Hoy en día, una de las principales metas para las organizaciones es obtener una ventaja competitiva a través del manejo eficiente del Big Data. Las empresas y entidades públicas se han convertido en fábricas de datos, donde los usuarios contribuyen constantemente a la producción de información, consciente o inconscientemente.
Así es como crece la demanda de los centros de datos. El análisis de tendencias actuales de McKinsey sugiere que la demanda global de capacidad para centros de datos podría aumentar a una tasa anual de entre el 19% y el 22% entre 2023 y 2030, hasta alcanzar una demanda anual de entre 171 y 219 gigavatios (GW).
Pero esta tendencia camina en paralelo con la tecnología del momento: la AI. En un informe reciente de McKinsey explica que cerca del 70% de la demanda de centros de datos actuales corresponde a workloads orientadas a inteligencia artificial y que se espera que la inversión en sistemas mecánicos y eléctricos para estos centros supere los 250 mil millones USD antes de 2030.
Índice de temas
¿Qué es el Big Data?
El Big Data se refiere a grandes cantidades de datos que requieren tecnologías avanzadas para ser analizados y almacenados. Desde búsquedas en Google hasta publicaciones en redes sociales, todo genera datos.
Estos datos se recopilan, procesan y almacenan en sistemas de Big Data, permitiendo a las organizaciones comprender mejor situaciones complejas y desarrollar estrategias más eficaces.
Beneficios y aplicaciones
El análisis de Big Data ofrece a las organizaciones la capacidad de identificar patrones de comportamiento, optimizar operaciones y predecir tendencias futuras. La minería de procesos, por ejemplo, analiza la cronología de eventos para mejorar la productividad y la toma de decisiones.
Además, el uso de herramientas de Big Data proporciona una forma más inteligente de analizar los datos, mejorando así la productividad y la toma de decisiones empresariales.
El futuro del Big Data
El Big Data no solo es una herramienta empresarial, sino también un paso hacia una forma diferente de gestionar la sociedad. Con el avance de la inteligencia artificial, la cantidad de datos generados por día aumenta constantemente, lo que nos lleva a una nueva era en la gestión de datos y la toma de decisiones.
¿Cómo Funciona el Big Data?
El análisis de Big Data requiere habilidades y tecnologías específicas para procesar grandes volúmenes de datos y extraer información útil y oculta. Gracias a las supercomputadoras y los algoritmos avanzados, es posible analizar la enorme cantidad de datos que se generan cada día, revelando conexiones entre diversas actividades humanas y creando perfiles detallados.
El reto de la privacidad de datos
A medida que aumenta la cantidad de datos generados, la protección de la privacidad se convierte en un tema crucial.
De hecho, en el informe anual FY 2024 del NIST, se destaca que el programa de ciberseguridad y privacidad respondió con éxito a numerosos desafíos en seguridad de IoT, gestión de identidades y redes confiables, sentando las bases para políticas integrales en entornos de Big Data modernos.
Es fundamental garantizar la seguridad de los datos y la privacidad de las personas en un mundo cada vez más digitalizado.
La evolución del Big Data
El Big Data no es un fenómeno nuevo, sino una evolución en la gestión de datos a lo largo de la historia. Al igual que internet o los teléfonos móviles, el Big Data está transformando la forma en que las empresas y la sociedad funcionan.
Crecimiento exponencial de datos
Según el informe How Much Information, cada persona genera un promedio de 12 gigabytes de datos al día, y este número continúa aumentando. La digitalización, el Internet de las cosas (IoT) y la proliferación de aplicaciones conectadas a la red han hecho posible recopilar una cantidad inmensa de datos que algún día podrían analizarse para obtener información valiosa.
Importancia del Big Data para las organizaciones
El análisis de Big Data es fundamental para que las organizaciones identifiquen nuevas oportunidades de negocio y tomen decisiones más informadas. Tanto empresas como administraciones públicas pueden beneficiarse de estas tecnologías para comprender mejor las necesidades de los ciudadanos y mejorar sus procesos operativos.
