¿El análisis de big data realmente puede ayudar a tomar decisiones comerciales?

¡Sí!

En el mundo digital, los datos se consideran el oro. El análisis de Big Data con esos datos dorados seguramente producirá un resultado maravilloso en las decisiones comerciales. La predicción es la clave del análisis de Big Data. Estas predicciones se realizan en base a los datos antiguos y la observación actual. Los datos antiguos indican el historial (datos de años anteriores) y los datos actuales indican la transacción actual del usuario. El monitoreo continuo del usuario puede usarse para la predicción de la actividad futura. Si alguien compra un zapato en el sitio de comercio electrónico, la sugerencia de accesorios basados ​​en el zapato puede ayudar al negocio a crecer.

Obtener la aprobación adecuada del usuario (fuente de datos) puede o debe considerarse como la mejor práctica en el análisis de datos comerciales para la decisión comercial (predicción).

Nota: No es obligatorio que realice análisis Big Data para mejorar su negocio. Pero el análisis de Big Data ciertamente acelerará el negocio exponencialmente.

¡Por supuesto que sí! Big data, por definición, es una gran cantidad de datos no estructurados.

Tomemos un ejemplo con el que todos nos podamos identificar. Muchos de nosotros hubiéramos comprado en línea, digamos ropa. Vemos que venden cientos de productos diferentes en muchas categorías diferentes, en al menos tres tamaños. incluso los almacenan para satisfacer nuestra demanda. ¿Cómo lo manejan? La respuesta simple podría ser “datos de ventas”. Por supuesto, se trata de datos de ventas junto con muchos más datos.

Notamos que si buscamos un producto en particular, a menudo recibimos anuncios sobre el mismo producto. Esto se debe a que generamos datos cuando buscamos un producto y el minorista en línea lo utilizó para inferir que estamos interesados ​​en un producto en particular y que somos compradores potenciales. Luego, compramos un producto y podríamos terminar devolviéndolo por varias razones. Si somos lo suficientemente pacientes, incluso podríamos escribir una reseña sobre el producto. Esta es una mina de oro para el minorista porque ahora ella sabe cuál es exactamente el problema con el producto que fue devuelto y cualquier otro producto similar no será bien aceptado.

Los dos casos anteriores que mencioné, ocurren diariamente con miles de compradores; eso es a nivel macro, todos los compradores estamos creando enormes cantidades de datos que no están en ninguna estructura, cada minuto. Ahora, con todos los datos que tiene el minorista en línea, buscará patrones en nuestro comportamiento y qué tipo de productos son populares, cuáles fueron devueltos, cuáles fueron vistos pero no comprados, qué categorías son populares, de qué lugares del país y toneladas mas! Estos patrones son en lo que ahora basará sus decisiones: en qué productos continuar vendiendo, cómo almacenar el inventario, qué productos descontinuar, si se requiere un nuevo inventario en cualquier lugar donde las ventas sean altas, etc.

Del mismo modo, cada compañía en cada industria hace uso de datos o big data si están disponibles para tomar sus decisiones comerciales, ya sea pequeña o grande.

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