Contar con grandes cantidades de datos puede ser un primer paso importante para apuntalar los procesos de toma de decisiones en las empresas. Pero si no se logra transformar ese torrente de big data en conocimiento real –es decir, en datos que aporten valor al negocio-, se estará desaprovechando un gran potencial.
Hoy el gran problema que tienen las compañías es que muchas veces están abarrotadas por enormes cantidades de datos –muchos de los cuales provienen de nuevas fuentes, como dispositivos móviles, aplicaciones, wearables e Internet de las Cosas- a los que no logran sacarles provecho. Las empresas se están “ahogando en sus propios datos” porque hasta ahora no tuvieron una manera de clasificarlos. De esta manera los datos corren el riesgo de estar incompletos y ser incoherentes e imprecisos y también de carecer de protección y no dar cumplimiento a controles internos o normativas externas.
Muchos analistas se ven obligados a perseguir datos fragmentados en sus organizaciones para obtener información. Esta situación no solo impide que se descubra información clave de inteligencia de negocio, sino que ralentiza la adopción de innovaciones.
A pesar de la importancia de los datos, solo el 14% de las empresas hacen que sean ampliamente accesibles para los empleados. Y aunque los beneficios de la analítica de big data son conocidos, el 63% de los empleados informa que no puede recopilar información en el período de tiempo requerido. Para la mayoría de los trabajadores, puede llevar horas o incluso días encontrar los datos correctos que necesitan: solo el 3% de los empleados puede obtener los datos para responder a sus preguntas en segundos.
Para conseguir una visión 360 de negocio y que toda la empresa tenga acceso a los datos es fundamental contar con un data management eficaz, además de desarrollar una cultura basada en datos. Esta gestión criteriosa y sostenida en herramientas tecnológicas es la que permite pasar del aluvión de datos a la revolución de la inteligencia.
Para avanzar por este camino las organizaciones deben liberar a los analistas de datos de tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo, para ello las fuentes de datos y las herramientas deben ser de autoservicio. De esta forma los usuarios pueden efectuar sus análisis con autonomía y libertad y seguir nuevas líneas de consulta.
Pero, ¿qué ocurre hoy en los hechos? Por lo común los analistas y otros usuarios deben esperar para acceder a los datos, realizar solicitudes de consulta, acudir al área de TI o incluso buscar y preparar los datos manualmente. Para superar estos problemas, “necesitan procesos escalables para acceder a los datos que no generen un cuello de botella y que les proporcionen formas estandarizadas y repetibles de hacer las investigaciones que necesitan”.
En realidad lo ideal sería que todas las personas de la empresa y con cualquier carga de trabajo pudieran acceder de forma fácil, intuitiva y segura a los datos para obtener información. Esto es lo que generaría una verdadera democratización de datos.
La clave para obtener el máximo valor de los datos disponibles es permitir un amplio acceso a través de un nuevo tipo de lago de datos inteligente.
“Si no adoptan enfoques sistemáticos en la gestión de datos en la Nube y los nuevos avances en data lakes, las organizaciones corren el riesgo de comprometer la velocidad a la que se proporcionan los datos, así como la calidad de los datos en sí. Además, el riesgo de fallos de seguridad de datos pone en juego la credibilidad de la organización”.
Como se ve, gestionar el big data no es tan sencillo como pulsar un botón. Solo una adecuada gestión basada en un data lake –que es la forma moderna de almacenamiento de datos en la Nube- puede desatar el potencial de los datos de forma inteligente, haciendo de ellos un recurso de autoservicio eficaz.
La correcta gestión de datos exige que en primer lugar se identifiquen y preparen los datos, de modo tal que estén limpios y sean fiables. Al preparar los datos de forma inteligente y colaborativa se obtienen datos ajustados a la finalidad de los usuarios, a los que éstos podrán acceder directamente.
Un segundo requisito de la adecuada gestión es integrar y transformar los datos. Con la incorporación y la transformación de datos a escala basadas en inteligencia artificial (IA), hoy las organizaciones pueden contar con escalabilidad y estar preparadas para volúmenes diversos de datos entrantes. La automatización también brinda la agilidad, la flexibilidad y la rápida iteración necesarias para satisfacer las necesidades cambiantes del negocio.
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Y finalmente una correcta gestión exige que las empresas cuenten con políticas y prácticas de gobernanza de datos sólidas para “limpiar, controlar, certificar y asegurar los datos”.
Siguiendo estas pautas es posible ofrecer a los usuarios de toda la organización un acceso más rápido y sencillo a datos utilizables y de calidad, lo que les permite aprovecharlos sin intermediaciones y según sus necesidades.
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