Una de las principales metas para las organizaciones (sean públicas o privadas) es obtener una ventaja competitiva a través del manejo eficiente del Big Data. Estas se han convertido en fábricas de datos, donde los usuarios contribuyen constantemente a la producción de información, consciente o inconscientemente.
Por eso, muchas de ellas en el mundo comienzan a desarrollar estrategias y acciones para mejorar sus procesos. Un informe de Data.gov documenta cómo una agencia federal transformó sus procesos internos: pasó de generar datos estáticos y manuales a crear paneles operativos casi en tiempo real, basados en inventarios de datos automatizados, lo que redujo tiempos de respuesta y mejoró el acceso a fuentes autorizadas.
Esta transición ejemplifica cómo las entidades públicas están (y deben) aprovechar los macrodatos para elevar transparencia, eficiencia y toma de decisiones basada en evidencia.
Beneficios del análisis de Big Data
El análisis de Big Data permite a las organizaciones reconocer tendencias y patrones que de otro modo podrían pasar desapercibidos. Esto les ayuda a mejorar procesos, desarrollar nuevos productos y servicios, y optimizar su toma de decisiones.
Al proporcionar una visión más precisa de la realidad, el Big Data se convierte en una herramienta valiosa para mejorar la productividad y la eficiencia empresarial.
Los principios del Big Data: Las 5 “V”
La Escuela de Estudios de la Información de la Universidad de Syracuse, Nueva York, destaca que el concepto de Big Data se basa en cinco principios ‘V’ fundamentales:
- Volumen: Gran cantidad de datos generados por diversas actividades.
- Velocidad: Adquisición de datos a la velocidad a la que se generan.
- Variedad: Captura de datos heterogéneos para obtener información detallada.
- Veracidad: Fiabilidad de los datos generados.
- Valor: Importancia de los datos para los procesos de negocio.
Tipos de análisis de datos
| Tipo de Análisis | ¿Qué hace? | ¿Para qué sirve en una empresa? | Ejemplo práctico B2B |
|---|---|---|---|
| Descriptivo | Resume datos pasados para entender qué ocurrió. | Reportes operativos, evaluación de desempeño. | Informes de ventas trimestrales por región. |
| Predictivo | Usa patrones históricos para anticipar eventos futuros. | Anticipación de demanda, análisis de churn, prevención de fraudes. | Predicción de abandono de clientes bancarios. |
| Prescriptivo | Propone acciones óptimas según predicciones y objetivos. | Recomendaciones automáticas, planificación estratégica. | Optimización de rutas logísticas en retail. |
| Automatizado | Ejecuta decisiones sin intervención humana según reglas predefinidas. | Aceleración de procesos, eficiencia operativa. | Ajuste automático de precios en e-commerce. |
El Big Data permite a las organizaciones realizar cuatro tipos principales de análisis:
- Análisis Descriptivo: Representación y descripción de situaciones o procesos.
- Análisis Predictivo: Diseño de escenarios de desarrollo futuro.
- Análisis Prescriptivo: Asociación de análisis de datos con procesos de toma de decisiones.
- Análisis Automatizado: Activación de acciones basadas en resultados de análisis descriptivos y predictivos.
Aplicaciones prácticas del Big Data
El Big Data se utiliza en una amplia variedad de sectores, incluyendo:
- Descubrimiento de hábitos de compra de consumidores.
- Marketing personalizado.
- Monitoreo de la salud a través de dispositivos portátiles.
- Mantenimiento predictivo.
- Planes de salud personalizados.
- Mapas de carreteras para vehículos.
- Protocolos de seguridad informática.
- Programación de máquinas.
Big Data en la empresa: Una palanca de negocio
El Big Data no solo es una herramienta empresarial, sino también un cambio de paradigma en la forma en que las empresas gestionan la información y toman decisiones. Al centrarse en el conocimiento y la precisión, el Big Data permite a las organizaciones competir de manera más efectiva en un mercado cada vez más competitivo.
