Debido a que Big Data es una tendencia reciente, y la necesidad de mantener dentro de su fuerza laboral a un Científico de Datos es aún subestimada y, considerando que las empresas deben dedicar sus esfuerzos a su actividad productiva, quedó latente la necesidad de crear un centro de análisis de datos externo que facilite y agilice los requerimientos de cada empresa.
Por otro lado, también queda la posibilidad de manejar el tema de análisis de datos in house, pero las empresas que así lo intenten, deben tener en cuenta que se enfrentarán a la problemática de encontrar a científicos de datos que en este momento son escasos debido a que el perfil de éstos nuevos profesionales, en la actualidad, no es el resultado de una formación académica específica ofrecida por las universidades, sino más bien de capacidades innatas de profesionales de diferentes áreas con altos conocimientos matemáticos.
Análisis Predictivo
Además de un análisis de sentimiento, se pueden ejecutar procesos de Minería de Datos, que permite descubrir patrones de comportamiento a través de los cuales se crean escenarios futuros y tendencias para las empresas.
El análisis aplicando Minería de Datos, por ejemplo, utiliza el análisis RFM (Recencia, Frecuencia y Montos) que permitirá que una organización conozca a sus clientes y su comportamiento de compra, para tener una mayor incidencia en ellos durante las campañas que ejecute la organización. El análisis de la data transaccional de las empresas determina qué información es de interés para tomar decisiones y acciones a tiempo, con la finalidad de implementar estrategias que permitan fidelizar clientes, evitar deserciones y aumentar los niveles de ventas.