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Gestión de datos: ¿Cómo convertir grandes volúmenes de datos en información útil? Big Data y Data Mining

gestión de datos

Hoy en día, es necesario tomar decisiones de negocio rápidas para mantenerse a la vanguardia, con la dificultad de tener que analizar y gestionar grandes volúmenes de datos en poco tiempo. ¿Sabes cómo optimizar la gestión de datos en tu empresa?

Esa es la razón del origen de técnicas como el Big Data y Data Mining, las cuales se aplican a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable. Estos datos, además, deben mostrar unos resultados que resulten valiosos al usuario en su toma de decisiones. 

Gestión de datos: Big Data

Siempre que hablamos de Big Data, se mencionan 5 fundamentos que justifican su existencia, denominados coloquialmente como las 5V:

Volumen

Los volúmenes de datos a gestionar suelen ser inmensos.

Variedad

Las fuentes información del que recopilar datos pueden ser diversos (BBDD, redes sociales, capturas de datos de máquinas…). Estas herramientas son capaces de homogeneizar esta información para su posterior tratamiento.

Velocidad

Estas herramientas deben dar un tratamiento de los datos y devolver unos resultados con un tiempo de respuesta razonable.

Visualización

Los resultados mostrados deben ser gráficos y visuales que permitan al usuario comprender rápidamente su significado.

Valor

Todo lo demás no vale si los resultados mostrados no ayudan a tomar decisiones que se traduzcan en una mejora de la productividad o un incremento de las ventas.

En definitiva, se trata de proporcionar una herramienta que gestione y transforme los volúmenes de datos en conocimiento.  Pongamos un ejemplo sencillo. Supongamos que queremos analizar la clase de empleados contratados y su comportamiento. Los datos analizados serían los siguientes:

gestión de datos

Gestión de datos: Data Mining

El Data Mining crearía una segmentación de mis empleados en base a unos patrones repetitivos y, además, propone un comportamiento predictivo.

  • Grupo 1: Sin niños y en una casa alquilada. Bajo número de afiliaciones. Muchos días enfermos
  • Grupo 2: Sin niños y con coche. Alto número de afiliaciones. Pocos días enfermos. Más mujeres y en una casa alquilada.
  • Grupo 3: Con niños, casados y con coche. Más hombres y normalmente propietarios de casa. Bajo número de afiliaciones.

En empresas industriales o de distribución, los análisis aplicados del Data Mining podrían darnos información de interés como puede ser:

  • Identificar perfiles de consumo
  • Invertir o no en determinadas líneas de productos
  • Detectar posibles pérdidas de clientes
  • Detectar riesgo de averías de maquinarias

RPS Next permite tratar y gestionar los volúmenes de datos, previamente preparados, y extraer automáticamente conocimiento o patrones interesantes, no triviales, previamente desconocidos, y que pudieran ser potencialmente útiles y predictivos.

Las áreas de datos donde se aplican son:

  • Ventas.
  • Compras.
  • Producción.
  • Mantenimiento (SAT).
  • Gestión de Ofertas (Comercial).

A continuación, te dejamos una breve explicación de cómo funciona RPS Next en cuanto a gestión de datos.

En este caso, el usuario solo debe seleccionar el objetivo que quiere analizar. 

Gestión de datos

El asistente nos guiará en la creación de nuestras consultas, aplicará los algoritmos estadísticos de la herramienta, y finalmente nos presentará en pocos segundos los resultados en modo gráfico:

Clasificación o identificación de los patrones más representativos.

gestión de datos

Asociaciones entre Items:

gestión de datos

Predicciones de comportamiento en horizontes futuros:

gestión de datos

¿Obtienes grandes volúmenes de datos y quieres saber más sobre cómo mejorar la gestión de datos de manera óptima? Conoce el módulo de Big Data de RPS Next aquí y contacta con nosotros.

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