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Gestión de datos – El Big Data

El BIG DATA

Big Data, en general, es la capacidad de analizar y tratar un gran volumen de datos – integración de datos– con el objetivo de convertirlos en valor – análisis de datos– para la toma de decisiones.

Y el manejo de Big Data requiere establecer un objetivo y un fin como tal.

Una estrategia de Big Data, requiere llevar a cabo el proceso de formulación estratégica de igual forma que lo haríamos para cualquier otro objetivo en la empresa.

Establecer unos objetivos claros y definidos para determinar qué información requeriremos y cómo llevaremos a cabo el análisis y tratamiento de la información en la empresa, de forma que se alcancen los objetivos establecidos.

También es importante definir igualmente qué herramientas software nos ayudarán a implementar  dicha estrategia.

Todo lo anterior se integra de una mejor manera si creamos una “Cultura basada en datos”. Tener un lugar de trabajo basado en datos requiere un uso generalizado de los datos dentro de la ejecución de los procesos clave de negocio

Tanto la toma de decisiones estratégicas como operativas se basan en datos y análisis

Los datos tienen valor , como lo comentamos en un articulo anterior, y algunas empresas que obtienen un mejor rendimiento que otros en los datos que tienen.

Sin embargo, el valor tiene muchas dimensiones y depende en gran medida del contexto en el que se utilicen o se puedan utilizar los datos

El incremento de datos a manejar en cualquier escenario digital va a implicar la necesidad de no sólo de automatizar los procesos internos para poder sacar partido a los altos volúmenes de información, sino de implementar procesos inteligentes que doten de valor al dato.

Importante recalcar que el valor del dato  se da de como lo utilicemos y obtengamos información de él y que sepamos obtener soluciones que generen una gran ventaja competitiva

Al pensar en el valor de los datos que posee de una empresa, es importante examinar donde se genera el valor del dato hasta el final último del reconocimiento de cómo se mide ese valor. Puede sesiones internas, así como a la optimización de la propuesta de valor que se ofrece al cliente (optimización de costes, del modelo de pricing…), u orientado hacia un objetivo externo, generalmente asociado a un nuevo producto o servicio basado en el análisis de estos datos.

Para poder implementar una estrategia de Big Data, es necesario pensar en Cloud como habilitador
fundamental en el proceso de trasformación digital que permita almacenar multitud de información.

IDC ve que las API van a ser el principal mecanismo para conectar datos, algoritmos y servicios de
decisión distribuidos a través de cadenas de valor de economía digital, nubes y Datacenters, que permitirán analizar, convertir en valor la información de la organización

Cuando se realice la estrategia de Big Data, las empresas deben actuar sobre cuatro dimensiones: las personas, los procesos, la tecnología y la estrategia (de la empresa)  – Cultura basada en el dato-

Para ello es fundamental tener en cuenta la necesidad de soporte, liderazgo e inversión en soluciones que transformen digitalmente los procesos de negocios y los flujos de trabajo, permitiendo identificar el valor de la información y cómo medirlo.

Para ayudar a las empresas a afrontar el desarrollo de una estrategia de Big Data, IDC menciona la siguiente guía esencial:

❉ Tener una estrategia global.

Es importante que las empresas tengan una estrategia definida a corto, medio y largo plazo, que garantice la gobernanza, la arquitectura y la seguridad de la información. Así mismo, es necesario establecer con precisión los objetivos que se plantean alcanzar con la estrategia (de Big Data), conocer no sólo la cartera de clientes actual (correctamente perfilada) como potencial, así como establecer (de
manera razonada) qué herramientas se utilizarán para el análisis de los datos y su correlación con
los objetivos establecidos en cada caso.

❉ Veracidad e integridad de las bases de datos de la empresa.

Las fuentes de información (datos) que se utilicen para el análisis deben ser fiables, veraces y dinámicas, con actualización continuas.

❉ Necesidad de disponer de roles de analistas de datos.

Para garantizar su aceptación es fundamental que las soluciones sean sencillas de utilizar y que aporten una buena experiencia de usuario. Los tutoriales y cursos de formación facilitan que el periodo de transición hacia la madurez de la impresión móvil sea más ágil.

❉ Poner el foco en la seguridad.

Es necesario preservar la seguridad sin obstaculizar la accesibilidad para los usuarios, estableciendo controles básicos como la autentificación de usuarios, la encriptación de la información o el uso de métricas y analíticas que garanticen el buen cumplimiento normativo. ■

 

 

Pero como todo en la vida hay vicisitudes que se enfrentan las empresas a la hora de poner en marcha la estrategias de Big Data. Algunos de ellas.

CÓMO AFRONTAR EL CRECIMIENTO DE LOS DATOS

El primer reto  asociado con Big Data es simplemente almacenar y analizar toda esa información.

En su informe Digital Universe, IDC estima que la cantidad de información almacenada en los sistemas de TI del mundo se duplica cada dos años. Para 2020, la cantidad total será suficiente para llenar una torre que llegue desde la tierra a la luna 6,6 veces. Y las empresas tienen la responsabilidad y obligación de gestionar y guardar aproximadamente el 85 por ciento de esa información.

Para lidiar con el crecimiento de datos, las organizaciones están recurriendo a una serie de tecnologías diferentes.

En lo que respecta al almacenamiento, la infraestructura convergente e hiperconvergente y el almacenamiento definido por software pueden facilitar que las empresas escalen su hardware.

Y las tecnologías como compresión, deduplicación y niveles pueden reducir la cantidad de espacio y los costos asociados con el almacenamiento de BIG Data.

