Los entornos en los que se desenvuelven actualmente los individuos, las organizaciones en general, y gobiernos, son altamente competitivos y complejos, donde la cantidad de variables y aristas a tener en cuenta a la hora de tomar decisiones son numerosas y muy volátiles. Clientes, ciudadanos, gobiernos, y cualquier parte interesada, se han vuelto cada vez más exigentes con el desempeño de los individuos y organizaciones con quienes interactúan.
Frente a esa realidad, la estrategia es un gran diferenciador que determinará las decisiones que se tomen a futuro. Y en este sentido una de las claves de la competitividad es la capacidad de medir los procesos de la compañía y analizar la información para poder tomar decisiones en base a información real y no a supuestos; para ello, el conocimiento que se tenga sobre la propia organización y sobre la competencia es indispensable, dejando de lado las percepciones. Para esto se debe recurrir - y de hecho existen - a una infinidad de fuentes de información. Hasta hace pocos años, solamente grandes empresas de tecnología, como Google, Microsoft, Amazon, tenían la capacidad de procesar grandes volúmenes, pero actualmente la tecnología ha evolucionado a niveles donde cualquier empresa puede emprender un proyecto de Big Data.
Actualmente la mayor parte de la información de cualquier ámbito – empresarial, científica, económica, social – es de naturaleza digital, y de hecho proviene de una infinidad de fuentes: teléfonos móviles, redes sociales, sensores, dispositivos y máquinas inteligentes, sistemas de gestión empresarial, bases de datos externas, hojas de cálculo, documentos digitales, y la lista puede extenderse ampliamente dependiendo de factores como la industria, nivel de digitalización, tipos de tecnologías adoptadas, entre otras. Y de hecho, incluso si se dispone de información que no ha sido digitalizada, habrá que hacerlo para poder analizarla.
Muchas veces se le llama Big Data a este fenómeno por el que se generan grandes volúmenes de información proveniente de una gran cantidad de fuentes, sin embargo en la actualidad este concepto ha evolucionado hacia el conjunto de tecnologías que permiten la recopilación, almacenamiento, gestión, análisis y visualización, en tiempo real, de grandes volúmenes de datos heterogéneos.
El gráfico a continuación ilustra las cinco características principales de lo que actualmente se conoce como Big Data:
Características de Big Data
El volumen se refiere a la gran cantidad de información que se debe manejar - se habla del orden de Petabytes y Exabytes – y cuyo crecimiento es exponencial. La variedad consiste en el hecho de que se debe gestionar información que procede de fuentes muy heterogéneas en la que los datos tienen diferentes niveles, estructuras y tipos. La velocidad es otro aspecto importante, ya que se debe generar, recoger y procesar información a un ritmo muy alto. El aspecto del valor se refiere a la necesidad de poder utilizar la información con objetivos específicos como obtener rentabilidad económica, optimizar la producción, mejorar la imagen corporativa, prevención de riesgos, predicción de comportamientos, lograr un mejor acercamiento y conocimiento de los clientes. Finalmente la veracidad, la cual indica que la información debe ser procesada de tal forma que se obtengan resultados verídicos que permitan tomar decisiones acertadas. El valor y la veracidad son las características que dan sentido al procesamiento masivo de datos o Big Data.
Aparte de estas características principales del Big Data, a la hora de implementar un proyecto en este ámbito, las empresas deben considerar la viabilidad o su capacidad para sacar provecho de sus datos, y la visualización, donde se establecen los mecanismos que se utilizarán para plasmar toda la información procesada en gráficos y tableros de control que faciliten la toma de decisiones.
¿Cómo abordar una iniciativa de Big Data?
A la hora de iniciar un proyecto de Big Data es crucial establecer los objetivos de este, y para ello es indispensable que estos se encuentren atados a los objetivos estratégicos de la organización; en caso contrario se corre el riesgo de convertir esta iniciativa en un proyecto aislado del área de tecnología en muchos casos. Como principio básico, una iniciativa de Big Data debe apuntalar los objetivos de cada una de las áreas de la organización y los objetivos estratégicos de la misma.
Posterior al establecimiento y entendimiento de qué se busca con una iniciativa de Big Data, es recomendable seguir un proceso estándar para el procesamiento de datos masivos, como se muestra en el siguiente gráfico.
Comprensión del Negocio: busca entender y definir los objetivos y requerimientos del proyecto desde una perspectiva de negocio. Al final se entrega un plan preliminar para alcanzar los objetivos.
Comprensión de los Datos: se realiza un análisis preliminar de los datos para evaluar la calidad de estos, identificando por ejemplo datos duplicados, erróneos, incompletos, etc.
Preparación de los Datos: es un proceso iterativo donde se realiza la limpieza, consolidación, transformación, procesamiento y almacenamiento de los datos.
Modelado: esta es una etapa crucial dentro del proceso donde se crea un prototipo de la visualización de los datos. Comúnmente se requiere volver a la etapa anterior para evaluar diferentes técnicas de preparación de los datos.
Evaluación: el modelo conseguido en la etapa anterior es evaluado con la finalidad de determinar si se cumplen los objetivos iniciales del proyecto.
Implementación: los resultados del proyecto son presentados a los usuarios finales en forma de gráficos y/o tableros de control de manera que el conocimiento generado sea fácil de entender e interpretar.
La diversidad y cantidad de información que se genera actualmente, y que en muchos casos está disponible para todos, es una oportunidad ineludible para cualquier tipo de organización, ya que su procesamiento y análisis deriva en un mejor entendimiento interno y externo, una toma de decisiones más efectiva y precisa y motor de innovación de cara a los nuevos retos que plantea nuestra realidad actual.
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