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3 mejores herramientas de análisis de Big Data

Los big data son posiblemente el activo empresarial más poderoso. Quizá se pregunte por qué. La respuesta es sencilla: el conocimiento de los macrodatos puede mejorar la eficiencia y la productividad de una organización, reducir la pérdida de clientes y permitir que las empresas se dirijan a los clientes y comercialicen mejor sus productos y servicios, aumentando la productividad y los ingresos. Para que el big data tenga este tipo de impacto en el negocio, es necesario recopilarlo, clasificarlo e interpretarlo. Aquí es donde entran en juego las herramientas de análisis de big data. A continuación, analizamos el big data, sus beneficios y algunas de las mejores herramientas de análisis de big data del mercado. 

¿Qué es el big data y por qué es importante para las empresas?

La transformación digital ha tomado por asalto todos los verticales de la industria. Con la aceleración de la tecnología digital a un ritmo alarmante, cada vez más consumidores recurren a la tecnología tanto en su vida personal como profesional. En términos de big data, esto significa que cada vez se recogen más datos de estas tecnologías, que también pueden denominarse fuentes de datos, que nunca antes. Estas fuentes incluyen sensores, dispositivos, vídeo/audio, redes, archivos de registro, aplicaciones transaccionales, web y medios sociales. Para explicarlo en términos más sencillos, big data se refiere a los volúmenes acelerados de conjuntos de datos de activos de información procedentes de varias fuentes de datos diferentes, que se almacenan en almacenes de datos y bases de datos. 

Tal vez se pregunte por qué el big data se ha vuelto tan importante para las empresas de todos los sectores y por qué es un tema tan de moda. Estas estructuras y conjuntos de datos almacenan información sobre los clientes en relación con los datos demográficos, la ubicación, las ventas, etc. Las empresas pueden utilizar estos datos masivos para obtener información valiosa sobre diferentes aspectos de su negocio. Por ejemplo, una empresa puede hacer un seguimiento de los patrones de rotación de los clientes, o una empresa puede identificar segmentos específicos de clientes para realizar actividades de marketing o ventas más específicas. 

Por lo tanto, el big data es un activo empresarial esencial, especialmente porque puede utilizarse para mejorar la toma de decisiones e identificar formas de aumentar la rentabilidad, la eficiencia operativa y los ingresos. Para aprovechar al máximo el big data y liberar su potencial, primero hay que recopilar, capturar, organizar y traducir los datos en información valiosa y significativa sobre los clientes y el negocio. Sólo una vez que esto haya ocurrido, las empresas podrán acceder a la información necesaria para mejorar el negocio. Aquí es donde entran en juego las herramientas de análisis de big data. 

Los beneficios del Big Data 

De lo anterior se desprende que las herramientas de análisis de big data desempeñan un papel esencial en las empresas, especialmente en el clima digital actual. Cuando se utilizan de forma eficaz y correcta, las herramientas de análisis de big data ofrecen las siguientes ventajas:

  • Adquisición y retención de clientes: la información digital de sus clientes revela mucha información importante, como comportamientos de compra, necesidades y preferencias. Las empresas pueden utilizar este big data para identificar patrones y tendencias de los clientes y adaptar los servicios y ofertas a las necesidades específicas de estos clientes, añadiendo así valor a su base de clientes y mejorando la experiencia general del cliente. Esto fomenta la fidelidad a la marca y puede repercutir positivamente en las ventas al tiempo que reduce la pérdida de clientes. 
  • Actividades de marketing personalizadas que muestran resultados: las herramientas de análisis de big data proporcionan a las empresas información sobre diferentes segmentos de clientes, lo que les permite personalizar y dirigirse con precisión a los clientes. Esto ahorra costes en las actividades de marketing porque se sabe que se está llegando a la base de clientes adecuada. 
  • Mitigar los riesgos: los conocimientos de big data le permiten identificar y abordar cuestiones, problemas y riesgos que podrían afectar significativamente a su negocio. Esta información le permitirá elaborar estrategias de gestión de riesgos y tomar decisiones informadas en relación con posibles amenazas. Innovar en los servicios y ofertas: los análisis de big data son vitales para desarrollar nuevos productos y actualizar los existentes para satisfacer las necesidades y deseos cambiantes de sus consumidores. Los conocimientos de big data le permitirán adaptar las estrategias empresariales, mejorar las actividades de marketing, optimizar los servicios a los clientes y aumentar la productividad de los empleados. 
  • Mejorar la eficiencia general: las herramientas de big data le permiten extraer e identificar información significativa sobre la eficiencia operativa de su empresa y automatizar procesos y tareas para liberar un tiempo valioso que los empleados pueden utilizar para otras actividades más críticas. 

3 Mejores herramientas de análisis de big data 

herramientas de análisis de big data

Ahora que sabemos qué beneficios puede experimentar una empresa al utilizar herramientas de análisis de big data, veamos algunas de las más populares disponibles en el mercado actualmente. 