El Rol del científico de datos
La figura del científico de datos es fundamental en el desarrollo y aplicación del Big Data en las organizaciones. El científico de datos utiliza técnicas avanzadas de análisis de datos para convertir grandes volúmenes de información en conocimiento útil para la toma de decisiones empresariales.
El científico de datos: Liderando la revolución de los datos
El científico de datos es una figura profesional crucial en el mundo actual, marcado por la explosión de datos y la necesidad de convertirlos en conocimiento útil. La revista Harvard Business Review incluso lo llamó “el trabajo más sexy del siglo XXI” ya en 2012, anticipando la importancia que esta profesión tendría en el futuro.
Una profesión en constante evolución
El trabajo del científico de datos se centra en la generación de nuevos conocimientos a partir de grandes volúmenes de datos. Requiere una concentración profunda en los datos, así como habilidades de intuición, síntesis e imaginación para identificar patrones, interpretar la realidad y gestionar comportamientos y fenómenos.
El científico de datos debe tener habilidades interdisciplinarias sólidas, dominar la analítica avanzada y el Big Data, y ser capaz de leer más allá de los datos para extraer conclusiones sociológicas. Además, debe poder comunicarse eficazmente con las áreas de negocio y comprender los modelos de negocio impulsados por los datos.
Actividades básicas del científico de datos
Las actividades del científico de datos se dividen en varias áreas:
- Mapeo, organización y control de las fuentes de datos empresariales.
- Creación, organización y verificación de los flujos de datos empresariales.
- Modelado de datos mediante el desarrollo de algoritmos matemático-estadísticos.
- Estudio y análisis del valor de los datos para cada área de negocio.
- Estudio y análisis de los métodos de valorización de los datos para cada área de negocio.
- Análisis de la experiencia y los datos del cliente para identificar nuevas oportunidades de desarrollo.
- Identificación, creación y desarrollo de formas de interacción entre las distintas líneas de negocio para impulsar el desarrollo de nuevos productos y servicios.
Habilidades necesarias para ser un buen analista de datos
El científico de datos debe tener una combinación de habilidades técnicas, matemáticas, empresariales y sociales. Algunas de las habilidades específicas necesarias incluyen:
- Ciencias de la Computación: Conocimiento de lenguajes de programación y herramientas de Big Data.
- Gestión de Proyectos: Capacidad para gestionar proyectos y coordinar actividades para lograr objetivos específicos.
- Matemáticas y Análisis: Capacidad para analizar datos, crear modelos y interpretar resultados.
- Estadística: Trabajo con datos, validación y depuración, y conocimiento de técnicas estadísticas.
- Conocimiento Empresarial: Comprender la actividad principal de la empresa, los mercados en los que opera y los problemas y oportunidades críticos.
- Comunicación y Representación Gráfica: Capacidad para representar los resultados de manera gráfica y comunicarse eficazmente con las partes interesadas.
- Habilidades Sociales: Capacidad para gestionar relaciones y trabajar en equipo de manera efectiva.
El papel del Director de Datos (CDO)
El Director de Datos es una figura directiva responsable de definir y ejecutar estrategias de innovación basadas en datos.
Trabaja en estrecha colaboración con el equipo de científicos de datos y tiene la tarea de garantizar la calidad y la gestión adecuada de los datos empresariales.
El CDO se encarga de:
- Definir estrategias para la valorización y gestión del ciclo de vida de los datos.
- Desarrollar y supervisar la implementación de una estrategia basada en datos.
- Gestionar un equipo de científicos de datos y otras figuras relacionadas.
- Garantizar la calidad de los datos en todas las etapas de su ciclo de vida.
La Ciencia de Datos: Un deporte de equipo
En el mundo empresarial, la ciencia de datos es un esfuerzo de equipo que requiere una combinación de habilidades y conocimientos. Un equipo típico de ciencia de datos incluye científicos de datos, ingenieros de datos, desarrolladores y analistas de negocios.
