Big data es el próximo gran campo de oportunidades para las empresas. La información de big data puede identificar y resolver problemas dentro de una organización, proporcionar información sobre el ciclo de vida del cliente e informar formas de aumentar las ventas, entre otros beneficios… pero también conlleva su parte de desafíos de big data.
La cantidad de datos generados todos los días sigue creciendo; de hecho, la producción de datos fue 44 veces mayor en 2020 que en 2009. Como resultado, las empresas tienen más datos que nunca a su disposición para informar sus decisiones comerciales. Sin embargo, esta gran cantidad de datos trae casi tantos desafíos como soluciones.
Para ser útiles, los datos deben rastrearse, administrarse, limpiarse, protegerse y enriquecerse a lo largo de su viaje dentro de su organización para producir los resultados más efectivos. En este artículo, cubriremos algunos de los principales desafíos de big data y soluciones sobre cómo su empresa puede superarlos.
5 desafíos comunes de Big Data
Si bien los desafíos específicos que enfrentará con Big Data dependerán de la industria, la infraestructura y los tipos de datos con los que esté tratando su organización, estos cinco problemas principales tienden a aparecer repetidamente cuando se administran datos. Vamos a desglosar cada uno en detalle.
1. No puede encontrar fácilmente los datos que necesita.
El primer desafío del análisis de big data que enfrentan muchas empresas es que big data es, bueno, grande . Parece que hay datos para todo: intereses de los clientes, visitantes del sitio web, tasas de conversión, tasas de abandono, datos financieros y mucho más.
Si bien muchos de esos datos son extremadamente útiles, hay grandes porciones que no son exactamente relevantes para su negocio. Y, con la gran cantidad de información disponible, puede ser difícil decidir qué es valioso para su negocio y qué no lo es.
Este problema generalmente se presenta si los datos ingresan a su negocio sin filtrar y sin estructurar a través de varios canales diferentes.
2. Está recopilando datos inexactos y/o desactualizados.
Si tiene demasiados datos en sus bases de datos, es probable que en algún momento haya recopilado inadvertidamente datos inexactos, o que algunos de sus datos ya no sean válidos.
Este problema comienza en el proceso de recopilación de su ciclo de vida de datos y es especialmente frecuente si su empresa recopila datos de una multitud de fuentes y formatos diferentes. Si la recopilación de datos no está estandarizada en todos los canales, puede encontrarse con problemas reales cuando necesite analizar los datos y extraer información de ellos.
Estos datos también se recopilan de diferentes aplicaciones que no siempre "hablan" entre sí, son examinados por varios equipos que no tienen acceso a la imagen completa y analizados sin ningún tipo de protección para garantizar la calidad, la validez y la seguridad de los datos. .
En esencia, la recopilación deficiente de datos conduce a bajos estándares de calidad y precisión. Y si no puede confiar en sus datos, no puede confiar en el análisis que obtiene de ellos.
3. Sus datos se almacenan en silos.
Los silos de datos son otro gran problema que puede ocurrir cuando se trata de big data.
Si toda su información se almacena en bases de datos separadas que no se comunican entre sí, tiene silos de datos en sus manos. Lo que esto significa es que no todos sus equipos buscan los mismos datos, sino que solo tienen acceso a un fragmento limitado que no cuenta la historia completa.
Si sus equipos solo pueden ver una parte de los datos, puede conducir a una ejecución deficiente; podría ser la razón por la que sus equipos de marketing y ventas están desalineados, o por qué su departamento de servicio al cliente malinterpreta las necesidades de un cliente.
Sin una vista de 360 ??grados de sus datos, es difícil descubrir cómo crear informes precisos y confiables y extraer el mejor valor.
4. Se pasa por alto la seguridad y protección de datos.
Más datos significan más oportunidades para violaciones de seguridad. Este problema se exacerba cuando los datos están menos organizados. A medida que su negocio crece y agrega nuevas herramientas a su paquete de software e implementa nuevas tecnologías para dar sentido a sus datos, existe una mayor probabilidad de fallas en la seguridad. Considere las siguientes amenazas potenciales para la seguridad de sus datos:
- Generación de datos falsos. Si recopila datos de múltiples fuentes de forma indiscriminada, es posible que esté recopilando datos falsos (y, por lo tanto, no válidos y potencialmente dañinos). Los datos falsos e inválidos afectarán cualquier análisis que pueda obtener de ellos.
