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Desde tiempo atrás las empresas han manejado una fuerte cantidad de información no estructurada tanto interna como externa. Las empresas no tenían un control y se dieron cuenta que había duplicidad o datos que realmente no les proporcionaban valor, así que comenzaron a enfocar esfuerzos hacia la tarea de estructurar, limpiar y dar calidad a la información. Hoy el escenario es diferente, la era digital ha provocado un gran aumento de información y, sobre todo, ha provocado un aumento en el valor de dichos datos.
Los datos no dejan de aumentar, existen datos no estructurados ocasionados por blogs, redes sociales, sensores y sistemas de ubicación que proporciona a las compañías nueva información sobre hechos y patrones que antes no podían ser analizados. La avalancha de información va a generar millones de nuevas ideas para saber cómo resolver los problemas, construir nuevos mercados, expandir los ya existentes y con esto, vendrán también muchos desafíos.
Estratégicamente, operacionalmente y culturalmente, las compañías deben volver a considerar su enfoque sobre la gestión de datos y tomar decisiones importantes con base a qué datos deciden utilizar y cómo prefieren emplearlos.
Big Data es la tendencia que las compañías tienen que adoptar como solución a estas necesidades. Es la solución vista en función de reunir gran cantidad de información, analizarla en tiempo casi real para comprender lo útil que dicha información puede ser para las empresas y la oportunidad que les ofrece de generar negocios exitosos, sin importar el tamaño ni el tipo de industria. De aquí se desprende lo que en SAS llamamos las 3 V's en Big Data:
- Volumen. Podemos procesar y analizar una gran cantidad de datos.
- Velocidad. No sólo se trata de mover información de un lado a otro; hay que hacerlo rápidamente. La velocidad influye en los beneficios de la información. El objetivo es mover una cantidad grande de información a una velocidad importante, para habilitar la toma de decisiones en tiempo real.
- Veracidad. Independientemente de la fuente, ¿se puede confiar en ese dato?
A estas 3 V's, se agrega una variante importante que es la complejidad; el dato puede ser real, pero de qué sirve si viene en códigos o encriptado, o si no sabemos qué es lo que realmente se puede hacer con ese dato. Por lo tanto podemos decir que con soluciones de Big Data se puede analizar el volumen de datos, a una velocidad importante y ofreciendo seguridad y veracidad.
Nota del editor: Es común encontrar otra V como atributo de Big Data, que se refiere a la Variedad de datos ya que recurre tanto a datos estructurados como no estructurados.
Ahora hablemos de la lucha de grandes, medianas y pequeñas empresas para actualizar sus prácticas. Todavía hay mucho que aprender, sin embargo, para aquellas empresas que combinan una visión a largo plazo con prácticas avanzadas de gestión de datos y cambio cultural, hay una oportunidad de poner algo de distancia entre ellos y su competencia para así marcar una diferencia.
Eric Brynjolfsson, economista de Sloan School of Management del Instituto de Tecnología de Massachusetts, mostró en un estudio que las compañías que utilizan “datos dirigidos para la toma de decisiones” disfrutan del 5 al 6% de beneficios en su productividad. Entre los beneficios de esta tecnología encontramos un fuerte vínculo entre la estrategia efectiva de la gestión de datos y el rendimiento financiero, y que las empresas que utilizan los datos de manera eficaz destacan del resto de las compañías y enfocan la responsabilidad de esta estrategia a la alta dirección. Estas empresas entienden el potencial de Big Data y lo están utilizando para marcar una ventaja competitiva, aplican dicho potencial al desarrollo de la estrategia, a la dirección del producto, al desarrollo y funcionamiento del mercado y a la eficiencia operacional.
A pesar de los beneficios y de los avances que muchas empresas puedan mostrar, para muchas otras, extraer el valor de una gran cantidad de datos sigue siendo difícil; los datos son abundantes y fácilmente disponibles, pero no se utilizan de la manera correcta. Existe una desconexión entre la capacidad de recopilar datos y la posibilidad de basar las decisiones en ellos.
