Big data es otra gran área de oportunidades para las empresas. La información de big data puede, entre otras cosas, identificar y resolver problemas en la organización, proporcionar información sobre el ciclo de vida del cliente y cómo aumentar las ventas… pero también conlleva desafíos de big data.
La cantidad de datos generados cada día continúa creciendo – de hecho la producción de datos fue 44 veces mayor en 2020 que en 2009.. Como resultado, las empresas tienen más datos a su disposición que nunca para poder tomar decisiones comerciales. Sin embargo, esta enorme cantidad de datos trae consigo casi tantos desafíos como soluciones.
Para ser útiles, los datos deben rastrearse, administrarse, limpiarse, protegerse y enriquecerse a lo largo de todo el recorrido dentro de la organización para brindar los resultados más efectivos. En este artículo, cubriremos algunos de los principales desafíos y soluciones de Big Data para que su empresa los supere.
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, estos cinco problemas fundamentales a menudo surgen en la gestión de datos. Analicemos cada uno de ellos en detalle.
1. No puede encontrar fácilmente los datos que desea.
El primer desafío de análisis de big data que enfrentan muchas empresas es que big data es, bueno, grande. Parece que hay datos sobre todo: intereses de los clientes, visitantes del sitio, tasas de conversión, tasas de abandono, datos financieros y más.
Si bien gran parte de estos datos son extremadamente útiles, hay grandes porciones que no son exactamente adecuadas para su negocio. Y con la gran cantidad de información disponible, puede ser difícil decidir qué es valioso para su negocio y qué no.
Este problema suele surgir cuando los datos entran en su negocio sin filtrar ni estructurar a través de múltiples canales.
2. Recoges datos inexactos y/o desactualizados.
Si tiene demasiados datos en sus bases de datos, probablemente haya recopilado accidentalmente datos inexactos en algún momento del camino, o que algunos de sus datos ya no estén actualizados.
Este problema comienza con el proceso de recopilación de datos del ciclo de vida y es especialmente común si su empresa recopila datos de muchas fuentes y formatos diferentes. Si la recopilación de datos no está estandarizada en todos los canales, es posible que enfrente problemas reales cuando necesite analizar los datos y extraer información de ellos.
Estos datos también se recopilan de varias aplicaciones que no siempre «hablan» entre sí, son revisados por varios equipos que no tienen acceso a la imagen completa y analizados sin ninguna medida de seguridad para garantizar la calidad, validez y seguridad de los datos. .
Básicamente, la recopilación deficiente de datos conduce a estándares de baja 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 con grandes conjuntos de datos.
Si toda su información se almacena en bases de datos separadas que no se comunican entre sí, tiene silos de datos en sus manos. Esto significa que sus equipos no están mirando los mismos datos, sino que solo tienen acceso a una parte limitada que no cuenta toda la historia.
Si sus equipos solo pueden ver una parte de los datos, esto puede conducir a una ejecución deficiente; esta podría ser la razón por la cual sus equipos de marketing y ventas no coinciden, o por qué su departamento de servicio al cliente está malinterpretando las necesidades del cliente.
Sin una vista de 360 grados de sus datos, es difícil descubrir cómo crear informes precisos y confiables y obtener el mejor valor.
4. Se eluden la seguridad y la 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 pila de software e implementa nuevas tecnologías para dar sentido a sus datos, aumenta la probabilidad de vulnerabilidades. Considere las siguientes amenazas potenciales a 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, incorrectos y potencialmente dañinos). Los datos falsos e incorrectos afectarán a cualquier análisis que pueda obtenerse de los mismos.
- Fuentes de datos no seguras. La recopilación de datos de canales inseguros significa que sus sistemas son más vulnerables a la infiltración externa y potencialmente incluso al malware.
- Datos almacenados no seguros. Cuando almacena los datos recopilados sin ningún tipo de seguridad, como encriptación, control de acceso y firewalls, esos datos se vuelven propensos a problemas como fugas, malware y recopilación de datos que serían extremadamente dañinos para su negocio, sin mencionar la privacidad de sus clientes. .
- Incumplimiento de las leyes de privacidad. Sin una estrategia adecuada para cumplir con las leyes de protección de datos, que incluye proteger los 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 estén dando el consentimiento adecuado.
5. Hay escasez de personal calificado en análisis de big data.
Las empresas a menudo luchan por encontrar personas calificadas para organizar, administrar y analizar big data.
La tecnología y las herramientas de Big Data están evolucionando rápidamente, pero no necesariamente hay suficientes personas que puedan manejar la tecnología a un nivel experto. Recopilar, gestionar y crear informes procesables a partir de big data es mucho más difícil si su equipo simplemente no tiene la experiencia.
Cómo crear una estrategia Big Data efectiva
Nos hemos ocupado de los posibles desafíos de 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 de recopilación, administración y análisis de datos.