- Fuentes de datos no seguras. La recopilación de datos de canales que no son seguros significa que sus sistemas son más vulnerables a la infiltración externa y potencialmente incluso al malware.
- Datos almacenados sin protección. Cuando almacena los datos que ha recopilado sin ningún tipo de protección, como encriptación, control de acceso y firewalls, estos datos se vuelven vulnerables a problemas como fugas, malware y recopilación de datos, lo que sería extremadamente dañino para su negocio, no para mencione la privacidad de sus clientes.
- Incumplimiento de las leyes de privacidad. Sin una estrategia adecuada para garantizar el cumplimiento de las leyes de protección de datos, lo que incluye proteger sus datos de los malos actores, existe un riesgo mucho mayor de exposición. Además, sin rastrear y estandarizar todos los canales a través de los cuales recopila datos, no puede garantizar que los usuarios brinden el consentimiento adecuado.
5. Hay escasez de personal calificado en análisis de big data.
Es común que las empresas tengan problemas para encontrar personas calificadas para organizar, administrar y analizar big data.
La tecnología y las herramientas en torno a los grandes datos avanzan rápidamente, pero no necesariamente hay suficientes personas que puedan operar esta tecnología a un nivel experto. Es mucho más difícil recopilar, administrar y crear informes procesables a partir de big data si su equipo simplemente no tiene los conocimientos.
Cómo crear una estrategia efectiva de Big Data
Hemos abordado los desafíos potenciales del análisis de big data que su empresa puede enfrentar y es posible que haya notado un patrón en todos ellos: se derivan de la falta de procesos estructurados para recopilar, administrar y analizar datos.
Al crear una estrategia de datos sólida que describa claramente quién maneja los datos, de dónde provienen y hacia dónde van, y cómo se mueven dentro de sus sistemas, estará en la mejor posición para obtener información procesable y crear un cambio organizacional positivo. Revisemos algunas de las mejores prácticas de big data a seguir.
1. Audite su actual proceso de gestión de datos.
Para empezar, es una buena idea auditar sus procesos actuales de gestión de datos. Mire todas las aplicaciones en su pila de software que recopilan datos, como su CRM, la aplicación de marketing por correo electrónico y la herramienta de generación de clientes potenciales.
Es posible que algunos de estos procesos y herramientas se hayan implementado cuando su empresa se encontraba en una etapa totalmente diferente, lo que significa que es posible que no se ajusten bien a su situación actual.
Una buena estrategia de big data comienza en la etapa de recopilación o creación. Asegúrese de que todos los datos que ingresan a sus sistemas sean precisos y válidos (por ejemplo, asegúrese de que sus formularios solo acepten direcciones de correo electrónico y números de teléfono válidos con la cantidad correcta de dígitos).
Además, verifique tres veces que los bots no ingresen datos (puede usar tecnología de seguridad, como reCAPTCHA, para este propósito) y que los usuarios le brinden su consentimiento total para almacenar y manejar sus datos. El cumplimiento de las leyes de privacidad y protección de datos es crucial.
2. Proporcione una formación adecuada a su personal.
Si no puede tener una persona o equipo que se especialice en administrar datos por usted, asegúrese de que sus equipos existentes que los manejan a diario sepan qué hacer.
Esto puede implicar proporcionar cursos de gestión y análisis de datos, ejecutar bootcamps de gestión de datos y capacitarlos ampliamente en las herramientas que está utilizando. Si no es factible contratar gente nueva para manejar los datos, o si no puede encontrar el talento, es importante mantener a todo su equipo al día para reducir la ocurrencia de errores humanos.
Dicho esto, el análisis de datos no tiene por qué ser supercomplejo. Hay muchas herramientas, como Chartio y Tableau, que facilitan el acceso, el análisis y la toma de decisiones basados ??en datos para cualquier persona.
