Una estrategia acertada resulta vital pues definirá si la Big Data se convierte en el activo más preciado de la compañía o, por el contrario, en una costosa obligación

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Big Data: de la teoría a la práctica

El mundo en el que vivimos está repleto de datos. Según IDC, solo en 2011 se crearon 1,8 zettabytes de información (18 billones de gigabytes) y se estima que esa cifra se habrá duplicado al finalizar 2013. Esta enorme masa de bytes se nutre cada vez más de imágenes, clics, descargas, compras en línea, comentarios, enlaces compartidos y el largo etcétera que conforma nuestra creciente vida digital.
Ante la magnitud de estas cifras, no sorprende que muchos analistas se entusiasmen frente a la Big Data. Para Peter Hinssen, CEO de Across Technology, su incidencia en la economía del siglo XXI será comparable a la que el petróleo tuvo en la del XX. Pero, por la misma razón, Hinssen asegura que así como la capacidad de refinamiento fue clave para el sector petrolero, la capacidad de analizar adecuadamente vastos conjuntos de datos es la esencia de la Big Data.
Por eso, sus verdaderos beneficiarios serán aquellos actores corporativos que sepan cómo convertir millones de datos en información estratégica. Y el valor de estos datos será directamente proporcional a su utilidad para sustentar exitosamente desde objetivos generales, como planes de expansión comercial, hasta proyectos más puntuales, como el incremento de la capacidad operativa de un determinado sector de la empresa.
En este escenario, los CIOs se hallan ante el reto de integrar el análisis de Big Data a sus estructuras operativas y que esto se traduzca, a su vez, en una mejor competitividad.
Debe haber una estricta planificación. Los recursos técnicos y humanos para sistematizar y analizar cantidades ingentes de datos en tiempo real son costosos y se hace imperioso optimizar su uso.
En primer lugar, es necesario detectar las áreas críticas en las que un análisis preciso de los datos pueda maximizar la competitividad. No es lo mismo monitorear los patrones de consumo de nuestros clientes que cruzar variables de índole técnica en busca de una reducción de costos en el sector de logística.
En segundo lugar, es importante que el área de IT pueda establecer nexos fructíferos con las otras áreas involucradas, de modo que la depuración de los datos esté claramente orientada a resultados específicos y rápidamente aplicables.
En tercer lugar, es vital que muchas empresas encuentren el perfil profesional más idóneo para liderar estrategias de Big Data.
En este sentido, el desafío pendiente es capacitar a profesionales que puedan combinar conocimientos técnicos y analíticos en minería de datos y lenguajes de programación con aptitudes marcadamente orientadas a los negocios.
Finalmente, la inserción de la Big Data en las empresas será eficiente solo en la medida que su aplicación genere datos de alto valor estratégico. De acuerdo con McKinsey, hay cinco variables que determinan este valor: 1) la cantidad de datos disponibles 2) la variación de los resultados de su negocio 3) la cantidad de clientes y proveedores 4) la intensidad de las transacciones financieras de la empresa y 5) el nivel de estabilidad del sector económico en el que la compañía está inserto.
Más allá de las particularidades de cada estructura corporativa, es evidente que todas pueden beneficiarse del análisis estratégico de datos. Aceptado esto, una estrategia acertada resulta vital pues definirá si la Big Data se convierte en el activo más preciado de la compañía o, por el contrario, en una costosa obligación.

Laércio Albuquerque
Presidente CA Technologies Latinoamérica y Caribe