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El arte de manejar el Big Data

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El arte de manejar el Big Data

  • El big data cuenta con cuatro dimensiones a considerar: volumen, variedad, velocidad y veracidad
  • No se trata de tener todos los datos disponibles, sino de aprender a usarlos de forma inteligente

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José Ramón López Grañeda, Global Company Lead de Findasense

 

El big data representa hoy una de las claves más valiosas para llevar con éxito cualquier gestión. Desde las decisiones de negocio, el posicionamiento de una marca o lograr una experiencia relevante para el consumidor, debe estar respaldado por el procesamiento y análisis de la gran cantidad de información que tenemos disponible.

Las decisiones de negocio deben estar respaldadas por el análisis de la información

Se estima que cada minuto se suben 65.000 fotos a Instagram, se escuchan 1.5 millones de canciones en Spotify, se reproducen 4,1 millones de vídeos en YouTube y se envían 29 millones de mensajes por Whatsapp. Estos son solo algunos de los datos que representan la magnitud de la información disponible. Pero esta información por sí sola no tiene valor alguno, sino que su verdadero valor descansa en el impacto que ésta tenga sobre la toma de decisiones.

Las 4 dimensiones del Big Data

Prácticamente todos los analistas de esta área coinciden en que el big data tiene cuatro dimensiones (las 4 “V”) que debemos considerar: volumen, variedad, velocidad y veracidad.

El volumen por si mismo no nos asegura la calidad de la data

Antes que nada, debemos entender que el volumen por si mismo no nos asegura la calidad de la data. Es una variable importante, pero si las fuentes no son seguras, la información puede llevarnos a decisiones desacertadas. El volumen es importante en relación a entender que el big data implica una cantidad enorme de datos generados automáticamente por máquinas, extraídos de redes e interacciones personales en ambientes digitales.

Por otro lado la velocidad es clave, pues antes no la teníamos, y es el vertiginoso ritmo en que los datos fluyen desde las diversas fuentes: procesos de negocio, máquinas y sensores, redes sociales, dispositivos móviles, etc.

“El flujo de datos es masivo, veloz, continuo y en tiempo real.”

A la velocidad cabe añadirle la variedad, las diferentes fuentes y tipos de datos disponibles, tanto estructurados como no estructurados. Hace poco los únicos datos que se almacenaban eran de fuentes como hojas de cálculo y bases de datos.

Los datos llegan en formas muy variadas, lo cual crea retos de almacenamiento

Ahora los datos llegan en formas muy variadas. Esa variedad en datos crea retos de almacenamiento y nos introduce a disciplinas como la minería de datos y el análisis de la información.

Lo cierto es que lograr una buena gestión de todos estos datos recogidos en tiempo real supone ventajas competitivas estratégicas. El ROI estará más respaldado para las empresas que sepan aprovecharlos.

La ética se juega entre la velocidad y la veracidad

Llegar primeros no siempre es llegar mejor, por eso la veracidad (refiriéndose al sesgo, el ruido, la confiabilidad y la alteración de los datos) cobra una importancia mayúscula en el contexto actual de “fake news”.

Tenemos que administrar muy bien el tiempo que estamos dispuestos a invertir para validar la data e incluirlo en la ecuación del proceso. Los responsables del área de big data deben cerciorarse todo el tiempo si los datos que procesan están limpios. Y esta variable puede significar el mayor reto en cuando se confrontan con otras como el volumen o la velocidad.

“De nada nos sirve grandes cantidades de datos en tiempo real si los mismo no son fiables o están alterados.”

En este contexto, la ética en el manejo de la data, tanto hacia adentro como hacia fuera de las compañías, se vuelve un factor decisivo. Por eso, cuando valoramos nuestra estrategia de big data es necesario contar con partners que ayuden a mantener los datos limpios y asegurarse que los procesos no acumulen “datos sucios” en sus sistemas.

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Un rumbo para la gestión de la big data: el cliente

El objetivo del big data debería ser la conversión de las estadísticas en información de valor para los consumidores. Y eso siempre implicará un conocimiento capaz de convertir esa información en una estrategia que implique a todos los departamentos, en su misión de cumplir sus objetivos, desde la gestión del capital humano a las estrategias del marketing digital en su tarea de generar experiencias relevantes para los consumidores.

El objetivo del big data debería ser la conversión de las estadísticas en información de valor para los consumidores

El big data nos ayuda a mejorar la logística, nos da la posibilidad de construir modelos predictivos, aumentar la seguridad en los procesos y reducir los riesgos financieros. Pero sobre todo fortalece nuestra relación con el consumidor. Ya hay cientos de ejemplos exitosos en el mercado de asistentes inteligentes, como Google Assistant, cuyo principio de funcionamiento es convertir la data en buenas decisiones para el consumidor. El tema no es la aplicación, sino la cultura que hay que generar para llegar a ella.

Si hablamos de poner al consumidor en el centro, debemos colocar los datos en el origen de todos nuestros procesos.

No se trata de tener todos los datos disponibles, sino de aprender a usarlos de forma inteligente. De esta manera, las empresas deben empezar a acumular sus datos, no en silos como han hecho hasta ahora, sino en un mismo espacio, haciendo que converjan y se conecten en tiempo real. Esto hará que todos nuestros procesos sean más informados e inteligentes.