¿Son útiles los macrodatos para alguien? ¿Tiene valor intrínseco?

Embarcarse en un proyecto de big data puede ser desalentador. Si cree que necesita conocer a fondo su actividad empresarial, que tiene que recopilar una gran cantidad de "big data" y que tiene que analizarlo todo para generar información que merezca la pena, es probable que se sienta desbordado por la tarea que tiene por delante para obtener algún valor significativo de este proyecto.

Los macrodatos, especialmente los datos abiertos, tienen un enorme potencial. Muchas empresas tienen los mismos datos -es decir, datos recopilados de sitios de datos abiertos- y los combinan con sus propios datos para encontrar algo único. Ser capaz de determinar de qué manera interactúa cada uno de los elementos de estos datos, y de qué manera puedes utilizarlos para determinar un resultado repetible, es la clave del momento Eureka.

El potencial que puede ofrecer la inspiración empresarial sólo puede alcanzarse si se conoce el porqué y el dónde de lo que se está recopilando. La mera recopilación de datos, a menudo muy repetitivos, no ayudará a generar ese conocimiento.

¿Es popular el Big Data?

Aunque prácticamente todas las empresas en crecimiento dependen hoy en día en gran medida de los datos, no todos los datos son iguales.

No todos los datos pueden combinarse entre sí para generar conocimientos relevantes que impulsen decisiones empresariales. Un ejemplo habitual son las tarjetas de fidelización que ofrecen muchos supermercados. Estas tarjetas permiten recopilar información sobre los hábitos de compra y la frecuencia con la que los clientes adquieren determinados productos. Las recompensas económicas que se ofrecen a cambio pueden interpretarse como un gesto de cortesía, pero en realidad actúan como incentivos para fomentar el uso continuado de dichas tarjetas.

¿Son populares los macrodatos? Sin duda lo son en el sector minorista, al menos desde el punto de vista de los proveedores. Quizá algunos clientes, al comprender que forman parte de algo más amplio y aceptar con naturalidad la misma tarjeta de fidelización o de crédito, también estén satisfechos. Sin embargo, hay quien no considera que las “tarjetas de fidelización” sean impulsores fundamentales de la generación de big data. Algunos incluso piensan que no son una buena idea. Si los datos generados no se aprovechan correctamente, no aportan ningún beneficio. Almacenar datos durante años con la esperanza de que algún día sean útiles puede acabar haciendo que la idea resulte impopular.
Hoy en día, la mayoría de las empresas son conscientes de que los datos que recogen tienen valor, y extraer ese valor a escala industrial es cada vez más sencillo y menos costoso, gracias a los avances en computación y almacenamiento en la nube. Cada semana, más empresas se suman a este desafío.

¿Tiene ese almacén de macrodatos algo más que una función limitada de hacer crecer un negocio? ¿Puede tener un significado más profundo?

Exponer el valor de los macrodatos

Emprender un proyecto exploratorio de big data implica plantearse la recopilación de un conjunto de datos considerablemente mayor al que se ha gestionado hasta ahora. Cada empresa tiene su propio umbral. Por ejemplo, una tienda familiar podría estar integrando todos los pedidos de sus clientes en un único conjunto de datos, incluyendo más de 25 años de información procedente de múltiples copias de seguridad. Aunque un sistema con un terabyte de almacenamiento puede parecer abrumador, el uso de herramientas modernas de ingesta ETL/ELT permite introducir y actualizar los datos de forma eficiente.

El mismo principio se aplica a las organizaciones medianas y grandes. Una empresa con 1.000 empleados puede apostar por la transformación digital, pasando de un entorno tradicional local a un sistema basado en la nube. Sin embargo, la decisión clave no consiste en cómo migrar 25 años de archivos a un único servidor, sino en cómo trasladar todos sus centros de datos actuales a un entorno cloud de forma eficiente y segura.

¿Por qué migran las empresas a la nube? ¿Cuál es el motor que impulsa ese cambio? Puede que, a partir del análisis de sus propios datos, hayan concluido que su crecimiento exige una flexibilidad superior a la que permiten sus infraestructuras actuales. La capacidad de modelización, los conocimientos extraídos del big data, el crecimiento con menos dependencia de infraestructuras obsoletas y la actualización de competencias del personal pueden interpretarse como señales positivas de una organización en evolución, que se posiciona como un referente en buenas prácticas y en la generación de un alto retorno de la inversión.

Entonces, ¿cómo pueden asegurarse las empresas de que obtienen el máximo valor de sus proyectos de big data?

Paso 1: Celebrar la primera reunión Insight

¿Qué deberían querer saber las empresas que aún no sepan? Una pregunta clave es si su negocio goza realmente de buena salud. A menudo damos por sentado que la respuesta es afirmativa, pero esta suposición puede —y debe— contrastarse. Todas las organizaciones, en algún momento, se enfrentan a dilemas importantes. Lo esencial es saber si estamos ante una crisis inminente o una oportunidad de transformación positiva. Para ello, es imprescindible contar con big data y análisis avanzados. Sin una analítica sólida y modelos de exploración profunda, los datos por sí solos no ofrecen respuestas útiles.

Paso 2: Orientar a los ingenieros de datos

La mayoría de los propietarios de big data no tienen las competencias necesarias para entender los datos, ni las necesitan. El papel clave de la dirección en relación con el crecimiento del sector es adquirir las personas con las competencias adecuadas. Puede tratarse de un empleo directo, un contratista/consultor o un servicio prestado por una empresa especializada.

Los macrodatos potencian el negocio, pero sólo si se cuenta con las personas adecuadas para analizar los datos. Recopilar los datos y analizarlos debería reportar beneficios y, en última instancia, ayudar a las empresas a evitar una gran crisis prediciendo cualquier descenso pendiente.

Paso 3: Realizar un análisis estratégico de tendencias

Conocer el mercado y la base de clientes actuales y potenciales puede aportar beneficios tempranos. Si se actúa con rapidez, esos beneficios iniciales se traducen en un mayor volumen de negocio y, en consecuencia, en mayores beneficios. Anticipar la próxima tendencia del mercado probablemente requiera una solución híbrida basada en modelos predictivos, análisis de datos y la incorporación de factores sociales y ambientales actuales.

Si una empresa no consigue atraer a su cliente objetivo o se equivoca al juzgar el temblor de los clientes existentes que se marchan, toda la buena voluntad acumulada se esfumará. Todos los macrodatos recopilados por la empresa no valen nada si no se utilizan. Mantenerse al día es de suma importancia para que las empresas se mantengan vivas y, con el viento adecuado en sus velas, pasen a ocupar una posición de liderazgo en los campos elegidos.

Los proyectos de big data pueden parecer abrumadores cuando se empieza, pero con una planificación cuidadosa y la adopción de herramientas que se adapten a las necesidades de su empresa, podrá superar los retos y aprovechar los conocimientos que pueden proporcionar los datos.

Acerca de Keith Bolam

Keith Bolam es un veterano Data-Oli-gist en Actian, con casi 40 años de experiencia práctica en bases de datos y sistemas operativos. Desde 1985, Keith se ha especializado en el diseño de aplicaciones de datos y bases de datos jerárquicas, centrándose en la tecnología Ingres y la capacidad x100. Ha guiado a equipos a través de despliegues complejos de bases de datos, a menudo presentando a grupos de usuarios sobre el ajuste del rendimiento de datos. Sus publicaciones en el blog de Actian destacan las mejores prácticas en optimización de bases de datos y modernización de sistemas heredados. Consulte sus artículos para profundizar en las mejoras de Ingres.