Cada uno de estos roles tiene habilidades y responsabilidades específicas:
- Científico de Datos: Analiza datos y desarrolla modelos para identificar patrones y tendencias.
- Ingeniero de Datos: Recopila, organiza y gestiona datos para su análisis.
- Desarrollador: Transforma el trabajo del equipo de ciencia de datos en productos o servicios.
- Analista de Negocios: Comprende las necesidades de la empresa y desarrolla análisis detallados para informar la toma de decisiones.
Los macrodatos, una prioridad para la alta dirección
Si todas las empresas están destinadas a convertirse en “fábricas de datos”, la cultura de los datos se convertirá permanentemente en parte de la gestión empresarial.
El Observatorio de Análisis de Big Data e Inteligencia Empresarial de la Escuela de Administración del Politécnico de Milán también resalta que los macrodatos son una prioridad para los emprendedores y la alta dirección.
De hecho, la gestión de Big Data se sitúa entre las principales prioridades de inversión4 para los directivos empresariales. Ambos pueden abordarlo tanto desde una perspectiva organizativa como de plataforma, es decir, analizando e identificando soluciones específicas para el análisis de datos y desarrollando acciones que impacten en las empresas, reduciendo costos, conociendo a los clientes o desarrollando nuevos servicios.
Ambos pueden abordarlo tanto desde una perspectiva organizativa como de plataforma, es decir, analizando e identificando soluciones específicas para el análisis de datos y desarrollando acciones que impacten en las empresas, reduciendo costos, conociendo a los clientes o desarrollando nuevos servicios.
Por ejemplo, uno de los fenómenos más actuales en el contexto de la Industria 4.0 es la transformación del producto en servicio. La servitización implica la representación digital completa de los productos físicos, lo que permite que los servicios ofrecidos por los productos físicos sean utilizables digitalmente. Esta transformación requiere la contribución fundamental de los científicos de datos.
El mantenimiento predictivo, uno de los ejemplos más concretos de la Industria 4.0, ha sido capaz de transformar los proyectos en resultados tangibles y acciones concretas, gracias al trabajo de los científicos de datos.
Sin embargo, uno de los principales focos de la ciencia de datos, los datos y los servicios relacionados, se encuentra actualmente en el CRM y en todos los proyectos que contribuyen a la gestión de las relaciones con los clientes y a la experiencia del cliente.
Hoy en día, uno de los principales impulsores de la atención sobre temas de analítica y macrodatos es el marketing y las ventas. Esto confirma que uno de los principales impulsores del desarrollo de estas soluciones y de esta profesión es la capacidad de implementar rápidamente los resultados de estas innovaciones, ya sea atrayendo nuevos clientes o mejorando las ventas a los clientes existentes.
Otra área importante de desarrollo proviene del análisis de las redes sociales, o más específicamente, de la “capacidad de escucha” de las redes sociales. Estos datos se pueden relacionar con el CRM para ampliar y profundizar el conocimiento de los clientes más allá de los datos más “superficiales”.
La relación entre IoT, macrodatos y ciencia de datos
El Internet de las cosas (IoT) representa un área de desarrollo más reciente, pero increíblemente importante debido a los volúmenes de datos generados. Este fenómeno no solo hace que las cosas hablen, sino que también las relaciona entre sí. Cuando se combina con una estrategia de análisis e interpretación de datos, el IoT ofrece nuevas formas de conocimiento a través del desarrollo de entornos inteligentes, una nueva relación hombre-máquina, máquinas conectadas, sistemas de producción y plantas integradas, así como nuevas soluciones de seguridad y prevención basadas en el estudio del comportamiento.
