Big Data en crecimiento - Parte I

Big Data en crecimiento - Parte I

Los datos son uno de los activos más valiosos, sin embargo, las empresas no siempre han tenido la oportunidad de ponerlos al servicio del negocio, dado que no hay una política clara para su administración, uso y almacenamiento. Además, hoy se ha vuelto un desafío mayor, si se tiene en cuenta, que no solo se producen datos estructurados, sino no estructurados (como voz, video, redes sociales).  

La falta de herramientas tecnológicas que permitieran poner en común la información procedente de distintas fuentes y almacenada en distintos silos con diferentes formatos ha sido un hándicap difícil de superar. Esta situación cambia con la llegada del Big Data, una macrotendencia tecnológica que se materializa en distintas soluciones.

Tras unos años de evangelización por parte de los principales proveedores del sector TIC, las bondades del Big Data para los negocios parecen estar claros, sin embargo, la aproximación al mismo parece no estarlo tanto. Cada día son más las compañías que han decidido emprender proyectos de Big Data sin tener muy claros los objetivos que se persiguen o la forma en la que sacarán partido a la información. Estas empresas han convertido a Big Data en un fin en sí mismo y no en un medio, que es lo que debe ser.

En los operadores de telecomunicaciones, por ejemplo, se observa un interés creciente sobre la aplicación de herramientas de analítica de datos de red a partir de datos en tiempo real y también a partir de la información histórica de los sistemas. Es cierto que este tipo de iniciativas podría aportar múltiples beneficios tanto a los operadores como a empresas de otros sectores de actividad: mayor eficiencia, ahorro en costos de operación, mejor experiencia de usuarios y en la calidad de servicio.

De acuerdo con Josep María Balaguer, director comercial de Blue Telecom Consulting, el problema es que a la hora de emprender un proyecto de Big Data habría que tener en cuenta que no solo se trata de la aplicación de una metodología y de unas técnicas avanzadas de análisis, sino de todo lo que el proyecto requiere a nivel de organización y trabajo.

De esta forma, cualquier corporación, antes de plantearse iniciar un proyecto de Big Data debería definir unas bases que plasmaran con claridad los objetivos que se plantean con la ejecución del proyecto, los datos disponibles en la organización, los conocimientos y capacidades de los profesionales que se van a hacer cargo del proyecto o la justificación del mismo desde el punto de vista económico y para el negocio.

Madurez de la organización

Con anterioridad al inicio de cualquier proyecto de Big Data, se debería realizar un análisis que establezca la madurez de la organización con respecto a los factores anteriormente mencionados. Para ello, es necesario evaluar el estado de los datos de la empresa, sus políticas de seguridad y de acceso a datos, así como la involucración de los responsables de los departamentos afectados, entre otros parámetros.

Una vez llevado a cabo este análisis y fijados los objetivos, es recomendable abordar el proyecto de forma parcial, a través de proyectos más pequeños para, al final, llevar a cabo solamente uno o dos de ellos. Es recomendable este sistema básicamente porque presenta unos beneficios claros: se consiguen resultados de forma muy rápida y con una limitada inversión en recursos y tiempo; se logra crear un fundamento sobre el que seguir trabajando y perfeccionando; permite desarrollar competencias específicas;  mejora la motivación de los equipos se motivan y hace posible demostrar resultados tangibles a la dirección.  

Mejores prácticas

Según el informe “The Big Data Payoff: Turning Big Data into Business Value” las empresas que más progresan con el uso de estas iniciativas son aquellas que tienen un modelo de gobernanza bien estructurado, un enfoque disciplinado hacia la implementación y una alta dirección comprometida.

Esta encuesta, elaborada por Informática y Capgemini,  destaca que menos de un tercio (27%) de los proyectos de Big Data son actualmente rentables, ¿cómo es posible?

El factor que correlaciona la rentabilidad y el Big Data es el cuerpo de gobierno de la estrategia: según la encuesta, los COO (directores de operaciones) y CDO (directores de datos) tienen el doble de posibilidades que los CIO (directores de TI) de llegar a dirigir proyectos rentables de Big Data.

Más de la mitad de los encuestados declara que los CIO son los responsables de la estrategia, aunque parece que esta responsabilidad se extiende a otras líneas de negocio, tal como refleja la posible intervención del COO (20%), del CTO (director de tecnología) (16%) y del CMO (director de marketing) (16%).

“Las empresas que ya están obteniendo rendimientos tienen el control de la estrategia de Big Data, con un impacto radical en el rendimiento”, explica Víctor Martín, director de Insights & Data de Capgemini en España.

• Tres cuartos (75%) de las empresas consultadas que afirman obtener rendimientos con el Big Data, señalan que su progreso en la mejora de la calidad y el gobierno de los datos es excelente o muy satisfactorio, en comparación con el 50% que así lo considera del total de la muestra.

• También un 75% de este segmento apunta que el área de estandarización y la mejora de la cohesión en la empresa son excelentes o muy buenos, en comparación con el 47% del total de encuestados. 

El conocimiento es poder

Si bien, aun se están probando varios modelos y metodologías por ser un concepto relativamente nuevo , estos son los cimientos de la estrategia que siguen las empresas al emplear el Big Data:

1. Garantizar el respaldo y la intervención de los primeros ejecutivos en estas iniciativas. Cualquier cargo por debajo del comité ejecutivo no es suficiente para impulsar cambios de valor y duraderos.

2. Ampliar la arquitectura de la información a través de la modernización de los sistemas de almacenamiento de datos, al tiempo que integrar las tecnologías nuevas.

3. Crear una estructura de gobierno de la estrategia de datos sólida y colaborativa, que propicie la agilidad organizativa, a la vez que sume la seguridad y la calidad de datos.

4. Fomentar una cultura corporativa que sea dinámica, que se fundamente en el uso de los datos e integre, tanto a la alta dirección como al resto de empleados, desde las primeras fases de desarrollo, utilización y mejora de las soluciones de Big Data.

VER PARTE II

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