Big Data: mejor toma de decisiones en su empresa

Pero qué significa lo anterior para mi empresa. ¿Cuál es el reto? La respuesta es sencilla, para sacar valor del Big Data un aspecto clave es poder plantear técnicas de análisis estadístico y predictivo sobre los grandes volúmenes de datos heterogéneos y no estructurados que soportan las plataformas empresariales, para lograr un mayor aprovechamiento de la información que se traduce en una toma de decisiones más consciente y realista.

Si bien puede haber cierto “frenazo” en las expectativas por las dudas en cómo implantar el Big Data en las organizaciones y cómo generar valor a partir de él, en este 2015 las previsiones siguen siendo sólidas y podemos esperar entre 15% y 20% de crecimiento, ya que las compañías deben centrar su atención no solamente en la información transaccional o estructurada, sino que, en el contexto actual, con un uso masivo de los dispositivos móviles y apps, redes sociales, foros, vídeo etc., también deben gestionar información no estructurada, que es generada en muchos casos a través de los puntos de interacción de los clientes con los servicios que se prestan.

Bajo estas características, Big Data, con sus tecnologías innovadoras facilita los procesos empresariales al hacerlos más rápidos y eficientes, contribuye a mejorar y acelerar la toma de decisiones a partir de la implementación de soluciones que permiten interrelacionar y categorizar toda la información corporativa aportando valor a los datos.

A pesar de que 79% de directores de TI encuestados por EMC piensa que Big Data mejorará la toma de decisiones, un tercio no cuenta con planes de Big Data. Esto pone de relieve que muchas empresas aún no se sienten preparadas para adoptar los diversos procesos que trae consigo Big Data, por lo que uno de los principales retos es cómo lograr implementar “la promesa del Big Data”.

Un error muy frecuente se da por abordar la estrategia desde una visión completamente tecnológica para identificar, dentro de la gran variedad de opciones tecnológicas, las que mejor se adapten a las necesidades de captura y análisis de datos tanto estructurados como no estructurados. Esto no es suficiente para una implementación exitosa, debido a que las empresas deben buscar un enfoque integral que de la mano con el tecnológico ponga en consideración otros elementos.

1. Es importante poseer una capa analítica que extraiga valor de los grandes volúmenes de datos.

2. Se deben utilizar modelos predictivos de riesgo/fraude para implementar estratégicas que garanticen el éxito mediante la gestión de grandes volúmenes de información.

3. Se debe considerar una dimensión organizativa y de gestión del cambio para introducir nuevos roles y procesos que vayan de la mano con la implementación. En estos casos podemos resaltar la figura del Científico o Analista de Datos como perfil esencial para el desarrollo de soluciones de análisis que extraigan valor de los datos. Además de este cargo, es necesario introducir otros roles que se encarguen de la infraestructura y arquitectura de la solución, así como de la generación de nuevas oportunidades de servicios basado de Analytics entre otros.

El enfoque integral es esencial para poder llevar a cabo la transición correcta hacia Big Data y así disfrutar de los beneficios de aumento de productividad y reducción de costos que esta tendencia trae consigo. Las organizaciones que acepten el reto podrán entender cómo sus clientes perciben los servicios que ofrecen para lograr definir modelos predictivos que posibiliten adelantarse al comportamiento del mercado.