Los entornos inteligentes, como la automatización de edificios, se adaptan a las personas que los frecuentan y trabajan en ellos, abriendo nuevas perspectivas en términos de productividad y relación entre las personas y las herramientas de producción. Estos temas están relacionados con la ciencia de datos y los macrodatos y se materializan en una mayor seguridad para las personas y en formas de ahorro para la gestión de las instalaciones.
Los líderes empresariales han comenzado a comprender el valor empresarial de estos datos y están expresando la necesidad de convertirlos en realidad. Es evidente para ellos que no se trata solo de una cuestión de tecnología, ya que muchas soluciones tecnológicas ya están listas y consolidadas.
Es un problema de organización que debe ser modelado y construido, y también es un tema cultural, que implica el conocimiento de los propios datos y la construcción de modelos capaces de “no dejarse abrumar” por los datos, seleccionando de manera exacta y efectiva lo que se necesita.
El desafío radica en la transición de una situación en la que prevalece la gestión de la cantidad de datos a una en la que la calidad y la precisión de los datos son fundamentales.
El lado humano de una fábrica de datos
La transformación de las organizaciones en verdaderas “fábricas de datos” no depende únicamente de la tecnología, sino de su gente. Así lo argumentan Thomas C. Redman y Donna L. Burbank en un artículo reciente publicado por Harvard Business Review, donde afirman que “su pensamiento es tan relevante para la ‘fábrica de datos’ actual como lo fue para la fábrica física de hace años”.
Según los autores, la cultura de datos comienza con el reconocimiento de que todas las personas dentro de una organización son creadoras activas de datos, y que su rol en ese ecosistema es tan importante como los algoritmos que lo analizan.
Este enfoque pone el acento en el factor humano de la calidad de los datos. Como señalan Redman y Burbank: “En nuestro trabajo, vemos que este deseo de hacer lo correcto con los datos se repite a diario”. Sin embargo, para que esta intención se traduzca en una verdadera ventaja competitiva, las organizaciones deben hacerse cuatro preguntas clave:
- Comprensión: ¿Las personas comprenden que son creadoras de datos y cómo los datos que crean encajan en el panorama general?
- Empoderamiento: ¿Existen mecanismos para que las personas expresen sus inquietudes, sugieran posibles mejoras y realicen cambios? ¿Se les proporciona seguridad psicológica para que lo hagan sin miedo?
- Responsabilidad: ¿Las personas se sienten orgullosas de su propiedad y asumen la responsabilidad de crear, obtener y poner en práctica datos que respalden la misión de la organización?
- Colaboración: ¿Se consideran las personas clientes de los datos que otros crean, con el derecho y la responsabilidad de explicar sus necesidades y ayudar a los creadores a crear soluciones para el bien común?.
Si la respuesta a alguna de estas preguntas es “no”, es hora de replantear el enfoque de gestión y cultura de datos. Como advierten los autores, sin una base humana sólida, ni siquiera las tecnologías más avanzadas serán suficientes para capitalizar el valor de los macrodatos.
Macrodatos: de una estrategia basada en los datos a su monetización
Diseñar e implementar una estrategia basada en los datos también implica delegar a la ciencia de datos la responsabilidad de diseñar, identificar e implementar nuevas formas de “monetización” de los datos. Esta estrategia implica el estudio de proyectos que pueden extraer un valor sin precedentes de los datos.
La telefonía móvil, el IoT, las redes sociales y los dispositivos inteligentes en las ciudades y hogares inteligentes, por ejemplo, ponen a disposición de las empresas enormes cantidades de datos. Estos datos se generan y utilizan principalmente para fines específicos, pero si se interpretan y analizan adecuadamente, también se pueden monetizar para otros fines.
Monetización de datos
La monetización de los datos puede expresarse en la venta o el intercambio de datos, o en la capacidad de explotar el valor de los datos para generar nuevos productos o servicios.
Esta monetización puede ser directa o indirecta:
- La monetización directa adopta la forma de la venta o el intercambio de datos. Puede ser desde la simple venta de datos “tal cual” hasta la venta de datos procesados que pueden expresar un conocimiento y una forma de interpretación de la realidad subyacente.
