Big Data y Business Intelligence se perfilan como los motores principales de la transformación digital

Cómo abordar un proyecto de Data Intelligence

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Actualizado 09 | 03 | 2021 09:45

Data Intelligence

Cada minuto se generan cantidades ingentes de datos que ponen a prueba la arquitectura interna de todas las empresas y los servicios Cloud. Además, en el contexto actual han surgido cambios tanto en la generación como en el consumo de datos a nivel global.

En el año 2020, cada persona produjo 1.7 MB de datos cada segundo y se estima que esta cifra se duplique cada año, según datos extraídos del informe ‘Data never Sleeps’ de Domo. La realidad es que se produce tanta información que, bien utilizada, puede ser el valor diferencial de las compañías. Por ello, la capacidad de tomar decisiones basadas en datos es crucial para obtener el máximo potencial del Big Data.

Los datos son el activo más estratégico de las empresas ya que en ellos reside la fuerza y el gran valor de las compañías. Un estudio de Gartner afirma que el 90% de las estrategias corporativas contemplarán los datos como su activo más crítico en el año 2022. Tanto los datos internos que genera la propia compañía como los externos, los denominados Open Data proporcionados por organismos públicos o gobiernos, así como los datos de nuestra competencia, son increíblemente valiosos y requieren de su estudio profundo.

El volumen de datos al que nos enfrentamos hoy en día es infinito. Se estima que a partir del año 2025 se generarán alrededor de 175 Zettabytes anualmente, 1 ZB equivale a mil millones de Terabytes, según datos de IDC. Ante este escenario tan abrumador, aquellas organizaciones que aprovechen sus datos y escalen sus negocios hacia una analítica avanzada tendrán una ventaja competitiva y asegurarán la supervivencia de sus compañías a largo plazo.

De la analítica descriptiva a la analítica prescriptiva inteligente​

Hoy en día es necesario evolucionar hacia una analítica prescriptiva inteligente, la cual sirve de orientación sobre los pasos a seguir o las estrategias a adoptar. La transformación de las compañías hacia un modelo basado en datos implica una nueva visión, una nueva mentalidad para adaptar procesos y modelos colaborativos para construir y aportar valor a los usuarios finales.

La analítica avanzada, gracias al uso de modelos de Inteligencia Artificial y Machine Learning, permitirá realizar predicciones, modelos de recomendación y automatizaciones que ayudarán a la eficiencia de los procesos. Todo ello debe tender al establecimiento de una compañía Data Driven, una organización enfocada a convertir sus datos en información de valor, la cual permitirá adoptar decisiones más estratégicas para generar nuevos modelos de negocio.

A la hora de convertirse en una compañía impulsada por los datos, pueden aparecer algunas barreras en el camino:

  • Falta de conocimiento y talento para el análisis de datos
  • Los datos pueden estar en silos o pueden ser poco fiables
  • Los sistemas legacy pueden ser incompatibles para centralizar la información 

De la planificación al progreso

Para otorgar el poder de transformación a los datos, estos deben ser críticos para el negocio, la información debe ser accesible, interpretable y procesable para que la tecnología utilizada pueda impulsar los proyectos de Data. Para ello, se recomiendan 4 pilares básicos:

  • Unir los datos a las prioridades de negocio
  • Crear una cultura basada en datos
  • Aprovechar la información al máximo
  • Implementar la tecnología y la infraestructura necesaria para acometer esta serie de iniciativas

El éxito depende de unir la innovación tecnológica con las prioridades estratégicas y las necesidades específicas de cada empresa para establecer así sus objetivos. Las organizaciones basadas en datos no son aquellas que simplemente cuentan con una gran cantidad de datos y capacidades analíticas de vanguardia, sino son aquellas que han sabido evolucionar para aprovechar sus datos, monitorizarlos, generar insights y marcar una diferencia significativa entre sus clientes.

DataOps: del laboratorio a producción de manera ágil​

La mayoría de las empresas todavía no son capaces de definir la estrategia adecuada en la gestión de sus datos ya que la falta de un sistema de exportación de datos centralizado puede llegar a inmovilizar en cierta medida. Por ello, una estrategia realista y el establecimiento de tecnologías específicas propiciará la búsqueda de nuevas oportunidades basadas en datos.

Para afrontar esta transformación de proyectos de Inteligencia del Dato, es fundamental la centralización de la información en un único sistema para evolucionar hacia la madurez analítica desarrollando proyectos de gran alcance. Gracias a la nube podremos disponer de capacidades de cómputo para analizar toda la información, monitorización de datos en tiempo real, notificaciones de alertas o sistemas analíticos colaborativos.

Una visión innovadora del tratamiento de los datos marcará el ritmo hacia la nueva era del Big Data y Business Intelligence, un ingente ecosistema por explorar lleno de oportunidades para las organizaciones.

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