Definición de objetivos en conjunto con las partes interesadas para comprender la dimensión en el análisis de datos, identificación de tendencias de mercado, mejoras en la retención de clientes y optimización de operaciones.

Selección e implementación de tecnologías y plataformas adecuadas (como Hadoop, Apache Spark, bases de datos SQL que se alineen con las necesidades del negocio.

Utilización de técnicas de exploración para comprender los datos, identificar patrones y descubrir insights que pueden no ser evidentes de inmediato.

Creación de paneles de control interactivos que visualizan datos clave de manera intuitiva, facilitando la toma de decisiones en tiempo real.

Análisis de las herramientas, tecnologías y datos disponibles en la organización para determinar su capacidad de soportar iniciativas de Big Data.

Conexión de diferentes fuentes de datos tanto internas (bases de datos, sistemas ERP) como externas (redes sociales, datos de sensores IoT), para consolidar la información.

Utilización de modelos estadísticos y algoritmos de machine learning para prever tendencias futuras y comportamientos de los clientes.

Generación de informes que resuman conclusiones clave y presenten recomendaciones basadas en análisis de datos para diversos niveles de la organización.

Creación de una arquitectura de datos escalable, capaz de soportar la ingestión, almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos.

Implementación de procesos de limpieza y transformación de datos para asegurar la calidad, consistencia y disponibilidad de los datos para el análisis.

Implementación de análisis que permitan mirar hacia el pasado para entender qué sucedió y por qué, ayudando a formular estrategias basadas en datos históricos.