Big Data Analytics | Benefizia

La adopción de estrategias de Data Science por parte de pequeñas empresas ya no es una práctica rara u oscura. Muchas empresas más pequeñas que adoptaron la ciencia de datos desde el principio se están beneficiando de la utilización de sus datos y tienen una ventaja competitiva sustancial, en algunos casos incluso creando barreras de entrada sustanciales. Uno de los desafíos clave que afrontan las pymes es cómo desarrollar una estrategia de ciencia de datos más establecida para ayudarlas a crecer al siguiente nivel.

La ciencia de datos ofrece beneficios sustanciales

Las estrategias de ciencia de datos pueden tener un impacto positivo en cada etapa de las operaciones empresariales. Esto incluye cosas como optimización de precios a escala, clasificación y análisis de clientes, evaluación de riesgos, y valor del producto. La escala de tal trabajo no debe subestimarse; sin embargo, los resultados pueden tener un impacto inmediato en la línea de resultados. Uno de nuestros clientes, Parts Alliance Group, por ejemplo, recientemente adoptó la ciencia de datos para evaluar 20 millones de transacciones históricas con el fin de crear el motor de determinación de precios más eficiente y moderno. Los resultados de la empresa tampoco deberían subestimarse, ya que se espera que la empresa aumente los ingresos en £ 6 millones, un retorno impresionante en un proyecto de ciencia de datos de cinco semanas llevado a cabo por cuatro científicos de datos junior.

Actualmente se estima que hasta el 35 por ciento de las empresas están adoptando la ciencia de datos en su modelo de negocio. Las empresas más grandes consideran que la adopción de la ciencia de datos es mucho más fácil que en las empresas más pequeñas, donde actualmente se ha disfrutado de menos inclusión. Con menores conjuntos de habilidades y presupuestos más bajos, las empresas más pequeñas son más reacias a invertir y, a menudo, tienen menos tiempo para investigar exhaustivamente los requisitos y los rendimientos probables.

Esto es frustrante para los expertos en ciencia de datos, ya que las pymes son la base de una economía exitosa y, como tales, son las empresas que pueden obtener el máximo rendimiento de la revolución. De manera tranquilizadora, la ciencia de los datos no es una empresa laboriosa o costosa, y las pymes que han subido abordan rápidamente la inclusión sin problemas de prácticas más avanzadas junto con el crecimiento sustancial de la rentabilidad y la eficiencia que resulta de la adopción. Las pymes, simplemente necesitan conocer el problema que necesitan abordar con la ciencia de datos para comenzar. Bernard Marr, un consultor de datos, confirmó esto en un artículo reciente, afirmando:

“En muchos sentidos, big data se adapta a las pequeñas empresas de una forma que nunca fue para las grandes empresas, incluso las ideas más potentes carecen de valor si su empresa no es lo suficientemente ágil como para actuar de manera oportuna. Las pequeñas empresas tienen la ventaja de la agilidad, por lo que es perfectamente adecuado para actuar con información derivada de los datos con rapidez y eficiencia”.

5 consejos para gestionar un proyecto de datos exitoso

Para que los gerentes utilicen sus datos de manera efectiva y obtengan los beneficios de las ofertas de ciencia de datos, recomendamos lo siguiente:

  1. Identifique la necesidad o problema de la empresa.

La ciencia de datos puede proporcionar una gran cantidad de información para que una empresa obtenga el máximo beneficio; el problema debe identificarse para que la solución quede clara. Una vez que se establece un objetivo o se describe una necesidad empresarial, los científicos de datos pueden ofrecer un enfoque personalizado para lograr objetivos cuantificables.

  1. Forme un equipo

Los gerentes deben determinar si el proyecto de ciencia de datos puede contar con personal interno o si un equipo externo deberá completarlo. A partir de entonces, se deberá decidir un presupuesto para el personal y podría ser posible mezclar personal de los equipos existentes y para que sean acompañados por especialistas.

  1. Comience en pequeño

No piense demasiado en el proceso o el resultado. Divida la necesidad o problema de la empresa en subproyectos más pequeños y use uno de estos para examinar la integridad y el estado de sus datos subyacentes; luego continúe con la búsqueda de una prueba de concepto. El aumento de escala es más fácil de vender a la empresa cuando tiene algunos hallazgos concretos.

  1. Sea paciente

No espere mucho demasiado pronto. Los proyectos de ciencia de datos toman tiempo para diseñar estrategias, limpiar, analizar y diseminar. Para determinar qué tan efectivo es el proyecto, monitoree y mida los resultados y resultados finales.

  1. Responda a los resultados

Si el proyecto es exitoso, expanda y repítalo. Las empresas que repiten el proceso y aumenten la escala tienen más éxitos y obtienen una mayor eficiencia. No todos los proyectos tienen éxito, pero de todos modos presentarán oportunidades. Fallar es la forma más rápida de aprender. Mida todo y responda en consecuencia.