Capitales

ANÁLISIS

¿El Big Data será la solución para el éxito de las Pymes?

Hay datos que pueden tener un enorme valor para ciertas organizaciones a la hora de tomar decisiones porque les permitiría ser más productivos, proactivos, competitivos y rentables.

¿El Big Data será la solución  para el éxito de las Pymes?
Lic. José Luis Rosales Barrero MMD. Internet

Hay datos que pueden tener un enorme valor para ciertas organizaciones a la hora de tomar decisiones porque les permitiría ser más productivos, proactivos, competitivos y rentables. Big Data es el nombre que se le da a la generación o creación de datos. Los datos que se han creado por todo el mundo para el 2020 fue de 40 zettabytes, lo que significa que por cada persona en promedio hemos creado 5.200 gigabytes. Datos que en antaño se podrían haber creado en 20 años, al día las organizaciones crean ese volumen de datos. 

“Big data es una tecnología innovadora que puede almacenar digitalmente una gran cantidad de datos. Ayuda a analizar computacionalmente para revelar patrones, tendencias, asociaciones y diferencias”. Es posible que los macrodatos hayan crecido drásticamente desde el inicio de la pandemia covid-19, que ha obligado a organizaciones de todo el mundo a trabajar de forma remota y a los empleados a trabajar en casa utilizando diferentes dispositivos, con el resultado de que se están generando muchos más datos durante esta pandemia.

Las pequeñas y medianas empresas (PYME) son reconocidas por el papel que desempeñan tanto en los países desarrollados como en los países en desarrollo. Son elogiados por crear empleo para muchas personas en los países en desarrollo y por impulsar la economía. En Bolivia, las Pymes representan el 79% de la base de la economía y generan cerca del 40% de empleos, según datos de la Confederación de la Micro y Pequeña Empresa.

Es indiscutible el aporte de las Pymes y su papel crucial en la economía del país, las Pymes son conocidas por ser innovadoras, flexibles y productivas, por aliviar la pobreza y minimizar la desigualdad.

Entonces surgen las interrogantes siguientes:

¿Cómo pueden las Pymes de nuestro país beneficiarse de los macrodatos? ¿Cuáles son los desafíos en la adopción de Big Data en las Pymes y participar con ventajas competitivas en mercados locales, nacionales e internacionales?

Big Data, de las diferentes definiciones disponibles, las tres palabras clave son: volumen (alto volumen-número de datos), velocidad (alta velocidad-la velocidad de los datos) y variedad (variedad-diferentes datos generados). Esto significa que los macrodatos se pueden resumir como datos que se generan en gran volumen, a una velocidad muy rápida y que varía. 

Las empresas necesitan extraer y analizar los datos y necesitan las herramientas y habilidades para hacerlo. Esto incluye a las Pymes entre las organizaciones que deberían aprovechar el Big Data, las Pymes necesitan formación y transferencia de habilidades para poder dar sentido a los datos que extraen y analizan. Esto les ayudará a tener una idea clara de lo que sus clientes o clientes quieren y necesitan. 

1) Eficiencia empresarial - Los macrodatos pueden mejorar la eficiencia del negocio al comprender la inteligencia del cliente al predecir el comportamiento de compra utilizando perfiles de redes sociales aumentados. Esto también se puede mejorar detectando el fraude y mejorando la cadena de suministro.

2) Innovación empresarial - Big Data puede llevar a la organización a producir productos o servicios innovadores o incluso a introducir nuevos productos en la organización.

3) Creación de empresas - Big Data reduce las barreras de entrada a las empresas y también ayuda a identificar señales y áreas que son rentables en el mercado. 

Además de estos beneficios, el Big data aumenta la productividad y también la rentabilidad de la organización.

La implementación del Big Data en las Pymes permitirían generar resultados positivos en la productividad e innovación empresarial, eficiencia empresarial, creación de empresas, rentabilidad, habilidades sofisticadas, y extracción y análisis de datos.


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