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5 consejos para aplicar anal铆tica al Big Data en las Pymes

Seg煤n la tercera Encuesta Longitudinal de Empresas (ELE), que elabora el Ministerio de Econom铆a en conjunto con el INE, en Chile el 97% de las compa帽铆as es catalogada como Pyme, lo que por extensi贸n convierte a este segmento productivo en uno de los principales motores de la econom铆a nacional.

La importancia de las peque帽as y medianas empresas en Chile tambi茅n se refleja en los empleos que generan, con cerca del 62%. Sin embargo, al revisar el valor total de las ventas del mercado, las grandes empresas concentran el 98%, dejando a las Pymes solo con un 2% de margen, muy peque帽o para la magnitud que representa esta industria para el pa铆s (ELE 2015).

鈥淓l reproche que se le hace a este segmento es la falta de innovaci贸n en tecnolog铆a y marketing para promover sus productos. Es ah铆, donde entra en juego los conceptos de anal铆tica y Big Data, tan comunes en las grandes compa帽铆as del mundo y Chile, pero que en las Pymes a煤n son muy poco utilizados鈥, sostiene Marcelo Sukni, gerente general de SAS Chile y Per煤.

En Estados Unidos, una encuesta realizada por SAS a ejecutivos de peque帽as y medianas empresas revel贸 que el 80% de los entrevistados estuvo de acuerdo en que aplicar an谩lisis a los datos que manejan en las empresas podr铆a ayudar a mejorar la calidad del producto, descubrir nuevas oportunidades de negocios y acelerar la toma de decisiones. Incluso el 96% de estas peque帽as y medianas empresas norteamericanas aseguraron que pensaban implementar un proyecto de Big Data para acrecentar sus ganancias.

鈥淓n Estados Unidos, en Europa y en Asia los emprendedores y las peque帽as industrias entienden que la anal铆tica de datos es una herramienta decisiva para ser exitosos en los negocios. Sin embargo, con presupuestos limitados, con la falta de personal capacitado y departamentos TI peque帽os o en algunos casos inexistentes, es complejo para estas empresas saber c贸mo emprender un camino en el mundo de Big Data鈥, explica Douglas Montalvao, gerente de soluciones de SAS Chile y Per煤.

Como una manera de empezar a construir un camino ligado a Big data y an谩lisis de datos, SAS entrega cinco consejos pr谩cticos que las Pymes deben considerar al iniciar un proyecto de este tipo:

1. Construir un modelo de negocio. Lo primero es definir el modelo de negocios y evaluar los beneficios comerciales si se aplica Big Data para mejorar las decisiones al interior de la empresa. Por ejemplo, la visualizaci贸n de datos es exitosa para determinar el crecimiento del tama帽o de los canastos de compra en un retail mediante el an谩lisis de comportamiento del cliente anterior (adem谩s de otros factores). Una simple hoja de c谩lculo puede mostrar el valor de un aumento del 1% en el tama帽o de la cesta, un aumento del 2%, y as铆 sucesivamente. El mismo tipo de preguntas se pueden plantear para cualquier aspecto de un negocio: operaciones, ingenier铆a, recursos humanos, finanzas, e incluso de TI.

2. Colaborar y cooperar. La visualizaci贸n de datos es un 谩rea donde no se experimentar o improvisar de forma aislada. La encuesta citada anteriormente realizada por SAS en Estados Unidos identific贸 a la colaboraci贸n entre unidades de negocio y de TI como uno de los factores de 茅xito m谩s importantes en proyectos de an谩lisis de datos, y la falta de cooperaci贸n entre los dos como la causa m谩s importante de fracaso.

3. Democratizar sus datos. Las soluciones anal铆ticas aplicadas a Big Data fueron desarrolladas inicialmente como una herramienta de trabajo para grandes empresas que pod铆an darse el lujo de contratar a los estad铆sticos y otros profesionales capaces de analizar datos. A menudo, estos expertos funcionaban (y todav铆a lo hacen) como grupos de consultor铆a internos. Este modelo es muy caro, lento y torpe para la mediana empresa, y debe evitarse a toda costa. Si usted est谩 determinado a implementar este tipo de proyecto, lo que tiene que hacer es lograr que los datos sean comprendidos por todos, de manera f谩cil y sencilla.

Actualmente, existe tecnolog铆a adecuada para ello. No se necesitan cient铆ficos de datos o especialistas para darle utilidad a los datos en funci贸n del negocio de su empresa. Las soluciones poseen gu铆as de f谩cil navegaci贸n que permite, por ejemplo, analizar sistem谩ticamente los datos para ver qu茅 variables est谩n fuertemente correlacionados con los resultados deseados, o no correlacionados en absoluto.

4. Pedir ayuda. No deje que un problema t茅cnico lo detenga. Si posee un objetivo de negocio claro, puede contratar consultores sobre una base limitada para obtener la experiencia t茅cnica que necesita para hacer funcionar una herramienta de visualizaci贸n de datos. Este es un enfoque mucho m谩s pr谩ctico (y econ贸mico) de tratar de contar con el talento que necesita, lo que puede ser dif铆cil de atraer si su negocio no es gigante.

5. No pase por alto la necesidad de velocidad. La velocidad de una soluci贸n no es algo que s贸lo le importa al departamento TI, ya que tiene dos consecuencias muy pr谩cticas en el 谩mbito empresarial. La primera es que los gerentes que est谩n tratando de averiguar un problema necesitan un sistema que funcione en tiempo real. Si cada respuesta requiere una hora de c谩lculo, es muy dif铆cil para los usuarios mantener la continuidad del pensamiento. Los gerentes tienden a ser personas de acci贸n. Son propensos a abandonar un sistema que requiere d铆as de paciente espera para entregar un resultado 煤til. Lo otra raz贸n es que un sistema lento simplemente no puede procesar grandes cantidades de datos. La soluci贸n para este problema es analizar muestras en lugar de todo el universo de datos.

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Esta nota/art韈ulo ha sido originalmente publicado por www.caracasdigital.com, el 12 de Agosto de 2015..

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