Datos, datos,….más datos,…muchos datos,….Big Data

En mis artículos anteriores me he venido centrando en la transformación digital y sus repercusiones, desde diferentes enfoques.

Hoy vamos a explorar lo que podría denominarse con cierto criterio, como un nuevo paradigma (quizá no tan nuevo) generado por un aumento exponencial de producir datos.

Cuando yo empezaba en esto de la informática (no pongo los años para no asustarme, pero hace ya unos cuantos), en los momentos en que la informatización de los procesos de negocio empezó a dar paso a los primeros paquetes de soluciones estándar para empresas (llamarlos ERP en aquel momento no procedía y no solo porque no se hubiese acuñado el término), los que nos dedicábamos a esto jerarquizábamos la utilidad de lo que manejábamos en

1. Datos
2. Información
3. Conocimiento
4. Sabiduría

Trabajando los datos se conseguía información, que bien estructurada podía generar conocimiento y, llevada a su excelencia, debía proporcionar sabiduría.

Nuestra capacidad para producir datos, hoy en día, avanza a la velocidad de la luz y esta ingente cantidad de datos disponibles ha hecho necesario el desarrollo de herramientas que permitan analizarlos y procesarlos para llegar a identificar aquello que pueda resultar relevante en un momento o para un aspecto concreto.

Y aún así, según reconoce IBM, el 90% de todos los datos que generan dispositivos como smartphones, tabletas, vehículos y electrodomésticos conectados no se llega a analizar nunca.

Esta aceleración de la velocidad a la que generamos “contenido” ( las personas, a través de nuestras interacciones diarias-móvil, búsquedas en internet, servicios online, etc-, generamos una enorme cantidad de datos, pero ahora, con la llegada de Internet of Things (IoT), hay un mayor número de objetos y dispositivos conectados a Internet que generan más datos y la aparición de ciencias como el machine learning todavía genera más datos en un bucle casi infinito) ha desembocado en lo que conocemos como Big data, que siguiendo las recomendaciones de la Fundación del Español Urgente ( www.fundeu.es ) deberíamos llamar Macrodatos e inteligencia de datos, aunque seguiremos hablando de Big data a efectos de simplificación.

El significado de este término parece claro, sin embargo, no debemos caer en la obviedad de pensar que “solo” hablamos de cantidades enormes de datos, sino que el concepto abarca también la generación de valor a partir de su procesamiento y análisis y esa es la verdadera sustancia del Big data.

La idea principal es la de recopilar datos generados en «bruto» de forma masiva, limpiarlos —buscar datos relevantes y organizarlos de modo que permitan un análisis significativo—, agruparlos – asegurar que los datos estén formateados y disponibles de tal forma que los analistas empresariales puedan empezar a utilizarlos-, analizarlos y procesarlos para identificar patrones que puedan proporcionar ayuda en temas y/o sectores concretos, permitiendo obtener respuestas más acertadas, lo que se traduce en una mayor fiabilidad de los datos y lo que implica un enfoque completamente distinto a la hora de abordar desafíos (actuales o futuros). En definitiva ¡poner tus datos a trabajar para ti!

Identificar el valor del Big data abarca, por tanto, todo un proceso de descubrimiento que requiere que los analistas (que deberían ser profesionales del tema), usuarios empresariales y ejecutivos se planteen las preguntas correctas, identifiquen patrones, formulen hipótesis y finalmente, puedan predecir determinados comportamientos.

Para ayudarnos en esta tarea, de forma cada vez más rápida aparecen nuevas tecnologías más avanzadas, que permiten mejorar la eficiencia de las organizaciones, precisar los gustos y necesidades de clientes, consumidores y stakeholders facilitando el poder ofrecerles diferenciación competitiva mediante un crecimiento sostenible., desarrollar modelos de negocio innovadores que permitan mejorar sus operaciones más críticas, conectar a Gobiernos y ciudadanos, reforzar la seguridad y la inteligencia de las ciudades, realizar predicciones de todo tipo y generar patrones de comportamiento útiles para que las empresas conozcan mejor a su público y para concienciar a las personas sobre sus propios hábitos, incluso dando recomendaciones de cómo cambiarlos para mejorar aspectos de su vida como la salud. En realidad, estamos intuyendo el potencial de big data para transformar una organización, en lugar de simplemente hacerla más eficiente, hablamos de un cambio transversal en áreas estratégicas y todo esto es solo el comienzo, ya que apenas estamos empezando a aprovechar el potencial que ofrece el análisis de datos masivos.

Debemos tener en cuenta que los modelos y procesos analíticos de Big data pueden ser tanto humanos como automáticos. Las capacidades de análisis de Big data incluyen estadísticas, análisis especiales, semántica, detección interactiva y visualización. Mediante el uso de modelos analíticos se pueden relacionar distintos tipos y fuentes de datos para realizar asociaciones y hallazgos significativos, de ahí la importancia de contar con profesionales que realmente nos ayuden.

A estas alturas ya parece evidente que el concepto de Gobernanza del dato debe estar presente en las organizaciones. Simplificándolo mucho, esta Gobernanza del dato trata de la gestión y administración de la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad de los datos en los sistemas empresariales y debe basarse en estándares y políticas de datos internos que controlen su uso.

A medida que las organizaciones se adaptan a nuevas regulaciones de privacidad de datos y confían cada vez más en el análisis de datos para ayudar a optimizar las operaciones e impulsar la toma de decisiones, este proceso se vuelve cada vez más crítico. La Gobernanza del dato debe garantizar que los datos sean coherentes y fiables y que no se utilicen de forma indebida.

Algunos de los principios comunes en cualquier organización que deberían regir esta Gobernanza del dato podrían ser:

• Responsabilidad: Dejando claras las responsabilidades de las decisiones relacionadas con los datos y su control.
• Transparencia: Permitiendo el acceso a todos los stakeholders a comprobar cómo y cuándo se adoptaron las decisiones relacionadas con los datos para introducirlos en los procesos.
• Auditable: Relacionado con el principio anterior, todas las decisiones relacionadas con los datos, procesos y controles sujetos a Gobernanza deben ser auditables y contar con toda la documentación de soporte.
• Integridad: Todas las relaciones mantenidas por los participantes en el ámbito de la Gobernanza se mantendrán de forma íntegra y veraz.
• Control y equilibrio: Estableciendo las reglas para establecer el debido control y equilibrio entre los diferentes roles participantes, por ejemplo, entre los que crean información, los que la recogen, los que la administran, los que la utilizan o los que mantienen las normas y controles para su cumplimiento.
• Gestión del cambio: Dando soporte a las actividades propias de esta gestión.

Por ir finalizando, la toma de decisiones basadas en datos es una realidad palmaria, y permitidme augurar que quien no la aplique se quedará atrás, por no decir que desaparecerá. El reto, sin duda, es encontrar la aguja en el pajar, identificar lo relevante y aplicarlo, superando las barreras que se presenten.

Asimismo, tampoco podemos olvidar que, como para cualquier aspecto relacionado con el negocio, tenemos que ser conscientes de para qué se realiza este esfuerzo ya que las posibilidades son múltiples y pueden ser muy ambiciosas, aplicando adecuadamente la planificación estratégica ya que nos encontraremos promoviendo una transformación realmente compleja e incluso, en algunos aspectos, radical y apoyándonos en profesionales especializados que nos ayuden aplicando criterio adecuadamente para evitar frustraciones innecesarias y fracasos que nos quiten las ganas de continuar avanzando. Nadie dijo que fuera fácil, pero creo que es evidente que merece la pena intentarlo.

¡Hasta nuestro siguiente encuentro!