En el lado de administración y análisis, las empresas están utilizando herramientas como bases de datos NoSQL, Hadoop, Spark, software de análisis de BIG Data ( Maproduce, Hana, Strom entre muchas más), aplicaciones de inteligencia empresarial ( Zoho reports, Dbxtra, Sysaid entre otros) y aprendizaje automático para ayudarlos a revisar sus grandes almacenes de datos para encontrar los conocimientos que necesitan sus empresas

HACER LAS PREGUNTAS CORRECTAS

Las empresas quieren usar todo ese BIG Data para lograr los objetivos comerciales.

Según la encuesta de NewVantage Partners, los objetivos más comunes asociados con los proyectos de BIG Data incluyen los siguientes:
– Reducción de gastos a través de eficiencias de costes operativos
– Establecer una cultura basada en datos
– Crear nuevas vías para la innovación y la disrupción
– Acelerar la velocidad con la que se implementan nuevas capacidades y servicios
– Lanzar nuevas ofertas de productos y servicios

Todos estos objetivos pueden ayudar a las organizaciones a ser más competitivas, pero solo si pueden extraer información de sus datos y luego actuar de acuerdo con esos conocimientos rápidamente.

Para alcanzar esa velocidad, algunas empresas están buscando una nueva generación de herramientas
de análisis que reduzcan drásticamente el tiempo que lleva generar esos reportes

Se esta inviertiendo en software con capacidades de analisis en tiempo real que les permita respondar a las necesidades del mercado

RECLUTAR Y RETENER TALENTOS DE BIG DATA

Las herramientas tecnológicas pueden ayudarnos a almacenar, gestionar y analizar toda esa información pero, para desarrollar, administrar y ejecutar esas aplicaciones se necesitan profesionales con habilidades de BIG Data.

La tendencia en el mercado es clara: cada vez se demandan más expertos en BIG Data, pero la oferta no crece al mismo ritmo. La consecuencia es que los salarios de estos profesionales han aumentado drásticamente. Además, las tasas de conocimientos técnicos y analíticos inadecuados son de alrededor del 50 por ciento

INTEGRAR DATOS DE FUENTES DISPARES

No todos los datos en un proyecto de Big Data provienen de la misma fuente. Algo que conlleva
el reto de su integración. La información proviene de muchos lugares diferentes: aplicaciones
empresariales, flujos de medios sociales, sistemas de correo electrónico, documentos creados por los empleados, etc. Combinar todos esos datos y reconciliarlos para que se puedan usar para crear informes puede ser increíblemente difícil. Los proveedores ofrecen una variedad de herramientas de integración
de datos diseñadas para facilitar el proceso, pero muchas empresas dicen que todavía no han resuelto este problema

VALIDACIÓN DE DATOS

La relacionado  de integración de datos está la validación de datos. Las empresas obtienen sus datos similares de diferentes sistemas, y los datos en esos sistemas diferentes no siempre coinciden.

El proceso para lograr que esos registros estén de acuerdo, así para asegurarse que los registros sean precisos, utilizables y seguros, a esto se le llama gobernanza de datos

Desarrollar una estrategia de gobierno de datos se requiere una gran cantidad de esfuerzo; planificación cuidadosa, las personas  y herramientas adecuadas.

ASEGURAR EL BIG DATA

La seguridad también es una gran preocupación para las empresas. Después de todo, algunos repositorios de datos pueden ser un objetivo atractivo para hackers.
Sin embargo, la mayoría de las organizaciones parecen creer que sus métodos de seguridad de datos existentes son suficientes para sus necesidades de BIG Data. En la encuesta IDC, menos de la mitad de los encuestados (39 por ciento) dijeron que estaban usando medidas de seguridad adicionales para sus repositorios o análisis de BIG Data.
Entre aquellos que usan medidas adicionales, los más populares incluyen control de identidad y acceso (59 por ciento), encriptación de datos (52 por ciento) y segregación de datos (42 por ciento).

RESISTENCIA

Pero los retos de un proyecto de BIG Data no son solo tecnológicos: las personas también pueden
ser un problema.

En una encuesta de NewVantage Partners, el 85,5 por ciento de los encuestados dijo que sus empresas estaban comprometidas en crear una cultura basada en datos, pero solo el 37,1 por ciento dijo que habían tenido éxito con esos esfuerzos.

Cuando se les preguntó sobre los impedimentos para ese cambio cultural, los encuestados señalaron tres grandes obstáculos dentro de sus organizaciones:

  • Insuficiente alineamiento organizacional (4,6 por ciento)
  • Falta de adopción y comprensión de los mandos intermedios (41 por ciento)
  • Resistencia comercial o incomprensión (41 por ciento)

En Big data por su complejidad de manejo de datos y el de su comprensión requiere que se invierta en líderes fuertes que entiendan las posibilidades de los datos y que desafíen el negocio, recomienda PwC.

Que se nombre, si es necesario, a un jefe de datos y en su caso de no contar con este jefe de datos se necesitan directores gerentes que se comprometan a superar todos los desafíos que el Big data presenta

PRIVACIDAD DE LOS DATOS

La privacidad de los datos también ocupa un lugar destacado en la lista de desafíos para las empresas. El alto valor que se le da a la privacidad de los datos no es sorprendente teniendo en cuenta que muchos casos de uso giran en torno a los clientes.

Cuanto más se centran los análisis en los clientes, las empresas tendrán que vigilar aún más que se cumple el anonimizar los datos para proteger la privacidad del cliente.

Eso significa que se necesitarán procesos elaborados antes de que comiencen los análisis reales.
El contenido, la implementación técnica y las cuestiones legales relacionadas con estos procesos
plantean grandes desafíos para las empresas de hoy.

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