El análisis de datos tiene un efecto dominó, pues no solo optimiza la eficacia de las operaciones en una empresa, pero a raíz de ello, sus distintas ramas ayudan al incremento de ventas, campañas de marketing e identificar tendencias. Si gusta simplificarlo aún más, su beneficio principal es el aumento de ingresos, por lo que son ventajas para las pymes mexicanas y por eso hay que apostar por los beneficios del Big Data para pymes mexicanas.
Si bien es cierto, la cantidad de datos varía por cada empresa. Así como una empresa de renombre posee una basta cantidad de datos, de igual forma las Pymes, solamente que, a menor escala, pero ¿de qué sirve si las Pymes no los ocupan? Incluso, podrían obtener datos de los que no eran sabedores usando programas especializados en la recopilación de datos.
En México, desde el punto de vista del director comercial de Keyland Sistemas de Gestión, «el país cuenta con 600 compañías de cualquier índole candidatas a la analítica de datos”. Las empresas que logren implementar dichos sistemas obtendrán una ventaja competitiva, también quienes apuesta por el Big Data para pymes mexicanas, pues en su mayoría solo grandes empresas hacen uso de ello.
Según Francisco Hidalgo, fundador de Monitor App, “la analítica avanzada podrá solventar problemas específicos¨. También, agrego que “el principal objetivo en México es copiar el modelo empresarial europeo y en tema de soluciones veo una gran oportunidad en la industria. Las aplicaciones a la hora de recopilar información deben ser más específicas, deben ser más amigables en la captura datos. Cabe mencionar, no es una herramienta con la prioridad de monitorear, es una herramienta para aportar conocimiento y la empresa se vuelva más productiva».
Importancia del Big Data para pymes mexicanas
La obtención de datos mediante el Big Data para pymes mexicanas es proveniente de múltiples canales y enfocándonos en el marketing actual, las campañas que poseen más porcentaje de éxito son basadas en tendencias fundamentadas con datos. Las encuestas, focus groups, entrevistas y demás no dejan de ser relevantes en cuanto al estudio de comportamiento, incluso siguen siendo importantes para la toma de decisiones, pero han tomado un papel más secundario cuando se tiene a la mano información actualizada y en tiempo real como la otorgan diferentes programas.
Puede que no toda la gente tenga los mismos hábitos de compra, pero entre todos se marca una tendencia(s) continua la cual ayuda a las empresas a tomar decisiones para potenciar o eliminar las estrategias implementadas. También se da el escenario donde se toma en cuenta a las personas que no siguen la misma línea y le ayuda a identificarlos, dándole así la oportunidad para crear una campaña de menor escala dedicada solo a ese pequeño segmento.
Como dicho previamente, sin importar el tamaño de la organización (desde grandes corporaciones hasta pymes mexicanas), se pueden tener una infinidad de datos, pero a veces pueden provenir de tantos canales y fuentes, que habrá falta de congruencia y se desconoce si están del todo correcto. Tal y como lo explica la revista de Forbes México, esto conocido como data lake es “un repositorio de datos estructurados y no estructurados, sin ningún preprocesamiento, guardando los datos en bruto, y sin esquema”.
Convertir los datos en un data hub
Si su empresa recién comienza a darle un enfoque diferente a sus datos, es común que se encuentre en esa situación. Se tiene la información, pero sin orden o sentido alguno, lo cual dificulta su interpretación y solo sean un montón de números y palabras sin más. Para darle la relevancia necesaria, los datos deberán ser convertido en un data hub. En sencillas palabras, es estandarizar sus datos, separarlos, distribuirlos y organizarlos de una manera fácil de comprender.
Basándonos en el articulo de Forbes, una vez la data esté estructurada, podría optimizarse la información de tres maneras en el uso del Big Data para pymes mexicanas. La primera, datos de analítica descriptiva, que sería los enfocados en los hechos, lo que ya ha ocurrido y de lo que se saca un resultado y los motivos de ellos. La segunda, datos de analítica prescriptiva, lo cual indicaría y guiaría a lo que pueda suceder en los diferentes escenarios. Por último, los datos de analítica prescriptiva, en base a ellos formularemos lo que deberá de hacer en dicha situación.
En base a los modelos mencionados, las tomas de decisiones están respaldada por hechos, si usted no posee los conocimientos para descifrar los datos, es normal, se sugiere que la persona contrate a un experto en el tema y le sepa guiar. El objetivo es tomar decisiones basadas en datos y tendencias, no a la suerte.
Por ultimo, los datos no solo le ayudarán para saber como llegarle a un cliente, como conseguir que adquieran sus productos o que le otorguen sus datos personales, pero también para mejorar procesos internos. De mejorar procesos internos y la mecánica de operar, acortando plazos y mejorando efectividad, la producción en general mejorará. Todo es cuantificable.
