Hoy en día los datos no estructurados pueden llegar a representar más del 80% de la informaciónen las empresas, inundando las arquitecturas tradicionales de servidores y computadores. El problema es que la mayoría de las veces son difíciles de analizar y el proceso puede tardar mucho, dejando a las organizaciones sin input suficiente para tomar decisiones estratégicas en forma más certera.

El análisis de los grandes depósitos de información o "Big Data", con datos estructurados y no estructurados, puede convertirse en un gran activo empresarial, y en un elemento fundamental en la toma de decisiones. Puede ayudar a las organizaciones, por ejemplo, a descubrir oportunidades potenciales, nuevas líneas de negocio, segmentos no explotados de los clientes, atributos de calidad, cuestiones de satisfacción del cliente  y  beneficios.

Sin embargo, el gran desafío es poder “sacar” este volumen de datos de los sistemas y entregarlos rápidamente a los tomadores de decisiones, antes de que se pierda una oportunidad de negocio o una situación de riesgo se convierta en catástrofe. En este sentido, es necesario reducir el tiempo de análisis de días a horas, de minutos a segundos, sin probar o tomar técnicas analíticas menos que ideales, incluso en miles de millones de filas de datos.

Los beneficios de obtener rápidamente datos vitales para la empresa, dentro del mar de información que suele ser el Big Data,y transformarlos en un análisis predictivo son múltiples. Por ejemplo, una aseguradora podría aumentar la detección de fraudes realizando análisis frecuentes de su base de datos completa de reclamos, pero en un proceso que no le tomará días. La clave es que ese análisis funcionará en cuestión de minutos, permitiendo una vigilancia constante para este tipo de delitos.

Otro ejemplo de lo que se podría lograr con un análisis veloz del Big Data: una gran empresa de servicios financieros con millones de cuentas como clientes y miles de productos podría combinar las transcripciones del centro de llamadas con los datos demográficos y financieros para mejorar el tipo de respuesta de las campañas de marketing en línea.

En resumen, las organizaciones están acumulando grandes cantidades de datos que pueden entregar respuestas a preguntas que antes nunca pudieron ser contestadas. Pero se requiere de un proceso de análisis rápido y eficiente, para que esas respuestas lleguen en el momento oportuno, cuando puedan ser útiles y puedan significar nuevas posibilidades.

Las compañías líderes entienden que la capacidad de llevar a la práctica la analítica es un requisito para mejorar las decisiones empresariales y entregar desempeño de clase mundial.