El valor de la gestión de datos

Big Data y Business Intelligence: el motor de los negocios inteligentes

Posted on Thu, May 2, 2019

Mucho se ha hablado ya sobre el rol de la información en las organizaciones modernas, pero con la evolución y desarrollo del Big Data esto se hace todavía más visible. Las evidencias sugieren claramente que los ejecutivos que tienen un estrecho control sobre sus datos e información son más propensos a conseguir una ventaja competitiva sobre sus rivales. 


Business Intelligence

Créditos fotográaficos: istocksdaily

 En otras palabras, Big Data y Business Intelligence están diseñados para actuar conjuntamente y elevar la inteligencia de los datos, convirtiéndolos en unos activos de incalculable valor para la empresa.

Business Intelligence (BI) es uno de los conceptos más antiguos en lo que se refiere a procesamiento de datos, pero al unirlo a Big Data se produce una reinvención radical del concepto inicial. De hecho, BI se limitaba principalmente a datos internos debido a la falta de acceso fácil a datos de otras fuentes. Pero ahora los papeles han cambiado, y ya es posible para las empresas acceder a plataformas que combinan datos no estructurados y estructurados para conseguir una flexibilidad sin precedentes con el uso combinado de Big Data y Business Intelligence.

 

Big Data y Business Intelligence: elementos clave de un Big Business

Aunque ambos son términos que se usan conjuntamente al hablar de Data Business Analytics, es importante tener en cuenta que no son lo mismo, y en muchas ocasiones se confunden. Mientras que el Big Data está diseñado para capturar y almacenar datos de gran volumen, las herramientas de Business Intelligence son las encargadas de llevar a cabo el análisis de toda esta cantidad de información, siguiendo unos patrones predictivos de comportamiento, basados en los datos.

Lo que sí es cierto es que ambos son complementarios y ayudan a las organizaciones a tomar decisiones acertadas en base a unos datos. Además, cuando estos se transforman en conocimiento, les permiten ofrecer servicios y experiencias innovadores al cliente, surgiendo un modelo de negocio de éxito.

Los buenos resultados obtenidos por los Big Business han llevado a ejecutivos de todos los sectores a despertar al poder potencial de la información. Por ello, la inversión en Big Data y Business Intelligence es sólo el principio de un cambio cultural hacia la toma de decisiones basadas en datos.

Con el enfoque correcto, pueden utilizar grandes datos para formar ideas, transformar las operaciones de negocios y mejorar las experiencias de los clientes, pero para ser un Big Business real y eficaz, sus responsables tendrán que evitar tres errores comunes:

  • Falta de capacidades: para poder explotar el potencial de la información hace falta tener experiencia en el dominio de las nuevas herramientas y en la aplicación de las estrategias de datos más innovadoras. Además del conocimiento técnico de analistas Big Data y Business Intelligence, estadistas, científicos de datos y otros profesionales de TI, hace falta tener la visión de negocio que permita lanzar las preguntas adecuadas y decidir cómo actuar sobre las respuestas.

  • Foco en la tecnología y las herramientas: en la misma línea, es importante buscar el contexto de negocio en cada iniciativa. Centrarse en la inversión tecnológica sin un propósito claro alineado con las metas empresariales no ayuda a obtener respuestas, ni a definir una estrategia empresarial, como tampoco hace posible lograr mejores resultados empresariales.

  • Latencias: el mundo de Big Data y Business Intelligence es un entorno dinámico donde cada segundo cuenta. La lentitud de los procesos manuales, la falta de resolución en proyectos de renovación de la arquitectura de sistemas o la extensión de los plazos asociados al desarrollo de soluciones como los cuadros de mandos conducen a la obsolescencia y, por tanto, alejan al negocio de sus objetivos.

 

El próximo reto de Business Intelligence: análisis en tiempo real

Las empresas exigen cada vez en mayor medida acciones rápidas y respuestas más precisas basadas en los datos adecuados. Por ello, los nuevos modelos de negocio hacen necesario una nueva generación de herramientas de BI que incluyan análisis en tiempo real y activos procedentes de fuentes operativas diferentes. El objetivo es lograr patrones relevantes y lograr una mayor agilidad.

A este fin es adonde se dirigen las plataformas de Business Intelligence: nuevas metodologías y tecnologías que den respuestas inmediatas a la hora de ofrecer datos de calidad a casi cualquier velocidad, tanto en entornos cloud como en los locales.

Dicho de otro modo, el análisis en tiempo real es la capacidad de establecer nuevos procesos de negocio e integrar una infraestructura de TI que se adapte de forma automática y específica a todas las actividades y procesos del negocio, que cambian de un modo constante. Se trata de un nuevo paradigma: “detectar y responder” de forma inmediata.

Esta necesidad exige la integración de un sistema que pueda analizar y virtualizar todo tipo de información, incluyendo también datos sin estructurar. Es necesario asimismo llevar a cabo una evaluación estratégica para establecer cuáles son los procesos de negocio que más se beneficiarán de esta nueva tecnología.  

Y es así porque aunque es cierto que la mayoría de las organizaciones ya disfrutan de un importante nivel de sincronización entre los datos esenciales de su negocio, aún no disponen de un acceso fiable y homogéneo en todas sus herramientas de BI.

Por ello, necesitan soluciones que integren rápidamente diversos tipos de datos con herramientas de gestión avanzada dentro de su infraestructura de TI. Estas alternativas deberán además adaptarse al software y hardware existentes, para no tener que recurrir a una estrategia de sustitución.

La promesa de los grandes datos y del nuevo BI está al alcance de todos los negocios, pero para que se convierta en resultados reales, es preciso que personas, procesos y tecnología cuenten con el respaldo de una estrategia que haga posible una transformación eficaz.

 

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Topics: Big Data