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Cómo integrar su Big Data y su programa de mejora continua

Big data lleva el método probado de mejora continua al siguiente nivel. Estos son los pasos específicos para unir los programas de análisis e integración continua.

Como integrar su Big Data y su programa de mejora

Todos sabemos que las empresas inteligentes utilizan la mejora continua (CI) para mejorar; sin embargo, las empresas realmente inteligentes combinan big data con sus ciclos de CI para ser lo mejor que pueden ser.

CI es una filosofía de mejora continua de un producto, servicio o proceso. Han pasado décadas desde que el Dr. W. Edwards Deming popularizó lo que hoy conocemos como el ciclo planificar-hacer-estudiar-actuar (PDSA), el método más conocido para implementar la IC. Muchas empresas han institucionalizado este enfoque en varias áreas de su negocio, la más importante de las cuales es su ciclo de planificación anual, pero no muchas aprovechan todo el potencial de Big Data cuando se trata de ciclos de mejora anuales. CI y los datos son un matrimonio que vale la pena explorar, así que profundicemos un poco más.

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Planificación de grandes datos

En la planificación tradicional, los objetivos suelen establecerse en función del rendimiento histórico; la planificación de big data implica principalmente el establecimiento de objetivos y el desarrollo de planes de acción.

Los profesionales del análisis de big data pueden comprender el verdadero potencial de una empresa o el «mejor teórico». Sin la gran cantidad de datos disponibles y las técnicas analíticas sofisticadas empleadas por los expertos en big data, la planificación tradicional a menudo se reduce a conjeturas fundamentadas. Además, las actividades y los horarios serán más precisos cuando se aplique el big data.

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Hay beneficios sustanciales en la recopilación y el análisis de datos operativos, que incluyen estimaciones de duración más precisas, una mejor identificación y mitigación de riesgos y una mejor asignación de recursos. Esto, a su vez, prepara el escenario para una ejecución exitosa.

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Informes de big data de lectura obligada

Pero incluso con el mejor de los planes, la ejecución a veces puede salirse de control, razón por la cual el análisis de big data es fundamental en la fase de «hacer» del ciclo de mejora anual de una empresa. Aquí es donde la capacidad de Big Data para manejar la velocidad a la que se generan los datos se vuelve extremadamente valiosa. La mayoría de las empresas generan grandes cantidades de datos operativos a un ritmo vertiginoso, independientemente de la industria o la naturaleza de sus productos y servicios. Cuando trabajé en PayPal, buscábamos datos de flujo de clics que se generaban constantemente a un ritmo increíble. Es imposible mantenerse al día sin la tecnología y las herramientas adecuadas. Pero es necesario controlar todos estos datos en tiempo real para garantizar que sus planes se mantengan encaminados. El análisis de big data no solo proporciona alertas oportunas para correcciones en tiempo real, sino que también proporciona una gran cantidad de información para la siguiente etapa de la investigación.

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En algún momento, generalmente alrededor del tercer trimestre fiscal, es hora de analizar esta valiosa reserva de datos operativos. El objetivo de la fase de «investigación» de CI es identificar áreas problemáticas y áreas que pueden necesitar mejoras. En esta etapa, los profesionales de big data tienen una ventaja sobre sus contrapartes más tradicionales.

La mayoría de las empresas tienen una capacidad limitada para detectar oportunidades y solo se conforman con las más obvias. Por el contrario, los científicos de datos que realizan análisis de datos exploratorios (EDA) a menudo encuentran gemas en sus datos operativos que nadie sospecharía; estas gemas ocultas pueden ser la diferencia entre el cambio incremental y los avances en una empresa.

usar grandes datos

Cualquier tesoro oculto descubierto a través de EDA debe analizarse e integrarse más, y así es como la fase de «acción» busca a aquellos que emplean análisis de big data. Esto es muy superior a lo que se hace tradicionalmente en la fase de «acción». De hecho, muchas empresas malinterpretan el propósito de esta etapa y simplemente ajustan sus planes en función de la investigación de la etapa anterior.

Esta fase no se trata de volver a planificar y volver a implementar, se trata de integrar lo que se ha aprendido para usarlo en el próximo ciclo de planificación. Para las empresas de big data, esto significa un análisis cuantitativo de los resultados cualitativos de EDA. De esa manera, cuando finaliza el ciclo anual y la empresa ingresa nuevamente a la fase de planificación, comienza sobre una base sólida respaldada por la ciencia de datos.

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resumir

Anteriormente definí Big Data en términos competitivos: Big Data son grandes cantidades de datos que se mueven rápidamente y están disponibles gratuitamente que pueden satisfacer una necesidad valiosa y única en el mercado, pero son extremadamente costosos y difíciles de extraer a través de medios tradicionales. Las empresas inteligentes con las capacidades analíticas para procesar y analizar estos datos tienen el potencial de lograr mejoras exponenciales en lugar de incrementales.

Tómese un tiempo hoy para unir su programa de CI y el programa de ciencia de datos. Si realmente quieres mejorar, ese es el único camino a seguir.

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