12 junio, 2019
Conceptualmente, la «uilización de Big Data» es una idea bastante atractiva, sin embargo no es algo que se pueda decidir e implementar dentro de una empresa con solo pensarlo.
Existen diversos factores que son determinantes para su correcta implementación, tanto administrativos como analíticos.
¿Qué costes, desafíos y oportunidades entraña el Big Data para las empresas y marcas?
Conseguir valor
Para conseguir que estos conjuntos de datos en crudo se conviertan en información de valor, se ha disponer de una triple visión: negocio, matemática y tecnológica.
Con la primera seremos capaces de detectar qué información útil vamos a poder obtener, y con las demás la forma de implementarlo
Lo importante es tener buenas iniciativas y utilizar para cada una de ellas los datos que aportan valor y descartar aquellos que no tienen impacto en nuestros proyectos.
Los costos
En cuanto a un tema tan importante como el gasto, debemos recordar que el coste de una empresa no son solo las máquinas y los servidores, sino gestionar y coordinar los diferentes equipos humanos.
El coste también varía mucho en función del volumen de datos, de si necesitas máquinas propias o las utilizas en cloud.
Podríamos articular la noción del coste en tres ejes importantes, en la mayoría de los casos de uso, el Big Data se utiliza para una mejor toma de decisiones, mejor conocimiento de los activos del negocio y una mejor explotación de los mismos.
Esos tres ejes suelen ayudar a cualquier empresa, por lo que habrá que centrarse en analizar cada posible caso de uso y cómo construirlos de manera que compensen la inversión.
Los desafíos no son solo tecnológicos
El coste para la empresa comprende varios ejes, infraestructura y equipo, compuesto por varios perfiles especializados: científicos de datos, arquitectos, desarrolladores, DevOps, etc.
Es, precisamente, en estos perfiles especializados donde parece estar el mayor reto del presente del Big Data.
El gran desafío es la creación de los equipos que puedan tratar con este tipo de datos. Las herramientas también han cambiado.
Ahora se utilizan herramientas abiertas como R y Python para programar y necesitamos equipos especializados.
Mantener el nivel de expertos necesario es complicado, hay pocos perfiles así en el mercado.
Aparte de la inversión tecnológica, el reto más importante para una empresa es el cambio de paradigma en la gestión de los datos y, por lo tanto, la aparición de nuevos perfiles y de una nueva organización orientada al dato.
Las oportunidades esperan en los procesos de negocio
Así, esta nueva cultura no persigue otra cosa que integrar el análisis de datos en el proceso de negocio.
O, mejor, reformar los procesos para que se guíen por la información que se encuentra en el Big Data.
La mayoría de las aplicaciones buscan ayudar en el análisis y la toma de decisiones, mejorar el conocimiento de los activos del negocio y mejorar la explotación de los mismos.
Las grandes ventajas están identificando las necesidades de los clientes. El Big Data aporta si es desde la perspectiva de negocio, si se conoce el problema a resolver.
Desde Big Data traducimos en algoritmos las necesidades que nos plantean.
Actualmente se usan, por ejemplo, para ver qué campañas hacer a los clientes y cubrir sus necesidades en base a sus comportamientos y hábitos de consumo, la frecuencia con la que adquieren productos o servicios, sus patrones de compra e incluso los tipos de artículos que buscan, ya sea que los adquieran o no.
Cada empresa tratará de crear las ventajas de manera distintas, pero la mayoría de las aplicaciones buscan ayudar en el análisis y la toma de decisiones, mejorar el conocimiento de los activos del negocio y mejorar la explotación de los mismos.
Un futuro marcado por la inteligencia artificial
Son dos tecnologías que recorren caminos separados y, al mismo tiempo, se retroalimentan. La inteligencia artificial necesita del mayor número de datos posibles para pensar.
El Big Data se frota las manos pensando en mentes artificiales que analicen la información a velocidades inimaginables. El futuro de ambos a 10 o 15 años vista parece ir de la mano.
Una visión a tan largo plazo es complicada, pero sabemos que el tratamiento inteligente de la información será clave. Cada vez se generan más datos, más información y los sistemas de inteligencia artificial facilitarán el aprendizaje de procesos complejos de decisión.
En el fondo, estamos solo al principio. Hace menos de 15 años que se empezaron a mostrar las posibilidades del Big Data.
Desde entonces, las mejoras de las técnicas y tecnologías de procesamiento, así como el creciente volumen de datos, han impulsado una forma de entender el mundo basada en números.
El número de datos que cada individuo genera cada día es del orden de 5 GB y se calcula que para 2020 el número de datos almacenados ascienda a 44 zettabytes (44 billones de gigabytes).
La evolución natural, por tanto, es que cada vez haya un mayor número de procesos analizando estos datos con la finalidad de ayudar en la toma de decisiones o incluso automatizándolas.
El Big Data va a cambiar muchos aspectos de nuestra vida cotidiana, así como de empresas y organizaciones.
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