Al crear una estrategia de datos sólida que defina claramente quién maneja los datos, de dónde provienen y hacia dónde van, y cómo viajan a través de sus sistemas, estará en la mejor posición para obtener conocimientos prácticos y crear un cambio organizacional positivo. Veamos algunas mejores prácticas para Big Data.
1. Audite su actual proceso de gestión de datos.
Para empezar, es una buena idea auditar sus procesos actuales de gestión de datos. Eche un vistazo a todas las aplicaciones en su pila de software que recopilan datos, como 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 negocio se encontraba en una etapa completamente diferente, lo que significa que es posible que no se ajusten a su situación actual.
Una buena estrategia de big data comienza con la etapa de recopilación o creación. Asegúrese de que todos los datos ingresados en sus sistemas sean precisos y correctos (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 ningún dato (puede usar tecnología de seguridad, p. reCAPTCHApara tal fin) y que los usuarios dan su pleno consentimiento para el almacenamiento y tratamiento de sus datos. Cumplir con las leyes de privacidad y protección de datos es fundamental.
2. Proporcione una formación adecuada a sus empleados.
Si no puede tener una persona o equipo que se especialice en administrar datos por usted, asegúrese de que sus equipos existentes sepan qué hacer.
Esto puede incluir la organización de cursos en gestión y análisis de datos, la realización de cursos de formación en gestión de datos y una amplia formación sobre las herramientas utilizadas. Si no es posible contratar nuevos manejadores de datos, o si no puede encontrar talento, es importante mantener actualizado a todo su equipo para minimizar el error humano.
Dicho esto, el análisis de datos no tiene por qué ser muy complejo. Hay muchas herramientas como Chartio y Una imagen vívidaque facilitan a cualquier persona el acceso, análisis y toma de decisiones basadas en datos.
3. Implementar una estrategia sólida de gestión de datos.
Con suerte, al auditar sus procesos actuales, tendrá una idea mucho mejor de lo que funciona en su organización y lo que no funciona en lo que respecta a la gestión de datos. Preste atención a qué áreas necesitan mejorar y cuáles están funcionando bien.
Con eso en mente, es hora de delinear su nueva estrategia de gestión de datos. Su solución Big Data debe adaptarse a su negocio ahora, pero también en el futuro. De lo contrario, volverá a tener problemas al escalar.
Limpiar las bases de datos es el primer paso de esta estrategia. Es posible que deba escanear sus bases de datos y eliminar los datos obsoletos, duplicados o no válidos.
A continuación, cree la mejor pila de tecnología para el almacenamiento y la gestión de datos, implemente estándares de entrada y mantenimiento de datos en toda la empresa, haga copias de seguridad de los 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 aprovechar al máximo su Big Data es: integración de sus bases de datos. Sin integración, no importa cuán bueno sea su plan de datos, siempre terminará con silos de datos y departamentos que no coinciden.
Además, la mejor pila de software del mundo nunca será 100% efectiva si no está integrada. De hecho, las empresas más exitosas operan con herramientas integradas en tiempo real para que todos tengan una visión precisa, actualizada y de 360 grados de todos los aspectos de la organización.
Hay varias opciones de integración de bases de datos:
- Integraciones nativas creado por el proveedor de SaaS de las herramientas que utiliza actualmente. Este tipo de integración cubre los casos de uso más comunes para combinar dos herramientas. Debe determinar si la integración nativa que ofrece su aplicación coincide con las necesidades de integración específicas de su empresa.
- Integraciones personalizadas construido por el propio equipo. Estas integraciones se adaptarán a todo lo que tu negocio necesita a partir de una solución de integración; sin embargo, su construcción es costosa y requiere personal con conocimientos especializados.
- Plataforma de integración como herramienta de servicio (iPaaS). Estos proveedores externos brindan integración entre cientos de aplicaciones comerciales. Con una suscripción, puede construir puentes entre varias aplicaciones y administrar todas las conexiones de aplicaciones en un solo lugar.
Cuando no hay integraciones nativas, muchas empresas eligen iPaaS para integrar su pila de software como la solución más completa y rentable. Ejemplos de estas herramientas incluyen Zapier, bandeja.ioy Hacerque se especializan en desencadenar acciones y transferencia de datos unidireccional entre aplicaciones.
La herramienta de integración automatiza grandes partes del proceso de administración de datos, reduce la necesidad de ingresar datos manualmente, estandariza los formatos de datos y reduce el riesgo de error humano. También puede ser de gran ayuda para garantizar la seguridad y el cumplimiento de la normativa de protección de datos.
Una parte clave de una estrategia de Big Data es decidir dónde y para quién están disponibles sus datos. La integración de datos es la forma más confiable de lograr esto y garantizar un flujo de datos adecuado entre todas las aplicaciones.
Nota del editor: esta publicación se publicó originalmente en septiembre de 2020 y se actualizó para que esté completa.
