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Juan MC Larrosa
Seis consejos para la formulación de un Plan de Negocios para Big Data
En primer lugar, pregúntate a ti mismo: "¿Qué no podemos hacer hoy que Big Data podría ayudarnos a hacer", aconseja Jill Dyche, vicepresidente de Innovación creativa para DataFlux Corporation y experto en temas de gestión de datos.
En segundo lugar, limitar su alcance a los tres o cuatro primeros problemas de negocio y averiguar que cuestión puede ser ayudada por los grandes datos, sugiere Ram Chandrasekar, director del Centro de Análisis de Excelencia y Estrategia en el gigante farmacéutico Bristol-Myers Squibb. Mediante la identificación de algunos problemas clave, podrá evitar la trampa de tratar de hacer demasiado, que Rick Sherman, un consultor de integración y gestión de datos, dice es un problema común.
Si no puede identificar un problema, entonces no te molestes con Big Data. "Los líderes empresariales deben ser capaces de proporcionar orientación sobre el problema que quieren Big Data para resolver, si usted está tratando de acelerar los procesos existentes (como la detección de fraude) o introducir otras nuevas que hasta ahora han sido caro o poco práctico (como la transmisión de datos de instalación de contadores inteligentes o el seguimiento de los picos de tiempo que afectan a las ventas) ", dice Dyche. "Si no se puede definir el objetivo de un esfuerzo de grandes volúmenes de datos, no perseguirlo".
En tercer lugar, averiguar cómo estos problemas se asignan a los datos dentro y fuera de las organizaciones, dice Chandrasekar. También tendrá que pensar en la integración de los conjuntos de datos.
En cuarto lugar, mantener el panorama en mente mientras usted se concentra en unos pocos problemas. A pesar de que usted va a empezar poco a poco, pensar en grande. Por ejemplo, la tendencia es hacia la inteligencia de negocios de autoservicio, en la que los usuarios finales pueden realizar sus propias investigaciones. Este será un foco enorme en analítica Big Data, según Lindsay Wise, un contribuyente TechTarget.
"Contar con una infraestructura de TI robusta que puede manejar grandes conjuntos de datos e información tanto estructurada como no estructurada es importante, por supuesto," ella escribe. "Pero también lo está desarrollando un sistema que es útil y fácil de interactuar con, y hacerlo significa tomar las diversas necesidades de los usuarios en cuenta. ... Eso requiere diferentes niveles de interactividad que responden a las expectativas del usuario y la cantidad de experiencia que tienen con las herramientas de análisis ... "
En quinto lugar, sin duda involucre a la empresa - ya que es, ya sabes, un plan de negocios. "Lo analítico sólo produce el valor del negocio si se incorpora a los procesos de negocio, permitiendo a los gerentes de empresas y usuarios para actuar sobre los resultados para mejorar el desempeño organizacional y los resultados", dice Sherman.
En sexto lugar, no hay que confundir la compra de herramientas de Big Data para un plan de Big Data, advierte Sherman. Mientras que las herramientas son una parte crítica del Big Data, no son suficientes.
"La construcción de un sistema de análisis, especialmente la de los grandes datos, puede ser compleja y requiere muchos recursos. Como resultado, muchas organizaciones esperan que el software que se despliegan será una bala de plata que por arte de magia lo hace todo por ellos ", escribe. "La gente debe saber mejor, por supuesto - pero todavía tienen esperanza. ... Pero los grandes análisis de datos es sólo tan bueno como los datos que se analizan y las habilidades analíticas de los que utilizan las herramientas ".
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