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BIG DATA: Como ganar con datos en la era de la información

Durante los últimos años se viene hablando de tendencias que están cambiando nuestro modo de vida, ciudades inteligentes, vehículos autónomos, internet de las cosas, inteligencia artificial, machine learning y el popular Big Data. Y en esta última tendencia que es hoy una realidad, las empresas tienen una gran oportunidad o pueden tener por otro lado una amenaza latente si no adoptan estos procesos en la gestión de la data.

¿Pero que es el Big Data?

Es un término evolutivo que describe cualquier cantidad voluminosa de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados que tienen el potencial de ser extraídos para obtener información. Para entenderlo mejor tomando de la definición que hace Wikipedia: Es un escenario en la gestión de datos donde se dan las siguientes características, basada en 4Vs:

• Volumen: hace referencia al tamaño de los datos que pueden provenir de múltiples fuentes.

• Velocidad: define la rapidez con que llegan los datos usando unidades como tera, peta o exa bytes.

• Variedad: Aumento del número de fuentes de datos disponibles, con una alta heterogeneidad en la estructura y forma de distribución de las mismas.

  
  
  

• Fuentes de datos tradicionales como las tablas de las bases de datos o las hojas de cálculo.

• Otras más recientes como las redes sociales, los datos generados por máquinas, sensores, servidores web, internet, vehículos autónomos, dispositivos de imagen médicos o, incluso, dispositivos tan complejos como un acelerador de partículas.

  
  
  

• Veracidad: Calidad de los datos.

¿Para qué sirve entonces el Big Data, y cuáles son sus aplicaciones para ganar en un entorno actual de alta competitividad?

En términos generales, podemos hablar de:

1. Sistemas transaccionales Big Data: La gestión de datos de transacciones, como por ejemplo los pedidos de una web de e-commerce como E-bay o la actividad de una red social como Facebook.

2. Business Intelligence, BI: Sistemas para la extracción de conocimiento útil a partir de los datos de la empresa, con el objetivo de usar dicho conocimiento en la gestión de toma de decisiones de la organización.

3. Data Mining, DM: Aplicaciones que se basan en algoritmos, como los de aprendizaje automático (Machine Learning), que aplicados sobre el Big Data permiten la extracción automática de conocimiento implícito en los datos. Es decir, conocimiento que reside en los datos pero que sería muy difícil o imposible extraer mediante el análisis manual de esos datos en bruto. Este tipo de aplicaciones Big Data, son los que mayor impacto generan en la sociedad y las empresas.

Algunos ejemplos ilustrativos en la aplicación del Big Data en las empresas:

• Optimización en la fuerza de trabajo: a través del análisis de talento y de los datos masivos para reducir costos y gestionar eficazmente los problemas relacionados con la contratación de personal.

• Mejorar el rendimiento financiero: Los departamentos de finanzas corporativas se están moviendo más allá de informes periódicos y Business Intelligence, utilizando el Big Data para reducir los riesgos y los costos, identificar oportunidades y mejorar la precisión de las predicciones financiera

• Vender de forma más inteligente y eficiente: como lo hace Kroger con su programa de tarjeta de fidelidad, clasificada como número uno en la industria de la alimentación en Estados Unidos. Más del 90% de sus clientes utiliza la tarjeta cuando compra y ello es gestionado a través de Big Data.

No es un camino fácil la decisión de adoptar el Big Data e implica tener un planteamiento claro de negocio de la organización. Hoy, los consumidores son muy sensibles y perciben una vigilancia e intromisión en su privacidad, por lo que se debe actuar en un marco de respeto y legalidad por sus derechos individuales de protección de datos, de lo contrario puede ser contraproducente.

La adopción del Big Data hoy no es solo una moda, es una realidad competitiva y necesaria y aquellas compañías la adopten como estrategia de negocio podrán diferenciarse y capitalizarla en un entorno competitivo altamente cambiante.

Por: David Correa

Fuentes:

• Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Big_data.

• Big Data Para Directivos, Genis RocaEmpresa Activa, 2015.

• 3 V’s no son suficientes para definir Big Data. Datafloq https://datafloq.com/read/3vs-sufficient-describe-big-data/166

• IBM https://www.ibm.com/developerworks/ssa/local/im/que-es-big-data/

• Inteligencia de negocio. Gartner Inc. http://www.gartner.com/it-glossary/business-intelligence-bi/

• Premios a las Mejores Tecnologías Big Data Open Source de 2016. Revista Infoworld. http://www.infoworld.com/article/3120856/open-source-tools/bossie-awards-2016-the-best-open-source-big-data-tools.html.