Big Data

En los últimos dos años, fruto de la aparición de nuevas tecnologías y de la corriente de Transformación Digital que se ha aposentado en nuestra sociedad y en el sector empresarial, se ha hablado mucho del Big Data, de tecnologías, de grandes plataformas, de algoritmos… en definitiva, sistemas que permiten procesar, almacenar, recuperar y especialmente analizar grandes volúmenes de información, en tiempo real o casi tiempo real, para poder ayudar a la toma de decisiones en base a la información generada y/o para crear entornos predictivos lo más ajustados al entorno.

 

Terabytes, Petabytes, Exabytes… fueron los primeros términos por lo que se medían los proyectos Big Data durante el 2014 y 2015. La obsesión por almacenar datos en bruto, aun sin saber para qué y cuándo se usarían.

Algoritmos, monetización de datos… han sido los términos diferenciales durante este pasado 2016. ¿Qué algoritmo es mejor?  ¿Qué dispersión tiene? ¿Cuántas variables utiliza? ¿Cuánto vale mi algoritmo?…

A menudo los ejemplos de proyectos Big Data a los que todo el sector venera son empresas nativas digitales, que tienen un espectro comercial a nivel mundial y que habitualmente están focalizadas en la venta y comercialización de un único producto/servicio: Netflix, Amazon (en su vertiente B2C), LinkedIn…

Pero estos modelos Big Data que tan bien han funcionado en estas empresas pioneras, diferenciadoras, no pueden aplicarse de igual forma a las empresas de nuestro entorno más local, donde:

• Vienen de un negocio tradicional, no digital, donde los sistemas de información han sido su soporte a su gestión y a la generación de productos, y no el motor de su negocio de per se. Además, la mayoría de ellos van a un modelo de convivencia de lo “digital” y lo “físico”, lo que habitualmente en el sector Retail se llama la omnicanalidad.
• La transformación digital en la que comienzan o están pensando realizar la deben hacer en un contexto empresarial ya establecido, asentado en modelos no digitales, con vicios laborales y modelos de gestión clásicos. Son empresas que deben transformarse sin parar su producción de valor.
• Habitualmente son empresas multi-producto, multi-sector, aspecto que añade complejidad a la aplicación y gestión de sistemas Big Data.

Un eslogan de Pirelli hacía referencia a que “la potencia sin control no sirve de nada”, y éste puede aplicarse a los proyectos Big Data: una vez ya se han superado la etapa de maduración de tecnologías, de capacidades de cálculo y almacenamiento, este 2017 es el año del control, del Data Government, del que mucho se habla y pocos saben cómo hacerlo.

Aquellas empresas que están apostando de forma intensa por proyectos de Big Data, creando grandes modelos de Data Lake, donde aglutinan y relacionan información de sus sistemas transaccionales, información no estructurada de sus documentos y contenidos, información de redes sociales y comportamientos digitales, y por último, información sensorial del mundo IoT… tienen que poner foco a cómo van a  realizar la gestión y gobierno de los datos.

Si no lo hacen a la par que ponen en marcha sus sistemas, pronto comenzarán a ver la tensión en sus estructuras organizativas internas, pérdida de confianza, valor y validez de sus datos, retorno a la generación de “islas de información departamentales”…

Porque los proyectos Big Data que comienzan a generarse en nuestro sector empresarial, generalmente son una palanca de la Transformación y Digitalización de la propia compañía, donde rompe con la idea de estructuras empresariales verticalizadas, donde cada departamento es dueño y señor se sus datos y métricas, con independencia del usufructo que puedan hacer de ellos otros departamentos. En definitiva, para ir a modelos organizativos orientados a los datos (“Data Centric”).

Y en este contexto, más importante que la tecnología instalada, de los modelos de información y algoritmia diseñados, es cómo nos organizamos; qué impacto tiene en las personas; qué valor tiene la información; cómo orquestamos la gestión, mantenimiento y evolución de los datos y qué procesos permite poner en marcha este modelo de “Empresa orientada al Dato”, sin perder el foco de la Visión estratégica de la compañía y el objetivo de todo, que es el proceso de digitalización.

Fuente: https://www.iecisa.com/es/blog/Post/Big-Data-Big-Problem-Big-Government/