Haga un balance de cinco malentendidos sobre big data que afectan a las empresas

Haga un balance de cinco malentendidos sobre big data que plagan a las empresas

En este otoño ligeramente frío, todos sabemos que Halloween se acerca, pero ¿qué puede ser más emocionante que los fantasmas o las casas embrujadas? ¿Casas? ¿Qué pasa con el terror? Para muchos administradores de TI, el big data es una pesadilla. De hecho, siempre que se implementen las herramientas y estrategias adecuadas, los big data pueden brindar muchas oportunidades a las empresas. Echemos un vistazo a cinco malentendidos sobre big data que afectan a las empresas:

Malentendido 1: “Somos como. Como empresa pequeña, no necesitamos preocuparnos por los problemas de big data todavía”.

Sabemos mucho sobre proyectos de big data de grandes empresas a través de informes de noticias, pero las empresas no deberían asustarse por sus prácticas. . Las empresas de todos los tamaños pueden y deben capturar datos al igual que las grandes empresas. Después de todo, ya sea que sea una empresa Fortune 500 o una pequeña empresa, desea conocer a sus clientes.

Malentendido 2: "He implementado el sistema de big data y todos los problemas de datos se han resuelto".

Para aquellas empresas que tienen esta idea, tengan cuidado, no esperarán Vea lo que termina siendo un desastre cibernético. Los sistemas tradicionales de big data no resuelven todos los problemas; necesitan garantizar que los datos que reciben sean buenos, no malos. Una forma más precisa y reveladora de extraer big data es aprovechar la red, donde fluyen todos los datos. A medida que más y más aplicaciones se trasladan a la nube, si las empresas quieren una visión completa de la experiencia del cliente, deben implementar una solución que pueda capturar la experiencia de los usuarios en redes privadas, híbridas y públicas.

Mito 3: “Tenemos que capturar toda la información para el análisis de big data”.

Esto puede parecer lo correcto, pero no lo es en absoluto. Para el análisis de big data, la atención se centra en capturar los datos correctos y filtrar lo que no necesita. Cuando captura datos para su análisis, debe tener en cuenta los puntos ciegos, ya que pueden generar conocimientos incompletos sobre la experiencia y el comportamiento del cliente. Necesita una solución que le permita capturar toda la información, pero transferir solo los datos correctos a la solución de análisis para ayudarle a comprender la verdadera experiencia del cliente.

Mito 4: “Los sistemas de big data son costosos de implementar y mantener”.

Al igual que las decoraciones de Halloween, no tienen por qué ser costosos y hay soluciones disponibles para usted. Información completa sobre la experiencia del cliente sin exceder su presupuesto. De hecho, las soluciones más efectivas capturan datos a través de la red y permiten filtrar datos incompletos, relevantes o en tiempo real, brindándole una solución de big data valiosa y rentable.

Concepto erróneo 5: “Los sistemas de big data son demasiado complejos”.

No creas que los sistemas de big data son complejos. Las soluciones actuales ofrecen capacidades extremadamente poderosas que brindan información valiosa, accesible y utilizable a los responsables de la experiencia del cliente. Al proporcionar datos de la más alta calidad a sus sistemas de análisis, podrá obtener mejor valor de sus datos. Además, puede realizar cambios de filtrado de forma remota, brindando a sus analistas y expertos en marketing un enfoque de análisis más "autoservicio". No necesita cambiar el código de su aplicación. Siempre que implemente las herramientas adecuadas y el equipo adecuado, el big data le brindará oportunidades sin precedentes. No deje que estos cinco conceptos erróneos lo asusten.