3. Implementar una estrategia sólida de gestión de datos.
Después de auditar sus procesos actuales, es de esperar que tenga una idea mucho mejor de lo que funciona para su organización y lo que no en lo que respecta a la gestión de datos. Tome nota de qué áreas necesitan mejorar y cuáles están funcionando bien.
Con esto en mente, es hora de delinear una nueva estrategia de gestión de datos. Su solución de big data debe adaptarse a su negocio ahora, pero también en el futuro. De lo contrario, volverá a tener problemas a medida que escala.
La limpieza de sus bases de datos es el primer paso en esta estrategia. Es posible que deba escanear sus bases de datos y borrar todos los datos obsoletos, duplicados y no válidos.
Luego, construya la mejor pila tecnológica para almacenar y administrar datos, introduzca estándares para toda la empresa para el ingreso y mantenimiento de datos, respalde sus datos y elija plataformas de integración para asegurarse de que sus bases de datos estén conectadas y funcionen bien juntas.
4. Integrar datos para bases de datos enriquecidas.
Una de las cosas más importantes que puede hacer para asegurarse de aprovechar al máximo Big Data es integrar sus bases de datos. Sin integración, no importa cuán bueno sea su plan de datos, siempre terminará con silos de datos y departamentos desalineados.
Además, la mejor pila de software del mundo nunca será 100% efectiva si no está integrada. De hecho, las empresas más exitosas funcionan con herramientas que se integran en tiempo real, lo que permite que todos tengan una visión precisa, actualizada y de 360 ??grados de todos los aspectos de la organización.
Hay algunas opciones para integrar sus bases de datos:
- Integraciones nativas creadas por el proveedor de SaaS de las herramientas que está utilizando actualmente. Este tipo de integración cubre los casos de uso más comunes para conectar dos herramientas. Tendrá que determinar si la integración nativa que ofrece su aplicación se adapta a las necesidades particulares de integración de su empresa.
- Integraciones personalizadas creadas por un equipo interno. Estas integraciones se harán a medida para todo lo que su negocio necesita a partir de una solución de integración; sin embargo, su construcción es costosa y requiere personal con conocimientos especializados.
- Una plataforma de integración como herramienta de servicio (iPaaS). Estos proveedores externos brindan integraciones entre cientos de aplicaciones comerciales. Con una suscripción, puede construir puentes entre múltiples aplicaciones y administrar todas sus conexiones de aplicaciones en un solo lugar.
Cuando no hay integraciones nativas, muchas empresas eligen una herramienta iPaaS para integrar su pila de software, es la solución más completa y rentable. Ejemplos de estas herramientas incluyen Zapier, Tray.io y Automate.io, que se especializan en transferencias de datos unidireccionales y de acción de activación entre aplicaciones.
Una herramienta de integración automatiza grandes partes del proceso de administración de datos, reduce la necesidad de ingresar datos manualmente, unifica los formatos de datos y reduce las posibilidades de error humano. También puede ser de gran ayuda para garantizar la seguridad y el cumplimiento de las leyes de protección de datos.
Una parte crucial de su estrategia de big data es decidir dónde y quién puede acceder a los datos. La integración de datos es la forma más confiable de lograr esto y garantizar que los datos fluyan correctamente entre todas sus aplicaciones.
Nota del editor: esta publicación se publicó originalmente en septiembre de 2020 y se actualizó para que sea más completa.
Publicado originalmente el 17 de febrero de 2022 a las 7:00:00 a. m., actualizado el 17 de febrero de 2022
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Cuáles son los 8 grandes retos del Big Data
Big Data, grandes retos: 8 obstáculos que hay que superar
- Integración de datos. Normalmente, una organización conectará datos de numerosas fuentes, lo que dificulta el seguimiento de la eficacia del proceso de integración.
- Complejidad de datos.
- Seguridad de datos.
- Captura de datos.
- Escala de datos.
- Movilidad de datos.
- Valor de los datos.
- Análisis de datos.
¿Cuáles son los 3 factores que afectan a Big Data?
Hay tres propiedades definitorias que pueden ayudar a desglosar el término. Apodado las tres V; el volumen, la velocidad y la variedad son claves para comprender cómo podemos medir los grandes datos y cuán diferentes son los "grandes datos" de los datos antiguos.