Si hay algo que nos dejó el 2020 fue un empujón sin precedentes en el camino de la transformación digital de las empresas. Esto, sumado a la crisis económica que resultó de la pandemia, hace que las empresas tengan que ser lo más eficientes y resilientes posibles.
Aquellas que utilicen los datos para tomar sus decisiones, es decir sean organizaciones data driven, serán las que sobrevivan airosas y se posicionen mejor frente a futuras crisis. ¿Por qué?
Las empresas se han dado cuenta de que sus almacenes de big data representan una mina de oro en gran parte sin explotar que podría ayudarlas a ser más eficientes y ágiles frente a circunstancias cambiantes.
Como resultado, los directivos de las empresas buscan en los datos las respuestas para ser empresas inteligentes.
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El 70% de los gerentes y directores encuestados confirman que en los últimos 12 meses sus ejecutivos les pidieron explícitamente que las organización se torne más data driven. Además el 87% de los CXO dicen que ser empresas más inteligentes es una de las prioridades para los próximos 5 años.
Fuente: IDC
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¿Qué es Big Data Analytics?
El término big data se refiere al almacenamiento digital de información que tienen un gran volumen, velocidad y variedad. Big Data Analytics es el proceso para descubrir tendencias, patrones, correlaciones u otras ideas útiles en esos grandes almacenes de datos.
El análisis de datos no es nuevo. Ha existido durante décadas en la forma de inteligencia empresarial y minería de datos. Con el paso de los años ha mejorado de forma espectacular, por lo que puede manejar volúmenes de datos mucho más grandes, ejecutar consultas más rápidamente y ejecutar algoritmos más avanzados.
La firma de investigación de mercado Gartner categoriza las herramientas de big data y analytics en cuatro categorías diferentes:
- Análisis descriptivo: estas herramientas le dicen a las compañías lo que sucedió. Crean informes simples y visualizaciones que muestran lo que ocurrió en un momento particular o durante un período de tiempo. Estas son las herramientas analíticas menos avanzadas.
- Diagnóstico analítico: las herramientas de diagnóstico explican por qué sucedió algo. Más avanzadas que las herramientas descriptivas de informes, les permiten a los analistas profundizar en los datos y determinar la raíz de las causas para una situación dada.
- Análisis Predictivo: entre las herramientas de big data analytics más populares disponibles en la actualidad, las herramientas de análisis predictivo utilizan algoritmos altamente avanzados para pronosticar lo que podría suceder a continuación. A menudo, estas herramientas hacen uso de la inteligencia artificial y la tecnología machine learning.
- Análisis prescriptivo: un paso por encima del análisis predictivo, el análisis prescriptivo le dice a las organizaciones qué deben hacer para lograr un resultado deseado. Estas herramientas requieren capacidades de aprendizaje automático muy avanzadas, y pocas soluciones en el mercado actual ofrecen verdaderas capacidades prescriptivas.
Desafíos de Big Data Analytics
Implementar una solución de análisis de big data no siempre es tan sencillo como las empresas esperan que sea. De hecho, la mayoría de las encuestas encuentran que la cantidad de organizaciones que experimentan un beneficio financiero al implementar proyectos de analytics y tornarse más inteligentes. Sin embargo pueden plantearse algunos desafíos que pueden dificultar el logro de los beneficios prometidos:
- Crecimiento de datos. Uno de los mayores desafíos del análisis de big data es la tasa explosiva de crecimiento de datos. Según IDC, la cantidad de datos en los servidores del mundo se duplica aproximadamente cada dos años. Las soluciones de análisis de Big Data deben ser capaces de funcionar bien a gran escala si deben ser útiles para las empresas.
- Datos no estructurados. Los datos no almacenados en los sistemas de una empresa no residen en bases de datos estructuradas. En cambio, se trata de datos no estructurados, como mensajes de correo electrónico, imágenes, informes, archivos de audio, vídeos y otros tipos de archivos. Estos datos no estructurados pueden ser muy difíciles de buscar, a menos que tenga capacidades avanzadas de inteligencia artificial. Los proveedores actualizan constantemente sus herramientas de análisis de Big Data para que sean mejores al examinar y extraer información de datos no estructurados.
- Silos de Datos. Los datos empresariales se crean mediante una amplia variedad de aplicaciones diferentes, como soluciones de planificación de recursos empresariales (ERP), soluciones de gestión de relaciones con los clientes (CRM), software de gestión de la cadena de suministro, soluciones de comercio electrónico, programas de productividad de oficina, etc. Integrando los datos de todos estos diferentes fuentes es uno de los desafíos más difíciles en cualquier proyecto de análisis de big data.
- Desafíos culturales. Aunque el análisis de big data se está volviendo común, todavía no se ha infiltrado en la cultura corporativa. En una encuesta de NewVantage Partners, el 52.5% de los ejecutivos dijeron que los obstáculos organizativos como la falta de alineación, la resistencia interna o la falta de una estrategia coherente les impedían utilizar big data tan ampliamente como les hubiera gustado.
En la era Data 4.0 y luego de casi un año de pandemia la necesidad de las empresas de repensarse, reinventarse y adaptarse a las circunstancias cambiantes no entra en discusión. Y es en esta agenda que una buena gestión de datos y el análisis que de ellos resulten harán la diferencia para convertirse en empresas inteligentes y prepararse para este 2021 todavía incierto.
¿Tienen dudas sobre cómo encarar un proyecto de datos?