Ventajas y desventajas de emplear la analítica avanzada y big data para negocios

Actualmente, la analítica avanzada que emplea modelos predictivos estaría dominando los procesos de información en todas las industrias. Además, comienzaría a ser vital para las empresas y gobiernos, ya que la correcta lectura del big data llevaría a la solución de problemas o el alcance de objetivos. Así lo detalló a NotiPress Raúl Velázquez, director de consultoría en Axity México.

Raúl Velázquez, director de consultoría en Axity México, declaró a NotiPress que la analítica avanzada debe ser empleada de forma correcta. Así como puede ser muy útil para optimizar diversos procesos en una compañía, también puede ocasionar errores.

Una de las principales herramientas de analítica avanzada más utilizadas es el big data o la acumulación de una gran cantidad de datos para su estudio. Con esta tecnología desarrollada por un conjunto de técnicas estadísticas y herramientas digitales, se puede generar gran volumen de datos en tiempo real.

Según BBVA, entre sus principales ventajas está su velocidad, la cual puede procesar datos y agilizar la toma de decisiones aumentando el margen de maniobra y disminuyendo potenciales pérdidas. Asimismo, por medio del big data es posible dar un seguimiento cercano y certero del cliente en cuestión de tendencias, frecuencias, gustos, hábitos y necesidades.

Aunado a ello, los rápidos resultados y retroalimentación influyen en los procesos para el análisis del big data donde pueden automatizarse, esto daría oportunidad a que el feedback sea inmediato. Así pues, el big data sería una tecnología diferenciadora que contribuye al éxito de las empresas generando una expansión sostenida hacia el futuro.

Sin embargo, no todo es tan bueno con el almacenamiento masivo de datos. Algunos problemas pueden estar centrados en la calidad y cantidad de datos, de acuerdo con BBVA. En otras palabras, una generación de información lleva a dos problemas fundamentales, el volumen y el constante aumento de cantidad de información.

Los dos problemas generan una dificultad para su estudio y provocan la obsolescencia rápida del software, el cual se puede ver rebasado en muchas ocasiones por el procesamiento de datos. Otro punto negativo son los ciberataques y políticas de protección de datos, pues las empresas y gobiernos deben medir el Indicador Clave de Rendimiento (KPI, por sus siglas en inglés).

Al suceder esto, las organizaciones deben actualizar constantemente las políticas sobre los usos que las empresas le brindan a la información de los consumidores. No obstante, el director de consultoría de Axity México señala que la analítica avanzada y el big data sirven para estudiar la capacidad de mejoraría, la rentabilidad y la minimización de riesgos.

Hoy en día, el uso de la analítica avanzada podría mejorar cualquier sector de una empresa, un aspecto clave para hacer crecer una organización. Además, invertir tanto en el big data, como en la infraestructura correcta, puede incrementar las probabilidades de una mejor adaptación al futuro digital.