Big Data en los negocios



Vivimos en un mundo dirigido cada vez más por los datos. El modo con el que las empresas definan su estrategia de datos, incluida la elección de tecnologías de Big Data, Analítica y de Nube, marcará una diferencia fundamental en la capacidad para competir en el futuro.

Por Eduardo Contreras (*)

Big Data es una reciente tendencia en la revolución de los datos, que se aplica en el uso intensivo de grandes volúmenes de datos para analizar comportamientos, realidades, hechos y generar conocimiento predictivo de forma de responder a las preguntas inteligentes que hay en la compañía, promoviendo la actuación, toma de decisiones estratégicas y competitividad en el entorno de negocios.
Ampliando el concepto, surge la siguiente interrogante: ¿cuánto mejor se puede manejar una red de comercialización y la base de clientes de una compañía si primero se disponen datos de buena calidad? Y luego de tenerlos, usarlos para generar ofertas personalizadas en los momentos en donde existe mayor probabilidad de aceptar la oferta y adquirir un producto o servicio.


El potencial que tiene la manipulación, transformación y manejo de grandes volúmenes de datos es impresionante. Entre la diversidad de orígenes, tenemos la información generada por las redes sociales, que puede utilizarse para crear medidores del sentimiento en tiempo real. Diversos satélites tienen la capacidad de visualizar qué barcos atracan dónde y cuándo, si los tanques de petróleo están llenos o vacíos, la calidad de los cultivos o incluso la productividad.
Las compras electrónicas y las facturas digitales muestran el consumo minorista. Las bolsas de trabajo de cientos de miles de páginas de empleo o portales de empresas pueden revelar patrones laborales y tendencias. Y los teléfonos inteligentes (smartphones) envían datos de la ubicación que muestran la ubicación geográfica en un determinado momento (GPS). Con el tiempo, otra tendencia tecnológica de origen de datos como es Internet de las Cosas (IoT – Internet ofThings) podría revelar nuestros hábitos de comida diarios, riesgos de presión arterial, temperatura corporal, monitoreo de pacientes, notificación de emergencias mediante dispositivos conectados a Internet.


Lo que hace que Big Data sea de utilidad para muchas empresas, es el hecho de proporcionar respuestas a preguntas que ni los mismos lideres o gerentes se imaginan. En otras palabras, a través de un gran volumen de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que las compañías consideren adecuada, con el objeto de identificar los problemas de una forma más comprensible.
Indudablemente, el análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar los datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Lo que se traduce en la conducción de movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más satisfechos.
Las empresas con más éxito con Big Data consiguen valor de las siguientes formas:
·        Reducción de costos.
·        Toma de decisiones más efectivas.
·        Nuevos productos y servicios.
Por otra parte, como sucede con distintas tecnologías, Big Data no escapa de tener riesgos por implementación, motivado por sus características especiales hacen que su calidad de datos se enfrente a múltiples desafíos. Se trata de las conocidas como 5 Vs: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor, que definen la problemática del Big Data.
Estas 5 características provocan que las empresas tengan problemas para extraer datos reales y de alta calidad, de conjuntos de datos tan masivos, cambiantes y complicados.

Algunos desafíos a los que se enfrenta la calidad de datos de Big Data son:
1. Muchas fuentes y tipos de datos
Con tantas fuentes, tipos de datos y estructuras complejas, la dificultad de integración de datos aumenta.
Las fuentes de datos son muy amplias: datos de internet y móviles, datos de Internet de las Cosas, datos sectoriales recopilados por empresas especializadas y datos experimentales.
Y los tipos de datos también lo son: datos no estructurados (documentos, vídeos, audios), datos semi-estructurados (software, hojas de cálculo, informes) y datos estructurados provenientes de sistemas de información y bases de datos relacionales.
2. Gran volumen de datos
Por el volumen de datos enorme, complica la ejecución de un proceso de calidad de datos dentro de un tiempo razonable. Se necesita mucho tiempo para transformar los tipos no estructurados en tipos estructurados y procesar esos datos.
3. Mucha volatilidad
Los datos cambian rápidamente y eso hace que tengan una validez muy corta. Para solucionarlo se requiere un poder de procesamiento muy alto. Al procesar datos correctamente, puede producir conclusiones erróneas, que pueden llevar a cometer  toma de decisiones inadecuadas.
4. No existen estándares de calidad de datos unificados
La Organización Internacional de Normalización (ISO) publicó las normas ISO 9000 en el año 1987 para garantizar la calidad de productos y servicios. Sin embargo, el estudio de los estándares de calidad de los datos no comenzó hasta los años noventa, y no fue hasta 2011 cuando ISO publicó las normas ISO 8000. Estas normas necesitan madurar y perfeccionarse.


La calidad de datos de Big Data es clave, no solo para poder obtener ventajas competitivas sino también impedir que incurramos en graves errores estratégicos y operacionales basándonos en datos erróneos con consecuencias que pueden llegar a ser muy graves.
Definitivamente, Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, que inundan los negocios cada día. Pero no es la cantidad de datos lo que es importante. Lo que importa con estas tecnologías, es lo que las organizaciones hacen con los datos en términos de privacidad, responsabilidad e integridad. La implementación debe apuntar en obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos de negocios estratégicos.

“Los datos son la nueva ciencia. El Big Data son las respuestas”. Pat Gelsinger.
“La información es la gasolina del siglo XXI, y la analítica de datos el motor de combustión”. Peter Sondergaard.
“El Big Data es básico en la génesis de todo lo que es tendencia hoy en día: el social media, el mobile, la nube y el juego online”. Chris Lynch.

(*) Ingeniero de Sistemas.
Analista de Sistemas.
Magister en Gerencia de Tecnologías de Información y Comunicaciones.
Cursante del Doctorado en Gerencia – FACES-UCV.econtrerasb@gmail.com