y programas.

Las empresas de diferentes industrias pueden aprovechar el aprendizaje automatico para llegar a ser mas avanzadas tecnologicamente. Mediante la integracion de datos procesos analiticos con el aprendizaje automatico, las empresas pueden innovar sus tecnicas de marketing. Por ejemplo, un restaurante puede usar sus datos de marketing para crear promociones de correo electronico y redes sociales personalizadas. Estas funciones personalizadas se pueden centrar en la ubicacion, demografia o preferencia de producto del cliente.

3. Datos oscuros

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A pesar de su nombre ominoso, los datos oscuros significan informacion que una empresa recopila, procesa y almacena pero no utiliza. Esencialmente se refiere a valiosos conocimientos que podrian haber impactado positivamente en el negocio, pero que no se aprovecharon de manera efectiva. Por lo tanto, la empresa perdio una oportunidad. Un ejemplo tipico de datos oscuros es cuando los empleados abren un archivo adjunto de correo electronico pero no revisan su contenido. Tambien incluye casos en los que los representantes de servicio al cliente no leen ni responden a los comentarios de un comprador.

International Business Machines (IBM) informo que mas del 80% de todos los datos son oscuros y no estructurados. Estimaron que el porcentaje aumentaria al 93% para 2020. Con estas estadisticas, las empresas estan implementando estrategias para asegurarse de que utilizan todos sus recursos de datos. Una de esas estrategias implica revisar los datos de registro de soporte al cliente para analizar que metodo de comunicacion prefieren los consumidores. Esto permite a la empresa centrarse en una plataforma especifica e implementar formas de optimizarla para mejorar las experiencias de servicio al cliente.

Las organizaciones tambien estan mejorando sus procesos de integracion de datos. Muchas marcas generan datos a partir de sistemas de software dispares, lo que facilita que los datos se oscurezcan y no se utilicen. Mediante la integracion de datos, los propietarios de negocios pueden consolidar toda su informacion en una ubicacion y convertirla en un formato estandar para su revision. Esto garantiza que la organizacion tenga acceso a todos sus valiosos conocimientos.

Llave para llevar - Analisis de datos para pequenas empresas

  • Los grandes volumenes de datos son grandes volumenes de informacion que una organizacion produce durante las operaciones normales.
  • Los analisis de datos de pequenas empresas se refieren al proceso de aprovechar las fuentes de big data para obtener visibilidad de todos los aspectos de las operaciones.
  • El analisis de big data ofrece muchos beneficios, como la toma de decisiones informadas, el aumento de la eficiencia operativa y la identificacion de riesgos.
  • Las tecnicas analiticas de datos ayudan a los propietarios de negocios a comprender mejor las diferentes funciones organizativas, como la interaccion en linea y el analisis de clientes.
  • Las 3 tendencias analiticas clave que los propietarios de pequenas empresas deben vigilar son el aprendizaje profundo, el aprendizaje automatico y los datos oscuros.

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