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El espionaje en Facebook evidencia que el mal uso de los datos puede ser peor que no tenerlos. Frase publicada en varios portales online.
Como profesionales del marketing, estamos inmersos en la valoración de métricas. En internet, todas las acciones de comunicación que generamos son medibles. Redes sociales, blogs, sitios web, videos, banners, envíos, todo, todo, se puede medir para obtener información que nos permita la toma de decisiones. La Big Data que manejamos en las agencias es menor ni duda cabe. Sin embargo, las empresas, sobre todo las PyMES cada vez se ven más inmersas en la necesidad de implementar la Big Data para entrar en la competencia global de mercados. Ya no sólo lo hacen las grandes empresas. Y a las primeras –las PyMES- es a quien va dirigida esta entrega con recomendaciones básicas y muy comunes de errores que deben de evitar.
¿Cómo se utiliza la big data en las empresas?
Siempre he sostenido que el gran problema no es equiparse para obtener información. Eso, con sistemas y abastecimiento lo hacen las computadoras. El gran problema es cómo interpretar y analizar la información obtenida. Ésta puede usarse según la selección de la misma y los análisis respectivos muestran los resultados que confirman o niegan una hipótesis. Las empresas pueden crear modelos predictivos para ofrecer a cada cliente las mercancías de las cuales gusta y así poder vender más y de manera casi personalizada.
La importancia de esta tecnología para los negocios varía de aplicación a aplicación. En general, el uso de la Big Data puede ayudar a reducir costos en un emprendimiento. A desarrollar productos alineados a las expectativas del cliente. Y, sobre todo, para entender lo que causa el éxito o el fracaso de una empresa.
El mal uso de la Big Data puede comprometer el uso del recurso
Hay una serie de prácticas que puede utilizar la empresa para acelerar el uso de Big Data. De la misma forma, algunos de los errores cometidos en la recolección de informaciones, definición de metas e integración del equipo pueden comprometer la eficiencia del recurso. Lo que puede ser fatal en un momento en el que las empresas se vuelven cada vez más dependientes de los datos en las tomas de decisión .
7 errores en la Big Data que no se deben cometer
Sabiendo que la implementación de Big Data es una decisión de negocios y no una práctica de TI, vamos a observar ahora lo que no se debe hacer a lo largo del proceso. Evitando errores como estos, la empresa puede llegar a una estrategia exitosa guiada por la Big Data.
1. Entender mal el concepto de la Big Data
El principal error que un negocio puede cometer con la Big Data es entender mal su concepto y, lo más importante; para qué sirve. Por eso, hay que saber lo más importante sobre el asunto.
La Big Data es una colección de datos compilados de maneras tradicionales, como en el contacto directo con el cliente a través de activaciones o promociones. O con el uso del medio digital como los datos obtenidos por redes sociales de los seguidores, en el análisis de las visitas que un sitio web o resultados de las respuestas de los formularios de contacto.Todos estos datos se organizan en un sólo lugar, para orientar análisis y descubrimientos también llamados insights. A partir del momento en que se entiende bien esa definición, una cosa queda clara: hay que estar seguro del origen de eso datos, pues es con base en ello que toda la Big Data funciona.
2. Levantar datos inútiles o de poca relevancia
De nada sirve recabar datos que no sirven para entender el comportamiento del consumidor, los efectos de la estacionalidad en la venta de los productos o lo que motiva a alguien a adquirir nuestros servicios. La Big Data sólo trae grandes resultados para los negocios que se preocupan por elegir los datos correctos. Es común ver empresas que recaban información inútil sólo por acumular.
3. Tener información y no darle en enfoque adecuado
De nada sirve recabar información si no se le da el enfoque adecuado. Saber enfocar los datos obtenidos tiene que ver con el propósito al que la empresa quiere llegar. Puede estar relacionado con el desarrollo de estrategias de marketing, la mejora de procesos o la elaboración de productos que resuelvan necesidades.
4. Dejar la planificación y la definición de matas
Para tener éxito con la Big Data, la planificación y la definición de metas son las palabras clave. Antes de comenzar a elegir el software ideal o con qué socios trabajar, es necesario identificar el motivo para hacerlo. Alinear la Big Data a los objetivos del negocio y a sus flujos de trabajo supondrá alcanzar grandes resultados. Es la definición de metas la que definen si una determinada herramienta ayuda – u obstaculiza – el alcanzar esa meta.
5. Olvidarte de capacitar a tu equipo
Una empresa que utiliza adecuadamente la Big Data es aquella que entrena a su equipo y lo prepara para usar todos los recursos disponibles para optimizar la comunicación y alcanzar los mejores resultados.
6. Dar toda la toma de decisiones a los datos
Dar todo el poder de decisión a los datos puede no ser una buena idea. Lo mejor es usarlos como influyentes de decisión y base para análisis predictivos. Hay que ponderar siempre, el conocimiento que sólo los especialistas de la empresa tienen.
7. Llegar a creer que un software resuelve los desafíos
La Big Data no es una cuestión de TI, es una decisión de negocios. Por eso, uno de los mayores equívocos que un profesional puede cometer es creer que un software ayudará mágicamente a superar todos los desafíos. Nunca es recomendable elegir un modelo analítico porque funciona para la empresa A o B. Tu negocio siempre obtendrá mejores resultados si tal decisión es el resultado de análisis y consideraciones particulares.
Consideraciones
Es un hecho que los mercados son cada vez más competitivos. Si debido a ello quieres participar en ellos de forma más eficiente y optimizar procesos la Big Data puede ayudar. Aprender cómo utilizar este recurso, evitar errores comunes y entender cómo los datos pueden orientar tu día a día para cumplir objetivos, es la mejor manera de hacerlo.