- La monetización indirecta de datos se refiere a la explotación económica de los datos para otras actividades. Los datos pueden ser utilizados para explorar el uso de materias primas en otras áreas o para acelerar el trabajo en el desarrollo de nuevos negocios.
Monetización directa de datos
La monetización directa puede variar en sofisticación, desde la simple venta de datos hasta la venta de datos procesados que pueden expresar un conocimiento.
Monetización indirecta de datos
La monetización indirecta se refiere a la explotación económica de los datos para otras actividades, como explorar el uso de materias primas en diferentes áreas.
Quién vende y quién compra
La monetización de datos implica tanto a quienes venden como a quienes compran. Los datos se compran para ser monetizados, y las empresas combinan esta actividad con su negocio principal para activar nuevas formas de negocio. Además de las empresas especializadas, las organizaciones también compran datos para integrarlos con los datos que ya poseen y enriquecer su conjunto de datos.
Una habilidad importante para los equipos de ciencia de datos es la privacidad de los datos. Al entrar en el campo de la monetización de datos, es crucial abordar las cuestiones regulatorias y obtener la autorización adecuada para el procesamiento de los datos.
Historia y futuro del Big Data
El uso y almacenamiento de datos son prácticas muy antiguas. La tecnología digital ha aumentado enormemente esta capacidad.
En el siglo XIX, comenzamos a hablar de inteligencia empresarial como una forma de obtener una ventaja competitiva mediante la recopilación y el análisis de información relevante de forma estructurada.
En el siglo XX, se crearon las primeras bases de datos relacionales y surgió Internet.
En el siglo XXI, el término “Big Data” comenzó a utilizarse. Junto con el IoT, este siglo ha visto un aumento exponencial en la cantidad de datos generados y almacenados.
El índice de estrategia de datos
Un índice de madurez general incluye tres áreas principales: gestión y arquitectura de datos, inteligencia empresarial y análisis descriptivo, y ciencia de datos. Solo el 15% de las grandes empresas se considera “avanzado” en este sentido.
Big Data: ejemplos prácticos
Un ejemplo práctico es el de AMC Networks, que ha utilizado el Big Data para comprender mejor a su audiencia y mejorar su estrategia de marketing. La empresa ha desarrollado un plan para organizar todas las fuentes de datos y ha utilizado tecnología de IBM para analizar y modelar los datos, permitiendo una toma de decisiones más precisa y una relación más estrecha con los consumidores y los anunciantes.
Preguntas Frecuentes sobre Big Data
¿Qué se necesita para implementar Big Data en una empresa?
Se requiere una estrategia de datos clara, infraestructura tecnológica adecuada (on-premise o en la nube), un equipo especializado (científicos de datos, ingenieros, analistas) y compromiso de la alta dirección.
¿Cuál es el retorno de inversión (ROI) del Big Data?
Depende del sector y del caso de uso. En promedio, las organizaciones que adoptan analítica avanzada logran mejoras del 5% al 10% en eficiencia y un aumento del 6% al 8% en ingresos, según McKinsey.
¿Qué herramientas son más utilizadas en proyectos de Big Data?
Apache Hadoop, Apache Spark, plataformas de visualización como Power BI o Tableau, y entornos cloud como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure.
¿Qué diferencia al Big Data de la analítica tradicional?
El Big Data permite procesar volúmenes masivos de datos, en tiempo real y desde fuentes heterogéneas. La analítica tradicional se enfoca en datos estructurados y análisis históricos, con menor velocidad y alcance.
¿Cómo se garantiza la privacidad de los datos en Big Data?
A través de políticas de gobernanza, cumplimiento normativo (como GDPR o leyes locales de datos), uso de técnicas de anonimización y sistemas de seguridad robustos que protegen el ciclo completo del dato.
Fuente: Bigdata4innovation.it, Network Digital360
