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.
¿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. 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.
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”
El concepto de Big Data se basa en cinco principios 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
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.
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.
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.
Fuente: Bigdata4innovation.it, Network Digital360
