Desarrolla una estrategia de Big Data exitosa para tu negocio

El Big data (es decir, la enorme cantidad de datos que se producen con casi cualquier movimiento, transacción y decisión que tomamos en el mundo digital) está revolucionando todo el mundo comercial. El Big data puede mejorar las relaciones con el cliente, optimizar las cadenas de suministros y facilitar la predicción de situaciones económicas y comerciales. El Big data implica, también, nuevas consideraciones éticas. Todo esto y más podemos aprender en el libro de Mark Van Rijmenam "Think Bigger: Developing a Successful Big Data Strategy for Your Business". Adelanto algunas consideraciones que os puedan animar a su lectura.

El Big Data: una ola que nos engulle

Los humanos han almacenado información desde los inicios de la historia. De hecho, almacenar datos es lo que define a la historia. Sin embargo, 90% de toda la data se ha almacenado en los últimos dos años. El Big data se ha vuelto demasiado complejo y dinámico como para usar los instrumentos tradicionales de almacenamiento. El Big data requiere nuevos instrumentos y una nueva comprensión de su naturaleza, sus beneficios y de nuestra mejor estrategia.

Las explicaciones iniciales caracterizaban el Big data con las "tres v": velocidad, variedad y volumen. Pero, hoy en día, a estas hay que añadir otras Vs:

1. Velocidad: hoy en día, las compañías crean, procesan y almacenan información en tiempo real. Las personas analizan, visualizan y comparten información a una velocidad impresionante.

2. Variedad: anteriormente, la mayor parte de los datos eran estructurados y se organizaban de manera fácil. En cambio, hoy en día casi 90% de los datos no está estructurado: viene en diferentes formatos y requiere una variedad de métodos de análisis.

el mundo contemporáneo crea datos a tal velocidad que la cantidad total de información se duplica cada año. Es inmenso flujo surge en parte de la " Internet de las cosas ", en la que los dispositivos electrónicos generan continuamente data.

4. Veracidad: los datos poco precisos son inútiles. La información y el análisis tienen que ser correctos.

5. Variabilidad: los datos cambian rápidamente, y las definiciones cambian cada cierto tiempo.

6. Visualización: los datos se deben presentar de una manera sencilla.

7. Valor: todos estos datos genera un gran valor. Por ejemplo, el Big data tiene un valor de US$ 300 mil millones al año a la industria médica.

Tendencias emergentes

El surgimiento del Big data ha sido modelado por varias tendencias:

1.- El incremento de uso de dispositivos móviles

La creciente velocidad y ubicuidad de los dispositivos móviles da como resultado un Big data "en movimiento".

2.- La "Internet de las cosas"

Es decir, la noción de añadirle sensores y dispositivos de comunicación a los objetos; por ejemplo, etiquetas de rastreo, de modo que los objetos ahora se comunican directamente entre ellos. Esto fomenta nuevas actividades, como el monitoreo de la actividad sísmica de la Tierra a través de nanosensores muy baratos. En unos pocos años, habrá billones de estos nanosensores en todo el mundo. Las personas también le pueden hacer seguimiento a su salud, a las tendencias comerciales y mucho más.

3.- La ludificación (gamification)

Reúne datos a través del uso de componentes o atributos que permiten transformar otras actividades. Si bien es cierto que el objetivo de los jugadores suele ser personal (divertirse o perder peso), no es menos cierto que estos intercambian información colectiva sobre grupos.

4.- El Big data social

Lo generan millones de personas en Facebook, Twitter y otros medios sociales.

5.- El Big data público

Crece a medida que los gobiernos le hacen seguimiento a cada vez más información sobre los ciudadanos.

Nuestro departamento de IT debe prepararse para poder lidiar con el Big data. Esto significa entender las opciones tecnológicas que la firma tiene por delante. Hay mucho software. Podemos empezar por instrumentos de fuente abierta. Hadoop es un sistema operativo a gran escala que permiten manipular grandes cantidades de data. Hadoop usa Java, así que funciona en todas las plataformas y en la mayor parte del mundo. MapReduce es un complemento de Hadoop, porque funciona con data estructurada y no estructurada. Además, divide la data en unidades fáciles de procesar.

Los miembros del departamento IT deben dominar algunas habilidades fundamentales:

- Manipular grandes cantidades de data: en tiempo real y proveniente de varias fuentes.
- Ayudar a visualizar data.
- Generar predicciones: por medio de modelos.
- Categorizar clientes y usuarios.
- Recomendar lo que se debe hacer.

Implicaciones éticas del Big Data

Las tecnologías disruptivas generan complicaciones. Hay algunas complicaciones que surgen con el Big data en las áreas de privacidad, ética y seguridad. Cada vez que aumenta la recolección, el almacenamiento y el análisis de data, surgen nuevas vulnerabilidades y, a la vez, la necesidad de nuevas leyes, que tomen en cuenta las acciones corporativas y gubernamentales.

La era del Big data ha transformado la privacidad. Hay quienes dicen que la privacidad ya no existe. Cada día hay más cámaras y sensores que siguen los movimientos de los ciudadanos. Las personas intercambiar información de manera involuntaria por Google y Facebook. Y esto da paso a la publicidad directa. Las personas deberían tomar en cuenta la recolección de data e integrarla a sus cálculos económicos. ¿Queremos pagar por un producto o servicio con data o con dinero? Los negocios deben informarle a los consumidores información recolectar y qué hacen con la misma. Las compañías pueden ahora analizar data anónima e identificar a los usuarios. Dado que las legislaciones van más lento que la tecnología, los gobiernos no pueden proteger por completo al ciudadano. Los individuos deben actuar y las corporaciones deben asumir su responsabilidad.

Todas las compañías deben acoger cuatro lineamientos éticos del Big data:

1. Transparencia radical

Las compañías deben decirles a los clientes qué información están recolectando, cuándo la recolectan, qué hacen con la misma y cómo la almacenan.

2. Simplicidad

Debe ser fácil para el usuario ajustar las preferencias de privacidad.

El almacenamiento de data nos convierte en blanco de las actividades de grupos criminales. Es importante que las compañías pongan la información del usuario en un lugar seguro.

4. Honrar la privacidad

Esto debe ser parte del ADN de la organización

→ Recomiendo la lectura del libro "Think Bigger: Developing a Successful Big Data Strategy for Your Business" de Mark Van Rijmenam

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