El estudio de Brynjolfsson arrojó que uno de cada cuatro encuestados percibe que los datos de sus empresas no están siendo explotados, 53% sólo utilizan la mitad de todos sus datos valiosos y sólo el 22% de los encuestados están ocupando casi la totalidad de sus datos de valor real para un buen uso. Esto indica que las organizaciones todavía están aprendiendo cómo gestionar grandes volúmenes de datos. De acuerdo con esto, un reporte que realizó “The Economist Intelligence Unit” clasifica a las empresas en cuatro categorías, dependiendo de la importancia asignada a la recolección de datos:
- Administradores de datos estratégicos. Dentro del grupo más avanzado respecto a Big Data, se encuentran por lo regular las empresas manufactureras, de servicios financieros y de tecnología. Son organizaciones que tienen bien definida su estrategia de gestión de datos, la cual es enfocada a la recopilación y análisis de los datos más valiosos. Utilizan realmente los datos que se alinean estrechamente a las metas corporativas, por lo tanto destinan una fuerte inversión a todos los aspectos de su gestión, garantizando que estos sean precisos, completos e integrados.
- Administradores de datos aspiracionales. Este es uno de los grupos más numerosos. Son empresas que comprenden el valor de los datos y están clasificando los recursos para un mejor aprovechamiento de los mismos y realmente ven los beneficios de Big Data para el futuro en su empresa. Permiten que los datos sean tomados en cuenta para la toma de decisiones estratégicas y para una fuerte inversión. Uno de sus problemas es que aún se esfuerzan en la limpieza y armonización de sus datos.
- Recopiladores de datos. Son empresas que recogen una gran cantidad de datos pero no siempre maximizan su valor, carecen de los recursos para el buen manejo de los datos y tienen que esforzarse más en la calidad, precisión y reconciliación de los mismos. Sus esfuerzos van más enfocados en cumplir con los procesos reglamentarios a seguir.
- Derrochadores de datos. Empresas que recogen datos, pero no hacen uso de ellos. Este grupo está más interesado por mejorar sus operaciones y reportes internos, por lo tanto se enfocan sólo en este tipo de información. Se encuentran en un nivel inferior de otras compañías, en el de inversión en soluciones de gestión de datos.
El análisis de estos grupos refleja que el desafío de Big Data no es igual para todas las empresas y como una nueva tendencia en tecnología, todavía existe una curva de aprendizaje fuerte. A menudo, se requieren años para que las empresas pasen el proceso de adopción. Este fue el caso de las TI en general y se está replicando con Big Data. A final de cuentas, estamos en los primeros años de esta solución por lo que no es de extrañar que las empresas aún estén en la etapa de comprensión del cambio y de sus beneficios para su negocio. Nos encontramos en la fase en la que las empresas están trabajando en sentar las bases de lo que está por venir.
Big Data irá en aumento, ahora ningún dato es descartado por más pequeño o antiguo que pueda ser. Los CIO's de empresas consideran a la analítica de datos como una de las áreas más importantes para invertir, lo que hace que Big Data trascienda en un entorno empresarial cada vez más complejo. Lo importante para continuar innovando será apoyarse de tecnologías de cómputo de alto desempeño, sobre todo porque Big Data supera a las tendencias comúnmente utilizadas para capturar, gestionar y procesar los datos a un precio asequible y en un plazo de tiempo realmente aceptable. Esta tecnología se posiciona como una base clave para la captura potencial de valor y para lograr un buen nivel de competitividad; es por esto que más allá del tipo o tamaño de industria, las empresas deben tomar los datos con especial seriedad.
La velocidad con la que los datos llegan a las empresas, la variedad de sus formas y las ideas que contienen son completamente cambiantes. Todo lo que hemos tratado sobre la recopilación, análisis y gestión de datos, representan la nueva etapa de Big Data, en la que el volumen de datos puede dar soluciones sobre la forma en la que funciona el mundo, de cómo se puede evitar la crisis financiera y por supuesto de cómo las empresas pueden mejorar y competir. No se trata de sólo contar con la herramienta y de ponerla a trabajar, la parte más importante se encuentra en el máximo aprovechamiento de dicha información para decisiones estratégicas y efectivas, lo cual puede ser posible si está basado en tecnologías de cómputo de alto desempeño.
El objetivo final depende mucho de la industria, las condiciones del mercado y la estrategia que se decida implementar. En SAS estamos para apoyar a las empresas con estas herramientas.
Ramón Martínez es Especialista en Analítica Empresarial en SAS México
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