Dataddo 

Se trata de una plataforma ETL basada en la nube y sin codificación que cuenta con una amplia gama de conectores. Le ofrece la posibilidad de elegir sus propias métricas y atributos. El objetivo de este software es simplificar y acelerar el proceso de creación de canalizaciones de datos estables. También se conecta sin problemas a su pila de datos existente, por lo que no necesita añadir elementos a su arquitectura que no estaba utilizando ya o cambiar sus flujos de trabajo básicos. 

Knime 

KNIME son las siglas de Konstanz Information Miner y es una herramienta de código abierto que se utiliza para la elaboración de informes empresariales, integración, investigación, CRM, minería de datos, análisis de datos, minería de textos e inteligencia empresarial. Es compatible con los sistemas operativos Linux, OS X y Windows. Este software también se considera una excelente alternativa a SAS. 

HPCC 

HPCC son las siglas de High-Performance Computing Cluster. Se trata de una solución completa de big data sobre una plataforma de supercomputación altamente escalable. Esta herramienta está escrita en C++ y en un lenguaje de programación centrado en los datos conocido como ECL (Enterprise Control Language). Esta herramienta de código abierto se basa en una arquitectura Thor que soporta el paralelismo de datos, el paralelismo de tuberías y el paralelismo de sistemas. 

Estas tres herramientas específicas ofrecen a muchas empresas una forma fácil y eficaz de seguir y analizar los datos. Pero, ¿qué ocurre en un sector e industria que requiere una herramienta de análisis de datos que responda a necesidades empresariales específicas y complejas? La respuesta es que se construyen, despliegan y desarrollan específicamente muchas herramientas diferentes para satisfacer estos requisitos. Una de estas herramientas es la tecnología CDRlive de Adapt IT Telecoms . 

CDRlive, una sólida herramienta de análisis de macrodatos específica para el sector de las telecomunicaciones

Los grandes datos son fundamentales para el éxito de las empresas de telecomunicaciones, pero no significan nada si estos datos no se transforman en análisis avanzados y conocimientos que puedan impulsar la toma de decisiones y las acciones dentro de la empresa. Para resolver este problema, Adapt IT Telecoms ha desarrollado su precisa y completa plataforma CDRlive. 

Esta plataforma convierte los macrodatos, que para las empresas de telecomunicaciones adoptan la forma de registros de datos de llamadas (CDR), en información práctica y valiosa que la empresa puede utilizar. LosCDR proporcionan datos relativos a la forma en que los usuarios utilizan el sistema telefónico, Internet, las videollamadas, los SMS, etc. Los CDR proporcionan cientos de campos para cada registro de llamadas e información relacionada con cada tipo de llamada. Los CDR también pueden incluir otras formas de información sobre la transmisión de comunicaciones. 

Aunque estos datos CDR son valiosos, tal y como están, no tienen sentido por sí solos. La plataforma CDRlive de Adapt IT utiliza la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático para convertir estos CDR en información valiosa que se puede utilizar para mejorar las operaciones, el rendimiento, las ofertas, la prestación de servicios y la rentabilidad de las empresas de telecomunicaciones y para aprovechar las ventajas mencionadas anteriormente. También proporciona datos que pueden utilizarse para:

  • Propósitos de facturación que incluyen la conciliación y validación de la facturación.
  • El seguimiento de los ingresos, el uso, así como la realización de un análisis exploratorio de los impulsores de la rentabilidad.
  • Identificar el riesgo de fraude en los servicios de voz, datos y digitales. Proporcionar apoyo normativo, información y comprensión en torno a la optimización del uso del sistema, la integración de la red y la planificación.
  • La supervisión del rendimiento de la red casi en tiempo real, que se utiliza para garantizar el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio (SLA).
  • Obtención de información sobre el comportamiento de los clientes para seguir, predecir y reducir la pérdida de clientes. 
  • Planificar y gestionar la próxima mejor acción (NBA) a partir de análisis descriptivos, predictivos y prescriptivos. Esto proporciona información esencial para apoyar la planificación estratégica y la toma de decisiones informadas.
  • Informes relacionados con el análisis del tráfico y la generación de ingresos del tráfico de itinerancia e interconexión. Esto ayuda a la planificación de la capacidad de las instalaciones, así como al análisis del rendimiento de los dispositivos.
  • El seguimiento y la gestión eficaces de ASPU, ARPU y dinero móvil.

Con esta valiosa información y datos, las empresas de telecomunicaciones pueden identificar formas de reducir la pérdida de clientes, mejorar la experiencia de los mismos, orientar mejor los segmentos de clientes, comercializar los servicios de forma eficaz y, en última instancia, aumentar los ingresos. 

Conclusión: 

La transformación digital ha creado una aceleración en la cantidad de big data disponible en una organización. Pero los big data por sí solos necesitan ser organizados y analizados, por lo que las herramientas de análisis de big data, como la tecnología CDRlive de Adapt IT Telecoms , han llegado a desempeñar un papel esencial dentro de una empresa. Gracias a la analítica de big data, las empresas pueden mejorar varios elementos de su negocio. Para obtener más información sobre la herramienta de análisis de big data Adapt IT Telecoms , descargue nuestro artículo técnico sobre CDRlive.

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