Ventajas De Procesar Big Data
Hoy, la revolución de Big Data ha llegado con el crecimiento de Internet, las redes inalámbricas, los teléfonos inteligentes, las redes sociales y otras tecnologías.
Podemos definir Big data como un conjunto de datos muy grande que se puede analizar para revelar tendencias, patrones y asociaciones. Es beneficioso tanto para las grandes como para las pequeñas empresas. Están tomando decisiones basadas en datos utilizando Big data.
Algunas de las ventajas más importantes de procesar y analizar Big Data.
1. Para entender las Condiciones del Mercado
Es posible comprender mejor las condiciones actuales del mercado mediante el análisis de Big data.
Tomemos un ejemplo: al analizar el comportamiento de compra de un cliente, una empresa puede averiguar los productos que más se venden. Ayuda a analizar la tendencia y lo que quieren los clientes. Usando esto, una empresa en particular puede adelantarse a sus competidores.
2. Para mejorar la estrategia y la fijación de precios
Las herramientas de inteligencia comercial basadas en el análisis de Big Data se utilizan para evaluar las finanzas, lo que ayuda a obtener una imagen más clara de la situación de su negocio.
Y en base a esa evaluación, quién puede adoptar la estrategia requerida necesaria para mejorar los precios en el negocio u organización.
3. Controla la reputación online
Podemos utilizar herramientas de Big data para el análisis sentimental. Por lo tanto, puede usarlo para obtener comentarios sobre su empresa u organización.
La retroalimentación es como quién dice qué acerca de su empresa. Y si desea monitorear y mejorar la presencia en línea de su negocio, entonces las herramientas de Big data se pueden utilizar para este propósito.
4. Desarrollo de nuevos productos
Mediante el análisis de Big Data, se pueden analizar las tendencias de las necesidades y la satisfacción de los clientes. Esto puede ayudar aún más a desarrollar un producto completamente nuevo de acuerdo con sus requisitos.
5. Ahorro de costos
Usando herramientas de Big data como Hadoop y Cloud-Based Analytics, se pueden ahorrar costos en los negocios. En los negocios, cuando hay grandes cantidades de datos, estas herramientas ayudan a manejar y mantener esos datos de manera más eficiente.
6. Para asegurarnos de que hemos contratado a los empleados adecuados
Las empresas de contratación escanean los currículos de los candidatos y los perfiles de LinkedIn utilizando palabras clave. Las palabras clave son aquellas que coinciden con la descripción del trabajo.
El proceso de contratación ya no se basa en cómo se ve el candidato en el papel y cómo se lo percibe en persona.
7. Para aumentar su eficiencia
La tecnología digital, como lasaherramientas de Big data, aumenta la eficiencia de su negocio. Desde el uso de herramientas como Google Maps, Google Earth y las redes sociales, puede realizar muchas tareas directamente en su escritorio. Estas herramientas también ahorran una gran cantidad de gastos de viaje y tiempo.
8. Para centrarse en las preferencias locales
Big data permite a las pequeñas empresas centrarse en el entorno local al que atienden. Le permite tener una idea de los gustos, disgustos y preferencias de su cliente local aún más.
Una vez que conoce las preferencias de su cliente, es fácil competir en el mercado.
9. Reducción de Tiempo
Las herramientas de alta velocidad como Hadoop y el análisis en memoria pueden identificar fácilmente nuevas fuentes de datos. Como resultado, esto ayuda en el análisis inmediato de los datos comerciales y toma decisiones rápidas basadas en el aprendizaje.
10. Para aumentar las ventas y la fidelización
Big Data ayuda a las empresas a crecer digitalmente y a adaptar sus productos y servicios a lo que los clientes quieren exactamente. Las huellas digitales de los negocios permiten a los clientes tener una idea de los productos y servicios en las plataformas de redes sociales.
Cuando esto satisface a los clientes, comienzan a comprarlo y publicitarlo cada vez más. Como resultado, esto hace que un negocio sea más confiable y leal entre los clientes.