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Cinco pasos para valorar más positivamente las iniciativas Big Data

31 de Mayo de 2018
  • I.A.
Identificar a una persona de mando intermedio en la compañía con mentalidad analítica y capacidad de entender e interpretar modelos.

Identificar a una persona de mando intermedio en la compañía con mentalidad analítica y capacidad de entender e interpretar modelos.

Los conceptos Big Data y Advanced Analytics (BDAA) irrumpieron hace pocos años en el mundo empresarial y en la sociedad. Desde ese momento, ambos conceptos comenzaron a ser un tema habitual en la agenda de los directivos de las empresas y, ha ido ganando importancia hasta llegar a ser una prioridad.

Según el informe “Adopción e impacto del Big Data y Advanced Analytics en España” realizado por ESADE, existen cinco pasos que han seguido las compañías que valoran más positivamente las incidencias BDAA

1. Identificar a una persona de mando intermedio en la compañía con mentalidad analítica y capacidad de entender e interpretar modelos, que pueda llegar a liderar a nivel operativo los primeros pilotos y educar en ellos a otras personas de la compañía.

2. Identificar prioridades de negocio en la compañía donde no se hayan utilizado técnicas de modelado avanzadas; se disponga de datos diferenciales respecto a competidores, sin explotar; o existan nuevas fuentes de datos internas o externas que la compañía pueda incorporar a corto plazo

3. Definir un primer proyecto de alcance reducido, de 8 a 12 semanas, sobre alguna de las prioridades identificadas y que implique de forma directa a un solo área, o en su defecto a unas pocas.

4. Centrar los objetivos del proyecto en la generación de primeros insights y quickwins, es decir, en pequeñas transformaciones y optimizaciones que puedan testearse a corto plazo y generar resultados para poder convencer al resto de la organización.

5. Empezar con muestras parciales de los datos cuando no sea posible obtener, de forma rápida y fácil, todos los que se deberían tener para poder lanzar la iniciativa de forma completa. Un ejemplo de ello sería empezar con una muestra de clientes de una zona, considerar sólo unos determinados productos o valorar solo un segmento concreto.

6. Focalizar los esfuerzos iniciales, tanto de inversión como de recursos, de la transformación Big Data en realizar los primeros pilotos más que en construir grandes arquitecturas de almacenamiento y explotación de datos
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