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Cómo las pequeñas empresas pueden aprovechar el Big Data

Cómo las pequeñas empresas pueden aprovechar el Big Data
#otros
4 de enero de 2018
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En líneas generales, las pymes creen que son demasiado chicas para sacar provecho de los grandes volúmenes de datos. Sin embargo, ellas también deberían tomar decisiones en base a datos. Además, hay muchas maneras simples de recopilarlos, analizarlos y darles sentido para mejorar el conocimiento acerca del negocio.  En este contexto, van algunas ideas por las cuales las firmas pequeñas y medianas deberían considerar el uso del Big Data:
  1. Conocer a los clientes:

PyMEs Digital HouseLas pequeñas compañías pueden usar datos para explorar el comportamiento del cliente, los patrones de uso y las preferencias para implementar una estrategia adecuada para su mercado objetivo. Esto puede parecer una tarea desalentadora y compleja, pero no es necesario utilizar un software costoso para lograrlo. De hecho, las pymes ya tienen una gran cantidad de datos sin procesar para aprovechar de un activo clave: su sitio web. Google Analytics, que es una herramienta gratuita de seguimiento del tráfico web de Google, proporciona todo tipo de datos sobre los visitantes del sitio web, utilizando una multitud de métricas y fuentes de tráfico para ayudar a obtener información útil sobre los visitantes de su sitio. Esto significa que las empresas pueden determinar con mayor precisión cómo se comportarán los visitantes de su sitio y cómo adaptar la experiencia del cliente para evitar que se cambien a la competencia.
  1. Colaborar a través de la nube:

Digital House cloudLos proveedores de almacenamiento en la nube, como Amazon Cloud Services, han crecido exponencialmente al crear almacenamiento en la nube y de datos para pequeñas empresas. Y el desarrollo reciente de servicios en la nube accesibles ofrece innumerables otras ventajas además del ahorro de costos, desde una mayor flexibilidad organizacional hasta opciones de planificación de crecimiento escalables. Las empresas ahora tienen la capacidad de compartir información de toda la empresa desde la nube, lo que significa que las personas pueden abrir archivos compartidos en cualquier parte del mundo, incluso cuando no están conectados.  Así es posible reunir los datos de varios departamentos para cruzarlos y obtener insigths que por el momento se encuentran invisibles para los que toman decisiones dentro de la organización.
  1. El tamaño como ventaja:

Digital House work Según una investigación de Mckinsey Analytics, las empresas más pequeñas tienden a tener una mentalidad más flexible que sus pares de mayor porte. Además, tienen una cultura más activa en cuanto a la necesidad del aprendizaje continuo, lo que las habilita para capacitarse en el uso de las herramientas necesarias para traducir grandes volúmenes de información a decisiones de negocio efectivas, como es el caso del Excel, el PowerBI y el lenguaje SQL, entre otras soluciones para el análisis de comportamiento digital para poder, luego, aplicar modelos predictivos que permitan la toma de decisiones de negocio estratégicas.
El desarrollo de una cultura de trabajo basado en el análisis de los datos redefine la práctica comercial para todas las organizaciones. Con planificación y preparación, las perspectivas del negocio serán más claras y predecibles.

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Miles de programadores web full stack de todo el mundo se expresaron en Twitter días atrás para opinar acerca de cuáles son sus lenguajes de programación favoritos, en base a seis criterios:  El primero que aprendieron, el que les causó más dificultades, el que más usan, el que odian, el que más aman y el que recomiendan para principiantes.Tras obtener datos de unos 15.000 desarrolladores,  Victoriano Izquierdo  analizó los tuits con la herramienta de análisis científico de datos Graphext obteniendo, como resultado, que Javascript, Python, Java y C# lideran el ranking de los lenguajes preferidos. Este resultado coincide con otros sondeos realizados en todo el mundo. Por ejemplo, la última encuesta anual de desarrolladores de JetBrains, llevada a cabo a principios de este año, así como los índices TIOBE, el PYPL, entre otros.  Este ranking es ideal para aquellos que quieren aprender a programar, porque da cuenta de las opiniones en primera persona de aquellos que ya están recorriendo su camino dentro del campo de la programación web.

