PyMEs y Big Data​: 4 ejes para comenzar 2023 con una sólida estrategia de datos

La mayoría de las pymes españolas confían en la digitalización y planean invertir en ella en los próximos tres años, sin embargo, aún necesitan realizar una transformación digital centrada en la gestión eficiente de grandes volúmenes de datos. El uso de estrategias de Big Data puede ayudar a estas empresas a abordar problemas de manera proactiva, generar nuevas oportunidades, mejorar la eficiencia operativa y fidelizar a los clientes. Sin embargo, las pymes se enfrentan a desafíos como la integración de diferentes fuentes y tipos de datos, la necesidad de procesar grandes volúmenes de datos rápidamente y la selección y preparación adecuada de los datos. Para tener éxito en una estrategia de Big Data, las pymes deben definir claramente los problemas de negocio, seleccionar y preparar los datos adecuados, almacenarlos de manera segura y realizar un análisis exhaustivo para tomar decisiones basadas en datos. El inicio de un nuevo año es un momento oportuno para implementar estrategias de transformación digital y Big Data, lo que requiere un cambio de mentalidad y enfoque estratégico en estas empresas.

¿Cómo elegir el tipo de gráfico más adecuado?

A la hora de visualizar datos, es importante considerar el objetivo y adaptar el gráfico al storytelling deseado. El público al que se mostrarán los resultados también influye en la elección del tipo de gráfico. El tamaño y tipo de datos, así como la relación entre las variables, también determinan qué tipo de gráfico es más adecuado. Es recomendable experimentar con diferentes gráficos y utilizar múltiples gráficos para mantener la claridad y mostrar comparaciones, tendencias y relaciones entre variables.

Big Data y Seguros: hacia una industria de predicción y prevención de riesgos

La totalidad del concepto del negocio de seguros se basa en la evaluación de riesgos. Ya se trate de un seguro de propiedad y accidentes o cualquier otro tipo de póliza de vida, hogar o automóvil, la tarea principal es asumir los posibles riesgos relevantes para cada cliente y predecir la posibilidad de que el titular de la póliza presente un reclamo. 

El ABC de un proceso de ciencia de datos

La pandemia del COVID-19 ha impactado negativamente en la economía española, especialmente en las pymes con menor grado de digitalización. El Plan de Impulso a la Digitalización de Pymes y los fondos de la Unión Europea brindan oportunidades para acelerar la transformación digital. La ciencia de datos es clave, utilizando datos para tomar decisiones dinámicas y obtener conocimientos. El proceso de ciencia de datos implica definir el problema, preparar y estudiar los datos, crear y validar modelos, y visualizar los resultados. Es necesario contar con un equipo capacitado y un enfoque sistemático para aprovechar al máximo los datos y tomar decisiones informadas.

The ABC of a Data Science Process

The COVID-19 pandemic has negatively impacted the Spanish economy, especially affecting SMEs with lower levels of digitalization. The Plan to Boost the Digitalization of SMEs and EU funds provide opportunities to accelerate digital transformation. Data science is crucial, using data to make dynamic decisions and gain insights. The data science process involves defining the problem, preparing and studying the data, creating and validating models, and visualizing results. A skilled team and a systematic approach are necessary to fully leverage data and make informed decisions.