{"id":1326,"date":"2017-01-19T10:12:19","date_gmt":"2017-01-19T16:12:19","guid":{"rendered":"http:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/?p=1326"},"modified":"2017-01-19T10:12:19","modified_gmt":"2017-01-19T16:12:19","slug":"impactos-del-big-data-y-analytics-en-las-companias-y-nuevos-retos-de-los-analistas-de-negocio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/2017\/01\/19\/impactos-del-big-data-y-analytics-en-las-companias-y-nuevos-retos-de-los-analistas-de-negocio\/","title":{"rendered":"Impactos del Big Data y analytics en las compa\u00f1\u00edas y nuevos retos de los anal\u00edstas de negocio"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\"><img loading=\"lazy\" class=\"size-medium wp-image-1327 alignleft\" src=\"http:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/6ae4a7b9d12bd1447ac4f59a7f18391f_XL-300x159.jpg\" alt=\"6ae4a7b9d12bd1447ac4f59a7f18391f_xl\" width=\"300\" height=\"159\" srcset=\"https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/6ae4a7b9d12bd1447ac4f59a7f18391f_XL-300x159.jpg 300w, https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/6ae4a7b9d12bd1447ac4f59a7f18391f_XL-768x408.jpg 768w, https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/01\/6ae4a7b9d12bd1447ac4f59a7f18391f_XL.jpg 900w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><strong>Los proyectos de Big Data y analytics<\/strong> son en su inicio proyectos de tecnolog\u00eda, pero tiene que acabar siendo iniciativas que impacten de forma positiva en el negocio.\u00a0 A medida que esta estrategia se implanta en el d\u00eda a d\u00eda de las compa\u00f1\u00edas va transformando la forma de trabajar de las unidades de negocio.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los 6 principales cambios que las iniciativas de Big Data y analytics est\u00e1n provocando en los negocios:<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><!--more--><\/p>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li><strong>Nuevas herramientas que demandan necesidades de formaci\u00f3n<\/strong>. Herramientas que permitan realizar los ciclos de an\u00e1lisis y reporting en tiempos cada vez m\u00e1s cortos y accediendo a fuentes de informaci\u00f3n cada vez m\u00e1s heterog\u00e9neas y con un volumen de datos elevado y creciente. Estas operativas que antes se realizaban con las usuales herramientas ofim\u00e1ticas empiezan a realizarse con nuevas herramientas de Business Intelligence de tipo self-service y orientadas al usuario final que conllevan unas importantes necesidades de formaci\u00f3n y capacitaci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Informaci\u00f3n relevante evitando los\u00a0<i>trasteros<\/i>\u00a0de informaci\u00f3n<\/strong>. En los \u00faltimos a\u00f1os muchas compa\u00f1\u00edas se han embarcado en la construcci\u00f3n de data lakes que les permitan almacenar altos vol\u00famenes de informaci\u00f3n y de estructura de datos muy diversos. Con frecuencia, estos almacenes se convierten en un &#8220;trastero&#8221; de informaci\u00f3n, donde algunos bloques que se almacenan, pero no se analizan, son guardados por si en alg\u00fan caso son necesitados. El reto de los analistas de negocio es seleccionar junto a los equipos de IT la informaci\u00f3n verdaderamente relevante y valiosa para el negocio. Para ello, deben racionalizar estos almacenes, de forma que se puedan aprovechar de su flexibilidad y capacidad de almacenamiento, pero racionalizando y rentabilizando los cat\u00e1logos de informaci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Nuevas funciones y competencias de los analistas de negocio<\/strong>. Caben en este perfil un importante abanico de profesionales relacionados con el an\u00e1lisis y el reporting tales como analistas de riesgos, control de gesti\u00f3n, marketing anal\u00edtico, control de operaciones, reporting financiero, auditor\u00eda, cumplimiento normativo y cualquier otro profesional integrado en un \u00e1rea de reporting con intenso trabajo con los datos. El marco en el que se desenvuelven estos perfiles es cada vez m\u00e1s complejo ya que aumentan las necesidades de rapidez y agilidad en la toma de decisiones en un mercado cada vez m\u00e1s exigente y competitivo, y donde el dato es un activo crucial en su operativa.<\/li>\n<li><strong>Integraci\u00f3n de las nuevas fuentes de informaci\u00f3n<\/strong>. La incorporaci\u00f3n de arquitecturas Big Data, permite a las compa\u00f1\u00edas incorporar nuevas fuentes de informaci\u00f3n que enriquecen sus an\u00e1lisis, pero que en ocasiones pueden ser complejas en su estructura\u00a0 (datos de blogs, redes sociales, sensores\u2026). Por otra parte, estas fuentes suelen ser masivas y de crecimiento muy r\u00e1pido, cercano al real-time en ocasiones. Resultan muy diferentes a las habituales de estructura conocida y generalmente procedente de sistemas internos de la compa\u00f1\u00eda, su manejo implica el uso de herramientas de Business Intelligence apropiadas y una rigurosa gesti\u00f3n de la calidad del dato, en colaboraci\u00f3n continua con las \u00e1reas de IT para que su integraci\u00f3n sea un \u00e9xito.<\/li>\n<li><strong>Cambio de mentalidad y cultura anal\u00edtica<\/strong>. <strong>Sacar partido al Big Data y Analytics implica una decidida orientaci\u00f3n al dato y una cultura anal\u00edtica en la compa\u00f1\u00eda.<\/strong> Esto supone un cambio de mentalidad, ya que en ocasiones las conclusiones del an\u00e1lisis de los fr\u00edos datos pueden desafiar las intuiciones de negocio o las perspectivas iniciales y mostrarnos conclusiones diferentes a las esperadas. Debemos estar preparados para que los resultados de los datos nos hagan rectificar y tener flexibilidad para hacerlo.<\/li>\n<li><strong>Ciclos de an\u00e1lisis y reporting cada vez m\u00e1s cortos<\/strong>. Reducir los tiempos dedicados al reporting peri\u00f3dico y evitar procesos manuales pasa por la automatizaci\u00f3n de procesos. Los analistas de negocio deben pensar cada vez m\u00e1s en la generaci\u00f3n de reglas y procedimientos que permitan automatizar estos procesos apoy\u00e1ndose en las herramientas de Business Intelligence orientadas a usuario. As\u00ed mismo, estas reglas podr\u00edan ayudar a implementar procesos de validaci\u00f3n y cuadre que supriman procesos manuales.<\/li>\n<\/ul>\n<hr \/>\n<h6 style=\"text-align: justify;\"><a href=\"http:\/\/prnoticias.com\/comunicacion\/prcomunicacion\/20159601-impacto-del-big-data-y-analytics\">Fuente: Para Noticias<\/a><\/h6>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los proyectos de Big Data y analytics son en su inicio proyectos de tecnolog\u00eda, pero tiene que acabar siendo iniciativas que impacten de forma positiva en el negocio.\u00a0 A medida que esta estrategia se implanta en el d\u00eda a d\u00eda de las compa\u00f1\u00edas va transformando la forma de trabajar de las unidades de negocio. 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