BIG DATA

BIG DATA

1. Sirve para

   • Obtener resultados centrados en el cliente y aprovechar datos internos.

2. Estudio IBM

   • Concluyó: Pequeño impacto de los datos procedentes de las redes sociales en el mercado actual de big data

3. Tendencias importantes

   • Digitalización de todo
   • Sofisticación, velocidad y precisión

4. Dimensiones

   • Volumen
     • Cantidad de datos
   • Variedad
     • Diferentes tipos y fuentes de datos
   • Velocidad
     • Datos en movimiento
       • Combinación de estas: Ventaja competitiva para las empresas
   • Veracidad
     • Incertidumbre de los datos

5. Permite

   • Obtener una imagen completa de las preferencias y demandas de los clientes
   • Hacer posible nuevas y valiosas formas de colaboración.
   • Mejorar prestar un mejor servicio y prestar mejor servicio

6. Esfuerzos dirigidos a

   • Extraer y analizar datos INTERNOS
     • Datos más desarrollados y mejor entendidos de las empresas
   • Datos generados por máquinas/sensores
     • Registrar detalles de funciones automátizada

7. Se utiliza para crear valor superando importantes retos empresariales

   • Funcionalidades análiticas
     • Datos semiestructurados
     • Datos no estructurados

8. FASES de adopción

   • Educar
     • recopilación de conocimiento
   • Explorar
     • Desarrollo de una estrategia
   • Interactuar
     • Iniciativa para validar el valor y los requisitos
   • Ejecutar
     • Despliegue de dos o más iniciativas de big data

9. Recomendaciones

   • Esfuerzo iniciales en resultados enfocados en el cliente
   • Desarrollar proyecto de big data para toda la empresa
   • Comenzar con los datos existentes para lograr resultados a corto plazo
   • Desarrollar funcionalidades analíticas sobre la base de prioridades de negocio
   • Crear un caso de negocio sobre la base de resultados cuantificables