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¿Por qué estudiaste en Digital House?Elegí Digital House porque varias personas me recomendaron la institución, y de hecho, estudiar en Digital House fue una de las mejores cosas que me pasaron en la vida porque el campus es genial, aprendí a programar aplicaciones móviles Android y conseguí empleo rápidamente.¿Qué te parecieron los profesores?Los profesores son muy buenos. Cada vez que alguien tiene una duda la resuelven en dos minutos, y el material que ofrecen para trabajar es increíble.¿Cómo fue tu experiencia de búsqueda laboral?Esto fue todo una sorpresa porque tuve una recomendación por parte del profesor, y al otro día me llamaron para una entrevista, y luego de ir a esa cita me pidieron que me realice el examen pre-ocupacional para entrar. Para este proceso, el programa de Desarrollo Profesional de Digital House me ayudó un montón porque me permitió mejorar mi perfil en LinkedIn y a optimizar mi CV.¿Recomendarías estudiar en Digital House?Totalmente, porque los cursos que imparten te dan las herramientas para trabajar en cualquier ámbito en el que uno se quiera desarrollar con respecto a la programación.

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Cómo determinar las palabras clave ideales para el contenido web

Dentro del marketing digital, Las palabras clave (keyword) son un elemento fundamental. De hecho, estos términos deben ser contemplados al redactar contenidos para websites ya que, si utilizamos las palabras correctas, mejorará el posicionamiento del sitio en los buscadores. Además de esto, en lo que respecta al SEO (Search Engine Optimization), identificar las palabras clave correctas también puede ayudar a entender mejor a la audiencia, medir el sentimiento de la marca y hasta monitorear a los competidores.  Para identificar las palabras clave se recomienda efectuar una serie de pasos:  1. Listar los temas relevantes: Acá el objetivo es ponerse en el lugar de un usuario para determinar cuáles son los vocablos relacionados al website. Por ejemplo, si hablamos de ciencia de datos, las palabras clave pueden ser “big data”, “Python”, “visualización” y “data scientist”, entre otras. Esta lista no es específica de palabras clave, sino que servirá para definir las keywords a utilizar para optimizar el SEO.  2. Recurrir a las sugerencias de Google: Luego hay que buscar esos temas en Google para ver qué sugiere este buscador. Por ejemplo, continuando con el tema de la ciencia de datos, si buscamos esta frase en Google aparecerán sugerencias sobre pdfs, cursos, definición, casos y mucho más.  3. Descubre búsquedas relacionadas: Para esto hay que ir a la parte inferior de la página de resultados de búsqueda y consultar los resultados que aparecen en el apartado de “Búsquedas relacionadas con __________ (la palabra clave buscada).Continuando el ejemplo del ciencia de datos, en el apartado de Google es posible encontrar búsquedas relacionadas que integran términos como: “ciencia de datos”, “importancia de la ciencia de datos” y “consultora ciencia de datos”, entre otros.  4. Filtrar la lista de palabras clave: Hay herramientas, como el Keyword Planner de Google u otras similares como Keywordtool.io, Moz Keyword Explore y BuzzSumo.  Para eso hay que cargar las palabras para consultar los volúmenes de búsquedas y tráfico estimado de cada término. Así es posible estimar cuántas impresiones o clics se pueden obtener.Una vez que se tiene toda esta información de las palabras clave, hay que prestar atención a variables tales como promedio más alto de consultas, clics e impresiones y clics.  Terminado este proceso, ya estamos listos para comenzar a redactar con el objetivo de generar contenidos de calidad para la audiencia, pero que al mismo tiempo sirvan para el posicionamiento SEO. Para releer más consejos, solo hay que hacer clic acá.